为界定真正的AGI标准，哈萨比斯设计了一个极其硬核的测试：将最前沿AI模型的知识截止时间设定在1901年，看它能否像1905年的爱因斯坦那样独立提出狭义相对论。他认为当前AI显然做不到，但未来没有理由做不到——只有通过此测试才算真正的AGI。这个标准比「通过图灵测试」严苛得多：它不仅要求跨域推理和因果理解，还要求主动发现现有范式的问题并创造新范式，本质上是把AGI的底线从「能做人类的工作」提升到了「能做人类的科学革命」。

2024年AI领袖们对AGI的预测还高度一致（2020年代末），到2026年已裂变成三个派系：以马斯克为首的激进派押注2026-2027年，哈萨比斯和Altman为代表的稳健派押注2028-2030年，而以LeCun为首的怀疑派认为仍需数十年。分歧根源不在技术路线，而在「规模法则」信仰的分化——马斯克赌暴力算力，DeepMind赌多系统融合，Meta赌世界模型。哈萨比斯说出「2030年前后误差一年」其实已经是行业的中位保守答案。

就在哈萨比斯乐观预言AGI的同一周，他的DeepMind团队发布145页安全报告，郑重警告AGI可能在2030年「永久毁灭人类」。报告详细列出滥用、错位、失误、结构性四大风险，甚至批评同行Anthropic的严格训练和监督「投入不足」、OpenAI过度关注对齐研究。同一家CEO，一边在斯坦福给创业者打气「未来还没写好」，一边自家安全团队把灭绝风险写进白皮书——这正是AGI逼近时最真实的矛盾：炒作者和风控者都是同一个人。

文章呼吁创业者「下场做实验」，但2026年首批AI一人公司（OPC）的实践数据给出更残酷的镜像：超30%的先行者在半年内烧光三万元资金退场，失败核心原因不是方向不对，而是算力成本飙升——英伟达Blackwell GPU云端租赁价两个月涨48%，H100半年涨40%。更致命的是，当技术拉平创意门槛后，同质化竞争让产品瞬间沦为19.9元标品。AI降低了入局门槛，却抬高了持续运营的门槛，那张不断滚动的「AI工资单」才是压垮多数创业者的第一根稻草。

文章警告的「把省钱当战略」在2026年已演变成真实企业危机：哈佛商业评论对800家上市公司追踪发现，行业AI自动化潜力与利润率增长之间几乎零相关——越容易被AI替代的行业（翻译、客服、基础软件），用上AI后利润反而停滞甚至萎缩。原因在「照相机陷阱」：当AI拉平全行业效率底线时，节省的成本不会变成利润，而是瞬间化为价格战的子弹全部让渡给消费者。这不是AI的错，是「运营效益≠战略」这个经典商业教训在AI时代的重演。