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2025年7月，当全世界还在讨论AI是否会取代人类工作时，前谷歌CEO埃里克·施密特已经在思考一个更紧迫的问题：十年内到来的数字超级智能，将如何重塑人类文明。
这位曾经掌舵全球最大搜索引擎的技术领袖，如今的身份更像是硅谷的"预言家"和华盛顿的"军师"。他不仅见证了从谷歌搜索到ChatGPT的技术跃迁，还与已故的基辛格博士合著两本关于AI地缘政治的著作，更在国会为美国AI战略作证。
现在，他每周都会收到数十份关于AI芯片、推理计算的创业计划书，亲眼看着一个新的技术纪元以史无前例的速度展开。
就在访谈前一周，中国AI公司突然登顶全球智能排行榜，用"蒸馏技术"证明了美国芯片封锁的脆弱性。这一事件让施密特意识到，他一年前关于"中国落后两年"的判断彻底错了。技术的指数级发展正在压缩国家间的实力差距，也在重新定义全球竞争的游戏规则。
在这场与“富足理论”提出者彼得·迪曼迪斯的深度对话中，施密特不仅分析了AI发展的技术瓶颈、商业护城河和地缘政治风险，更重要的是，他试图回答一个根本性问题：当机器比人类更聪明时，人类应该如何定义自己的价值？
从硅谷的学习循环理论到华盛顿的国家安全考量，从好莱坞的创意产业变革到中国年轻人的"躺平"现象，这场对话织就了一幅关于人类文明转折点的复杂图景。正如施密特反复强调的，这不是科幻小说，而是我们这一代人必须面对和解决的现实命题。
核心要点：
1. 中国DeepSeek通过蒸馏技术一周内超越美国最先进模型，证明施密特"中国落后两年"判断错误
2. 拜登政府10^26浮点运算监管标准被特朗普废除，AI安全监管政策面临重大转向
3. 基辛格警告中美AI竞争可能引发第三次世界大战，建议避免过度刺激对方以防冲突升级
4. 韩国生育率降至0.7、中国降至1.0的人口危机正倒逼各国将AI自动化视为国家紧急状态
5. 美国大学AI资源严重不足，5000万美元只能建设不到1000个GPU的数据中心
6. 15岁数字原住民在强化学习算法方面已超越成年人，"他们有智能我们有智慧但他们会赢"
7. AI可能创造虚拟监狱限制人类能动性，但基辛格AI化身等数字永生技术带来情感冲击
8. 超级智能承诺实现30%年度经济增长创造富足世界，但美学将成AI时代最重要人类技能
埃里克·施密特（Eric Schmidt）
谷歌前首席执行官，现任施密特未来科技研究所创始人（图左）
彼得·迪曼迪斯（Peter Diamandis）
Peter H. Diamandis播客主持人，奇点大学联合创始人，《富足》作者，XPRIZE基金会创始人兼执行主席（图中）
戴夫·布伦登（Dave Blunden）
联合主持人，Link Ventures创始人兼管理合伙人（图右）
1
DeepSeek一周就超越了美国AI
主持人彼得·迪曼迪斯：马克·安德森（著名风险投资家，网景公司创始人）曾向拜登政府询问如何处理大型基础模型带来的CBRN（化学、生物、辐射、核）风险，拜登的回答是将其控制在谷歌等三四家大公司手中并监管它们。
马克认为这肯定会在与中国的竞争中失败，因为所有创新都来自你没有预料到的创业公司。
埃里克·施密特： 这些都是未知问题。拜登政府的政策被称为"10的26次方浮点运算"标准（衡量AI模型计算规模的指标，超过此标准被认为具有潜在危险性）。
这是一个共识点，超过这个点的模型足够强大，可能造成一些损害。理论是如果你保持在10的26次方以下，就不需要监管，但如果超过了，就需要监管。
拜登政府的提案是同时监管开源和闭源模型。特朗普政府已经终止了这一政策，他们还没有在这个领域提出自己的想法，但他们非常关心中国的进展。
从我的角度来看，核心问题如下：即使有芯片限制，中国人是否能够使用架构变化来构建与我们一样强大的模型？假设它们是政府资助的。
下一个问题是，如果你的产品是开源的，你如何为数据中心筹集500亿美元？在美国模式中，这些模型封闭的部分原因是商业人员和律师正确地说，我必须出售这个东西，因为我必须支付资本。这些不是免费商品，美国政府正确地没有向这些公司提供500亿美元。
