DeepMindCEO哈萨比斯：模型性能已不是关键下一站是“算力主权
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2025 年 7 月 9 日，法国总统马克龙访英行程中特别划出一小时，走进伦敦帝国理工学院，与哈萨比斯及 Mistral AI CEO Arthur Mensch 进行一场闭门对话。
算力，正从成本中心升级为主权资产—— 谁掌握训练能力，谁就掌控模型演进节奏、能源效率与产品迭代速度。
在伦敦帝国理工学院的这场对话中，DeepMind CEO 哈萨比斯没有重复讲模型细节，而是直指背后的资源问题——算力的可控性。
他说：“性能越来越好，不代表未来一定可持续。我们现在讨论的，不该是模型强不强，而是有没有自己的基础设施去支撑下一阶段的训练。”
法国总统马克龙在现场回应这番观点时，给出了更系统的判断：我们（欧洲）代表了世界大约 20% 的 AI 研究者，但我们拥有的算力不到 3%。每一次模型训练，我们都严重依赖美国的云资源和芯片技术。
在场的 Mistral CEO Arthur Mensch 则强调了一点：算力不是孤立问题，它决定了整个模型能否使用、改进和本地化部署。
“我们做开源模型的初衷之一，就是因为模型足够小，大学研究人员才能跑得动，才能有新的科研出来。否则你连实验都做不了。”
随着模型越来越大、训练越来越贵，能不能用上可控、高效、持续的算力资源，正在成为决定产品能否落地、公司能否走远的现实问题。
他没有回避问题。法国有一流的研究机构、有全球领先的数学和物理人才，但问题是： 做出了成果，却常常走不到市场上。
这并不是法国独有的困扰，很多科研强国，包括中国，都面临类似的断层： 研究能发论文，却难以变成能用、能推广、能解决实际问题的产品。
Mistral 的 CEO Arthur Mensch 就是这个机制下的受益者。他说：我们的模型发布后，能被那么多高校、研究人员使用，最根本的原因是它小、透明、开源，大家能用得起，也能改得动。
哈萨比斯也强调：过去 15 年，DeepMind 能做起来，是因为英国慢慢形成了这样的环境。早期很难，但后来越来越多成功案例，整个圈子才动起来。
马克龙明确表态：不能再幻想靠别人共享技术。我们要做的是——让我们的研究人才能留下，或能回来。
他话里没有情绪，只有一个现实：欧洲培养了很多优秀研究员，但真正把 AI 产品做起来的公司，大多不是在欧洲本土。这不只是欧洲的问题——在AI时代，人才就是最核心的竞争力，谁能留住和吸引顶尖AI人才，谁就掌握了未来。
马克龙说： 我们三个人都提到人才。但说实话，很多人都被别的地方吸引走了。我们要做的，是创造一个能让他们留下来的环境。
哈萨比斯补了一句非常重要的话：如果你想在全球范围内对 AI 的使用方式、影响范围说得上话，你必须先在技术上走在前面。
他说，现在这个阶段，有些国家在讨论规范，有些国家在做产品，但真正有话语权的，是那些能训练模型、能部署系统的人。
Mistral CEO Arthur Mensch 是法国创业者，但他的公司在英国设立了团队。他说：我们之所以跨国做，是因为不想被其他人的规则带着走。谁参与得早，谁就有话语权。
他强调，Mistral 开源是一个立场：让更多人能参与、能改进，而不是只有少数大公司垄断使用权。
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