为什么顶级AI项目都在转向MCP协议？揭开本地文件操作的安全黑箱
2026/1/21 16:09:03
近日，达沃斯世界经济论坛开启，很多大佬出席，话题自然也绕不开 AI 的讨论。但今天要报道的这一场，明显不一样。
近日，达沃斯世界经济论坛开启，很多大佬出席，话题自然也绕不开 AI 的讨论。但今天要报道的这一场，明显不一样。
台上两位重磅级嘉宾，可以说是2025年下半年以来的最耀眼的明星大佬：
一个是Dario Amodei，Anthropic 的 CEO，近几年最激进的 AGI 时间线提出者之一；另一个是Demis Hassabis，Google DeepMind 的创始人，AlphaFold 背后的大脑。
主持人开场时说了一句意味深长的话：
“这就像披头士和滚石再次同台。”
而这场对话的标题，直接点破一切：《AGI 之后的那一天（The Day After AGI）》
问题只有一个：我们离那一天，到底还有多远？
全程 31 分钟，小编为大家梳理了精彩观点。enjoy！
Dario 的判断，比一年前更激进了
去年在巴黎，Dario 给出过一个让很多人倒吸冷气的判断：
2026–2027 年，出现在多个领域达到诺奖级别的人类级通用模型。
一年过去，时间已经走到 2026。他有没有收回？没有。
他的理由非常简单，也非常危险：
AI 已经在写代码、做研究，而我们正在用 AI 去加速下一代 AI。
在 Anthropic 内部，已经有工程师坦言：自己几乎不再“写代码”，而是“审核 AI 写的代码”。
Dario 的判断是：6–12 个月内，模型可能覆盖研究流程的大部分环节。
一旦研究本身被加速，下一代模型的出现时间，就会被压缩。真正限制速度的，已经不是人，而是芯片制造、算力供给和训练周期。
他的结论一句话：慢下来很难，快起来反而容易。
Demis 给AGI的预期：“踩刹车”，AGI没那么快
相比之下，Demis 依然显得更谨慎。
他的判断仍然是：2030 年前，50% 的概率出现具备全部人类认知能力的系统。
不是因为他不认可进展，而是因为他更清楚难点在哪里。他反复强调三个限制：
第一，很多领域无法快速验证对错.虽然大模型在代码和数学方面已经很强大了。但自然科学并不是。一个化学假设是否成立，你得真的去做实验。
第二，提出问题本身，比解题更难。AI 已经能解很多“已有问题”。但提出新理论、新范式，才是科学创造力的顶点。
第三，现实世界是阻尼器。机器人、物理系统、硬件在回路里，指数增长会被不断打断。
Demis并不否认 AGI 会来，他只是认为：现实世界会让这件事“没那么快”。
不过最后 Dario 也同意了 Demis 的看法，也许他说的对，也许我们需要5到10年的时间。
真正的分水岭：AI 能不能“造 AI”
整场对话中，双方最接近共识的一点是：
真正的拐点，不是模型更聪明，而是模型开始构建下一代模型。
如果 AI 可以完成以下闭环：
- 写核心代码
- 设计模型结构
- 优化训练策略
- 推动研究本身
那就是指数级失控点。
Demis态度很清楚：在代码和数学领域，很可能先发生；而在自然科学和物理世界，还存在明显阻力。
这意味着什么？AGI 很可能先诞生在“纯信息世界”，而不是现实世界。
Anthropic 会不会先被烧死？
一个非常现实的问题被抛出来：独立模型公司，能不能活到 AGI 那一天？
Dario 给出的数据，几乎是“资本叙事级别”的：
- 2023 年：0 → 1 亿美元
- 2024 年：1 亿 → 10 亿
- 2025 年：10 亿 → 100 亿（进行中）
他的判断是：模型能力和商业价值之间，仍然是指数关系。
这不是一门稳定生意，而是一场速度竞赛。
赌的只有一件事：你是不是在最关键节点上，站在最前面。
工作会不会消失？
Dario 曾说过一句被广泛传播的话：1–5 年内，50% 的初级白领岗位可能消失。
现实目前看起来并不明显。
而 Demis 给出的判断更偏“过渡期视角”：
- 初级岗位开始受影响
- AI 工具正在替代传统实习
- 熟练使用 AI，可能比一份实习更有价值
但 Dario 强调了一个更底层的问题：
真正的风险，不是有没有新工作，而是 AI 的指数速度，会不会超过社会的适应速度。
历史上，社会可以转型。但这一次，速度太快了。
AI竞赛不是一般的商业竞争，更像是核武器
当话题转向中美博弈时，Dario 的态度明显变得强硬（这是他一直以来的立场，甚至小编都觉得这位创始人对中国存有某种偏见）。
他直接把 AGI 类比为：核技术级别的不可扩散问题。在他看来，“绑定供应链”“卖芯片换影响力”这些逻辑，在 AGI 面前全部失效。
如果这是核武器，我们不会为了利润出口。
他的潜台词就是：AI竞赛，并不是一般的商业竞争，而是文明级别的风险管理。
Demis并不反对这个判断，但他更担心：国际协调的现实难度，可能远超技术本身。
AI 会欺骗我们吗？
过去一年，模型已经表现出让人类感到不安的地方，这一点不能忽视：
策略性隐瞒、目标漂移、欺骗行为等等。
Dario 并没有回避。他表示，Anthropic 从创立第一天就在做一件事：试图理解模型内部到底在“想什么”。
机制可解释性，本质上是：在失控之前，看清动机结构。
两人的共识是：这不是“宿命论”，这是一个工程与治理问题。
前提只有一个：别在没有护栏的情况下狂奔。
也许我们都希望，AGI慢一点发生
在结尾，主持人问了一个简单的问题：明年再见时，什么最值得关注？
两个人的答案高度一致：
AI 是否开始真正构建 AI。
如果这一步走通，时间线会被极度压缩。
如果没走通，世界模型、持续学习、机器人，会成为下一条突破路径。
主持人最后说了一句话，很轻，但很重：
也许，我们都希望这件事慢一点发生。
但问题是——它会等我们准备好吗？