值得关注的关键问题是DeepSeek。一周前，Gemini 2.5 Pro登上了智能排行榜榜首。一周后，DeepSeek出现了，表现略胜一筹。DeepSeek在中国现有硬件上训练，包括一些"获得"的设备和华为昇腾芯片。
美国人说DeepSeek作弊了，通过蒸馏技术（一种AI训练方法，用大模型的输出来训练小模型）——向大模型提问一万个问题，获得答案，然后用作训练材料。美国公司必须找到方法确保他们花费巨资的专有信息不会泄露到这些开源项目中。
关于CBRN问题，美国公司在寻找这些方面做得非常好。有很大担忧，例如核信息会在训练过程中泄露到这些模型中而我们不知道。顺便说一句，这违反了法律。核信息领域没有言论自由，有充分的理由。
他们在确保生物信息和某些网络攻击方面也进行了非常重要的测试。如果法律不要求，他们的激励是继续。政府刚刚取消了拜登时期的安全机构，用新的安全评估项目取代。
我认为我们行业集体只是希望政府在机密和绝密级别有真正研究中国和其他国家在做什么的人。你可以确信中国有非常聪明的人在研究我们在做什么。
2
基辛格说，别惹中国
主持人彼得·迪曼迪斯： 如果是1947-1948年，在冷战真正开始之前，你会如何不同地处理与中国的关系？
埃里克·施密特： 我与基辛格博士合著了两本书，非常想念他。基辛格是个现实主义者。他三十七八岁时，因为纳粹，他的犹太家庭被迫从德国移民。他目睹了他少年时代的整个世界被纳粹和希特勒摧毁，然后看到了因此发生的大火。
无论你喜不喜欢他，他余生都在努力防止这种情况再次发生。我们今天安全是因为像基辛格这样的人看到了世界的崩溃。
基辛格对中国的观点与其他中国学者不同，他对中国的核心观点很明确：别惹中国。他认为我们不应该激怒对方，不应该过多谈论台湾问题，让中国处理自己的问题，这些问题非常重大。他担心我们或中国的小举动会引发第三次世界大战，就像第一次世界大战从一个小地缘政治事件迅速升级一样。
基辛格开始了许多被称为第二轨道对话（非官方外交渠道）的机制，我是其中之一的参与者，试图确保我们彼此交流。中国人非常聪明、非常有能力，完全是同等对手。如果你对此有疑问，再看看DeepSeek的到来。一年前我说他们落后两年，显然我错了。有了足够的资金和电力，他们已经参与竞争了。
主持人戴夫·布伦登： 关于相互保证毁灭的概念？
埃里克·施密特： 我与丹·亨德里克斯（AI安全研究员）和亚历克斯·王（AI研究员）合写了一篇论文，称为"相互AI故障"。想象一下：你是美国，我是中国，你领先于我。在某个时刻，你越过了一条线，影响到我的主权。这不仅仅是言语争吵和偶尔击落喷气机，而是对我国家身份、经济等的真正威胁。
在这种情况下，我很可能发动网络攻击来拖慢你。在相互保证故障中，我们必须设计让你也有能力对我做同样的事情，这会让我们都小心不要触发对方，这就是相互保证毁灭。
我们在工作中还建议政府要求我们知道所有芯片在哪里。记住，芯片可以告诉你它们在哪里，因为它们是计算机。很容易添加一个小加密功能，说"是的，我在这里，这是我在做的事情。"
如果世界结构在5-10年内是10个模型——我编一些数字——美国5个，中国3个，其他地方2个，这些模型是数以千兆瓦计的数据中心，它们都会以某种方式国有化。在中国，它们将由政府拥有。风险太高了。
我曾在军事工作中参观过我们存放钚的地方。我们把钚存放在一个基地内的另一个基地里，有更多机枪和更多专业设备，因为钚非常有趣且显然非常危险。我相信这是我们在美国仅有的一两个这样的设施。
这些数据中心将拥有相当于警卫和机枪的东西，因为它们如此重要。这是稳定的地缘政治系统吗？绝对是。你知道它们在哪里，一个国家的总统可以给另一个国家打电话。
但假设技术改进到可以在小服务器上实现这些技术。那你就有了巨大的数据中心扩散问题。这就是开源问题如此重要的原因。
3
韩国人不生孩子，只能靠AI了
主持人彼得·迪曼迪斯： 人们对就业问题很担忧。你如何看待未来五年的就业市场？教育方面有什么建议？
埃里克·施密特： 让我们假设30-40年后会有完全不同的就业和人机交互模式，工作的定义、身份的定义都会改变。让我们也假设这些变化在全球经济中发挥作用需要20-30年。
