Nvidia首席执行官黄仁勋宣称AGI已经到来，可以完成许多实际任务

黄仁勋的大胆主张重新定义了 AGI 争论，而 Nvidia 准备在其人力之外部署超过 400,000 名人工智能代理

黄仁勋并没有等待学术界达成共识。英伟达首席执行官宣布，人工智能研究人员数十年来追逐的圣杯——通用人工智能已经到来。

3 月 23 日，黄仁勋在 Lex Fridman 播客上露面时表示：“我认为现在就是了。我认为我们已经实现了通用人工智能。”黄仁勋的公司为地球上几乎所有主要人工智能实验室提供计算骨干，但它的落地方式却有所不同。

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重新定义终点线

在 8 月 27 日英伟达 2026 年第二季度财报电话会议上，黄仁勋再次强调了这一说法。 “对于许多任务，我们可以说我们已经实现了通用人工智能，”他告诉分析师和投资者。

他更进一步，认为传统的 AGI 基准“有点毫无意义”。黄认为，真正的衡量标准不是衡量人工智能是否能够全面匹配或超越人类认知，而是人工智能系统是否能够产生他所说的“有利可图的代币”，本质上是来自实际工作的生产性经济产出。

400,000 个 AI 代理并且还在不断增加

Nvidia 正在构建一种劳动力模型，其中超过 400,000 名人工智能代理与大约 40,000 名人类员工一起工作。该公司设想这些代理能够处理工程、运营和业务职能方面的任务。

在硬件方面，Nvidia 已经讨论了 GPU 部署，涉及单代超过 150 万个芯片，为该公司所谓的“人工智能工厂”提供动力。这些是专门建造的设施，旨在将智能作为工业产出。

与 OpenAI 的一个方便的分歧

黄仁勋对 AGI 的定义与 OpenAI 不一致。 Sam Altman 领导的公司保留了更正式的定义，将 AGI 描述为在大多数具有经济价值的任务中表现优于人类的系统。

这种分歧不仅仅是学术上的。 OpenAI 的 AGI 定义已融入其公司治理结构，其中有与实现 AGI 时发生的情况相关的具体规定。对于 OpenAI 来说，宣布 AGI 意味着触发合同和组织变革。对于英伟达来说，宣布 AGI 意味着向竞相在其基础上构建的公司出售更多硬件。

Huang 赞扬了 OpenAI 对这一时刻的贡献，承认其模型在展示大规模计算的可能性方面所发挥的作用。