这两年，国产AI的叙事正在迅速反转。

从“追不上”，到“追平了”，再到“性价比吊打硅谷”， DeepSeek、阿里、百度、华为轮番登场，舆论场里充满了这样一句话：

美国AI，并没有那么不可替代。

就在所有人情绪高涨、民族自豪感拉满的时候， 一个被称为“AI教父”的人，突然泼了一盆冷水。

他说的不是别人， 而是站在全球AI金字塔最顶端的——德米斯·哈萨比斯。

一、AI教父的“逆耳忠言”：追得很快，但还没走到源头

2026年初，伦敦。 在谷歌 DeepMind 总部接受 CNBC 专访时，哈萨比斯罕见地谈到了中国AI。

他的评价非常复杂，但一句话最扎心：

“中国团队的追赶速度令人惊讶，但在原创性上，还没有拿出 Transformer 级别的东西。”

这不是唱衰，也不是轻视。

恰恰相反，这是来自同行顶级玩家的专业判断。

在他看来，中国AI的问题不在于能力不够，而在于——路径选择不同。

二、一个被忽略的事实：今天的AI，确实还“不聪明”

在谈中国AI之前，哈萨比斯先否定了所有人。

包括美国。

他对当前大模型给出了一个极其精准的形容：

“锯齿状智能。”

什么意思？

会写诗、会编程、会对话但在最基础的物理常识、逻辑推理上频频翻车看起来像天才，实际上像“偏科到极致的学生”

这意味着一件事：

当前的AI，仍然停留在“模式匹配”，而不是真正理解世界。

所以，哪怕是今天最强的模型，距离AGI，还差一代范式。

三、谷歌为什么能从ChatGPT冲击中翻身？

很多人以为，谷歌能翻身，是因为钱多、算力猛。

但哈萨比斯给出的答案完全不同。

真正的原因，是DeepMind的“科学基因”。

早在2014年，谷歌就收购了当时几乎无人看好的DeepMind。

当其他公司忙着做产品、做聊天机器人时， DeepMind在做什么？

AlphaGo：证明AI能在复杂博弈中超越人类AlphaFold：破解蛋白质折叠，直接改变生命科学

这些东西短期不赚钱， 但它们构成了今天 Gemini、下一代模型的底层爆发力。

一句话总结：

美国AI真正的优势，不是产品，而是长期基础科研。

四、再看中国AI：追得快，落地狠，但“源头”在哪？

回到中国。

哈萨比斯并没有否认中国AI的实力，甚至给出了很高评价：

工程能力极强复现速度极快优化能力世界顶级

他点名提到了 DeepSeek 和阿里巴巴。

但问题也随之而来：

当一个新架构论文出现后，中国团队能迅速复现并优化； 但“从0到1”的范式突破，目前仍主要来自美国。

Transformer、AlphaGo、AlphaFold、世界模型雏形—— 这些定义方向的东西，至今没有一个诞生在中国。

五、这是不是意味着“没有美国AI，中国就没戏了”？

这，正是标题里最残酷的问题。

答案并不简单。

哈萨比斯给了一个非常重要的补充判断：

“工程优化到极致，本身就可能引发质变。”

什么意思？

中国的优势在于规模化落地在极端复杂、真实、多样的应用场景中工程问题，会逼出新方法

换句话说：

中国未必会走“实验室论文路线”， 但可能在应用密度中，走出另一条创新路径。

这也是为什么 DeepSeek 的低成本、开源、工程极致优化， 会让整个西方重新评估中国AI。

六、真正的分水岭：从“算力竞赛”到“原创战争”

哈萨比斯明确指出：

2026年，将是AI竞争的分水岭。

比拼的将不再是：

谁参数多谁显卡多谁推理便宜

而是：

谁能构建“世界模型”谁能理解物理因果谁能让AI长期规划、持续学习

这是范式之战。

在这一关，美国仍然占据先手优势。

七、那中国AI，真正该焦虑什么？

不是算力。 不是数据。 也不是应用场景。

而是一个更深的问题：

我们有没有耐心，去做10年不赚钱的基础探索？

Transformer不是一天出现的。 AlphaFold不是为了商业而生的。

如果所有资源都奔着“快落地、快变现”， 那么——

铁轨的尽头，永远不会出现新的方向。

结语：真正的竞争，才刚刚开始

哈萨比斯的质疑，并不是否定中国AI。

恰恰相反， 这是一次抬高门槛后的认可。

中国AI，已经追到了前沿。

但真正残酷的问题是：

当现有路径走到尽头， 谁有勇气铺设第一段无人区的铁轨？

这，才决定国产AI能走多远。