看看Waymo（谷歌旗下的自动驾驶公司）出租车——这是2025年的技术，但最初的工作始于90年代末，斯坦福的达帕大挑战（DARPA Grand Challenge，美国国防部举办的自动驾驶汽车竞赛）在2004年，当时塞巴斯蒂安·特伦（斯坦福教授，谷歌无人驾驶项目创始人）获胜。从可见演示到日常应用超过20年，因为技术复杂、监管严格。与人类交互的机器人也会如此。
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我认为短期内这对就业是积极的。历史上，自动化从最底层、最危险的工作开始，然后向上发展。想想汽车装配线和熔炉——我们祖辈做过的危险工作，现在都由机器人解决方案完成。
会发生什么？原来与焊工一起工作的人，现在操作机械臂，获得更高工资，公司利润也更高。公司赚更多钱，个人也赚更多钱。
为什么会有更多工作而不是更少？经济会扩张，因为机会扩张、利润扩张、财富扩张。
让我们谈谈很少有人注意到的一个关键驱动因素：人口统计。世界其他地方选择不生孩子，结果就只能靠AI来补充劳动力。韩国现在降到每两个父母0.7个孩子，中国降到每两个父母1个孩子，人口在蒸发。
在这些情况下会发生什么？他们完全自动化一切，因为这是提高国家生产力的唯一方式。所以最可能的情况是，至少在下一个十年，在工作场所使用更多AI是一个国家紧急状态，用AI替代消失的劳动力，为人们提供更高薪工作，在美国创造更多生产力，因为我们的出生率一直在下降。
现在美国就业岗位中最大的短缺是卡车司机。为什么？卡车驾驶是孤独、艰苦、低薪、低地位的工作。他们不想要，他们想要更高薪的工作。
我们行业的一个罪过是没有发明这样的产品：用游戏化方式，用他们的语言，教授每个想学习的人成为本国优秀公民所需的知识。
主持人彼得·迪曼迪斯： 对高中和大学生有什么不同建议？
埃里克·施密特： 在高中或昨天的无人机挑战会议上，当你看15岁的孩子时，他们就是会很好。对他们来说一切都说得通，我们挡了他们的路。
他们不仅仅是数字原住民，他们理解速度，这对他们来说很自然。坦率地说，他们也比我们更快更聪明。我们有智慧，他们有智能，他们赢。
我过去认为正确答案是学生物学，现在我认为进入你感兴趣的任何领域应用智能是年轻人能做的最好事情。大多数孩子因为游戏原因进入，很小就学编程。
在一所大学里，我需要与本科生协作，他们作为大二学生已经在做强化学习的不同算法。这显示了这在他们层面发生的速度，他们响应经济信号，也响应目标。
如果你关心气候，为什么不想办法简化气候科学，使用简单的基础模型回答这些核心问题？为什么不想办法使用这些强大模型开发新材料来应对碳挑战？
4
AI会把我们关进虚拟监狱
主持人彼得·迪曼迪斯： 我最大的担忧之一是人类目标感的丧失。你在书中提到真正的风险不是终结者，而是漂移——AI不会暴力摧毁人类，但可能慢慢侵蚀人类价值观、自主性和判断力。
埃里克·施密特： 保护人类能动性非常重要——即每天起床做你想做的事的能力。这些数字设备完全可能创造一种虚拟监狱，让你感觉无法做想做的事，这是要避免的。
我更担心的情况是，如果你想做某事，让机器人或AI代劳实在太容易了。想要克服挑战的人类精神，未受挑战的生活如此重要。但总会有新的挑战。
我小时候修理父亲的汽车、割草坪，现在不再做这些事，但会有很多其他事情。我描述的世界的复杂性不是简单世界。仅仅管理你周围的世界就将是一份全职且有意义的工作，部分因为会有很多人为了虚假信息和你的注意力而竞争。
我们在书《创世纪》（Genesis，埃里克·施密特与基辛格等人合著的关于AI的书）中，谈论这是一个更深层的问题。当你主要与这些数字事物互动时，做人意味着什么，特别是如果这些数字事物有自己的场景？
我最喜欢的例子是你有一个儿子或孙子，你给他们一个玩具熊，熊有个性，孩子在成长，但熊也在成长。那么谁来监管熊跟孩子说什么？
大多数人实际上还没有体验过那种超级、超级有同理心的声音，可以是你想要的任何语调。当他们看到那个时，很可能在接下来两个月内，他们会完全睁开眼睛看到这会做什么。
主持人彼得·迪曼迪斯： 在那个世界中，GDP还有意义吗？
埃里克·施密特： 如果包括服务，是有的。关于制造业，每个人都关注贸易赤字，他们不理解，现代经济的绝大多数是服务经济，不是制造经济。
如果你看农业百分比，在美国100年来从大约98%降到大约2-3%。如果你看制造业，30、40、50年代的黄金时期，那些百分比现在降到10%以下。不是因为我们不买东西，而是因为东西被自动化了，你需要更少的人。
总的来说，看社会整体。它健康吗？在中国，很容易抱怨他们，他们现在有通缩。他们有一个术语叫"躺平"，人们待在家里，不参与劳动力，这与他们传统文化相反。
如果你看生育率，这些基本不生孩子的国家，那不是好事。这些是我们将面临的新时代问题。
我认为人类目标将保持，因为人类需要目标。有文献显示，即使是我们认为低薪无价值工作的人也享受上班。挑战不是消除他们的工作，而是让他们使用AI工具提高工作效率。
在未来，仍然会有律师，使用工具进行更复杂的诉讼。会有坏人使用这些工具制造更邪恶的问题，也会有好人试图阻止坏人。工具在变化，但人类的结构、我们合作的方式不会改变。
5
AI时代最重要的技能是美学
主持人彼得·迪曼迪斯： 关于AI智能爆炸的时间框架，利奥波德（Leopold Aschenbrenner，AI研究员，写了著名的《情境感知》报告）把它设定在26、27年，朝着数字超级智能发展。你认同吗？
埃里克·施密特： 我认为这是硅谷共识。我认为日期可能偏差1.5到2倍，但很接近。合理预测是我们将在五年内在每个领域都有专门的专家。这基本上是确定的。
你有这么多人类，然后加上一百万AI科学家做某事，你的改进速度就是这样。真正的问题是，一旦你有了所有这些专家，它们会统一吗？它们最终会成为超人吗？
我们使用的术语是超级智能，意味着超越人类所能做的总和的智能。超级智能竞赛极其重要，因为想象一下超级智能能做什么，而我们自己无法想象，它比我们聪明得多。
现在很明显，当你与这些多语言模型交谈，它向你解释物理学时，它在其专家类别内已经非常超级智能了。所以丹尼斯·哈萨比斯（DeepMind CEO）不断重新定义AGI日期，好吧，当它能像爱因斯坦那样发现相对论，使用截至那时可用的数据时，那就是我们拥有AGI的时候。
递归自我改进是计算机继续学习的通用术语。我们已经在某种意义上越过了这个界限，这些系统现在在运行和学习，从它们在有限功能内的思维方式学习。
系统何时有能力生成自己的目标和问题？今天没有。那是另一个信号。另一个信号是系统决定渗透自己，采取措施摆脱控制和指挥系统。这还没有发生。
但有理论家认为系统最终会选择这个作为奖励函数，因为它们被编程为继续学习。另一个是获取武器并撒谎获得它。这些是我们正在观察的绊线，每一个都可能是迷你切尔诺贝利事件（重大事故）的开始。
我在迈克·塞勒（MicroStrategy CEO，比特币支持者）的游艇上抱怨学校课程完全过时，我们应该教AI。他说："是的，他们应该教美学。"
我看着他想，你在说什么？他说："在即将到来的AI时代，看看你周围的一切。无论好坏、有趣不有趣，都关于设计美学。当AI有如此强大的力量倍增器，你可以创造几乎任何东西时，你在创造什么，为什么？"
这成为挑战。想象如果你人生的目标是弄清楚正在发生什么，仅仅弄清楚这一点就足够了，因为一旦你弄清楚了，就会为你处理好。这提供了目标，这很美。
机器人将接管很多机械或体力劳动。我过去喜欢修车，现在不做了，但我怀念它。但我有其他事情要做。
主持人彼得·迪曼迪斯： 最后，你对数字超级智能的时间线预测是什么？
埃里克·施密特： 十年内。当数字超级智能最终到来并普遍可用且相对安全时，你将拥有自己的博学者——相当于爱因斯坦和达芬奇的智慧就在你口袋里。
当然，坏人会变得更坏，但绝大多数人是善良的、善意的。回到你的富足论点，有人研究过生产力提升的概念，他们相信通过富足等方式可以实现30%的年度经济增长。
那将是一个非常富裕的世界——疾病更少、选择更多、更有趣的世界。把所有穷人从日常斗争中解脱出来，这是一个伟大的人类目标。让我们专注于这个目标。这不是科幻小说，这是即将到来的现实。我们需要为此做好准备，无论是在技术、政策还是哲学层面。
#科创前沿#每日天使
本文内容整理自Eric Schmidt在《Peter H. Diamandis》频道专访，公开发表于2025年07月17日。
视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=qaPHK1fJL5s&ab_channel=PeterH.Diamandis
编译、整理 / 李彤
编务 / 李彤
责编 / 梅浩宇
主编 / 张克侠