एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग का कहना है कि, कई कार्यों के लिए, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता पहले ही आ चुकी है - और मील के पत्थर पर बहस करना समय की बर्बादी है। 26 अगस्त को एनवीडिया की कमाई कॉल पर बोलते हुए, हुआंग से ओपनएआई के हालिया दावों के आलोक में एजीआई के बारे में पूछा गया, जहां सीईओ सैम ऑल्टमैन ने कहा है कि कंपनी का मानना है कि वह साल के अंत तक एजीआई हासिल कर लेगी।
Mashable के अनुसार हुआंग ने कॉल पर कहा, "कई कार्यों के लिए, हम कह सकते हैं कि हमने पहले ही AGI हासिल कर लिया है।" "मैं उन सभी मील के पत्थर के बारे में सोचता हूं... वे इस बिंदु पर एक तरह से संवेदनहीन हैं।" For more context on this story, see our ongoing more AI stories.समय: एक रिकॉर्ड तिमाही और एक उत्तेजक दावा
हुआंग की टिप्पणी उसी दिन आई जब एनवीडिया ने एक और रिकॉर्ड तिमाही दर्ज की - $96.22 बिलियन का तिमाही राजस्व, एक साल पहले से 106% अधिक, $89 बिलियन की डेटा-सेंटर बिक्री के साथ, जैसा कि बाद में PYMNTS द्वारा उद्धृत आंकड़ों के अनुसार था। वह संदर्भ मायने रखता है: संपूर्ण एआई उद्योग के लिए कंप्यूटिंग सब्सट्रेट बेचने वाले व्यक्ति ने सिर्फ यह तर्क दिया कि उद्योग के सबसे अधिक प्रचलित बेंचमार्क ने कुछ भी अर्थ देना बंद कर दिया है।
वह जिस प्रश्न का उत्तर दे रहा था वह नुकीला था। ऑल्टमैन ने ओपनएआई के साल के अंत तक एजीआई तक पहुंचने के बारे में खुलकर बात की है, एक ऐसा दावा जो इस शब्द को सुर्खियों में रखता है, भले ही शोधकर्ता इस बात से असहमत हों कि इसका वास्तव में क्या मतलब होगा। इस शब्द की कोई सार्वभौमिक रूप से सहमत परिभाषा नहीं है, लेकिन यह आम तौर पर एआई को संदर्भित करता है जो कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं से मेल खा सकता है या उससे आगे निकल सकता है।
यह तय करने के बजाय कि क्या कोई एकल प्रणाली उस रेखा को पार करती है, हुआंग ने प्रश्न को पूरी तरह से नया रूप दिया।
मील के पत्थर से 'लाभदायक टोकन' तक
हुआंग ने तर्क दिया कि उपयोगी सवाल यह नहीं है कि क्या कोई सिस्टम एजीआई लेबल का हकदार है, बल्कि यह है कि क्या एआई "उत्पादक और उपयोगी काम कर रहा है" - और, एक विक्रेता के रूप में एनवीडिया के अपने सुविधाजनक बिंदु से, क्या तैनाती "लाभदायक टोकन उत्पन्न कर रही है।"
यह वाक्यांश उस कंपनी के लिए विशेष रूप से कुंद है जिसका राजस्व, इस बिंदु पर, दुनिया के एआई सिस्टम कितने टोकन का उत्पादन करता है इसका प्रत्यक्ष कार्य है। हुआंग ने सरल संकेत-और-प्रतिक्रिया से परे एआई के विकास की ओर इशारा किया: उन्होंने तर्क दिया कि आधुनिक एजेंट अपने स्वयं के प्रदर्शन को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, नए कौशल सीख सकते हैं और अपने भविष्य के आउटपुट में सुधार कर सकते हैं - ऐसी क्षमताएं जिन्हें कुछ समय पहले एजीआई-आसन्न मील के पत्थर माना जाता था और अब टेबल स्टेक हैं।
ग्राहकों और निवेशकों के लिए निहितार्थ यह है कि हुआंग के कहने के अनुसार, एजीआई वार्तालाप, उस मीट्रिक से ध्यान भटकाता है जो वास्तव में यह तय करता है कि एआई खर्च उचित है या नहीं: आउटपुट जिसके लिए कोई भुगतान करता है।
जैसा कि मैशेबल की रिपोर्ट में कहा गया है, यह उस व्यक्ति के लिए एक उल्लेखनीय स्थिति है, जिसकी कंपनी पूरे एआई उद्योग को शक्ति देने वाले कई उच्च-प्रदर्शन वाले चिप्स का उत्पादन करती है। एनवीडिया क्षेत्र में प्रत्येक क्षमता के दावे के निचले स्तर पर है - प्रत्येक फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण रन और प्रत्येक एजेंटिक उत्पाद लॉन्च सीधे इसके त्वरक की मांग में परिवर्तित हो जाता है। यदि उद्योग का अपना चिप आपूर्तिकर्ता एजीआई की बात को ध्यान भटकाने वाला मानता है, तो यह तर्क कि क्षमता मील के पत्थर निवेश को आगे बढ़ाते हैं, कमजोर लगने लगता है।
पहली बार नहीं हुआंग ने रेस रन को बुलाया है
जैसा कि मैशबल नोट करता है, यह पहली बार नहीं है जब एनवीडिया सीईओ ने दावा किया है कि फिनिश लाइन हमारे पीछे है। मार्च 2026 में पॉडकास्टर लेक्स फ्रिडमैन के साथ एक साक्षात्कार में हुआंग से पूछा गया था कि क्या एक एआई जो एक अरब डॉलर की कंपनी शुरू कर सकती है, बना सकती है और चला सकती है, उसे अगले 20 वर्षों के भीतर प्राप्त किया जा सकता है।
हुआंग ने उस समय उत्तर दिया, "मुझे लगता है कि यह अब है। मुझे लगता है कि हमने एजीआई हासिल कर लिया है।"
इसके बाद उन्होंने दावे को इस तरह से प्रमाणित किया जिससे पता चलता है कि वास्तविक सीमाएं कहां हैं: एआई एक अरब डॉलर का वायरल ऐप बनाने में सक्षम हो सकता है, उन्होंने कहा, लेकिन यह एनवीडिया जैसी कंपनी नहीं बना सकता है। उन्होंने आगे कहा, "एनवीडिया का निर्माण करने वाले उन 100,000 एजेंटों की संभावना शून्य प्रतिशत है।"
ऑल्टमैन के साथ असहमति क्यों मायने रखती है
हुआंग और ऑल्टमैन के बीच सार्वजनिक अंतर शब्दार्थ से कहीं अधिक है। यदि ओपनएआई दिसंबर तक एजीआई की घोषणा करता है और एनवीडिया के सीईओ उसी तिमाही में मील के पत्थर को निरर्थक बताते हैं, तो उद्योग को एक ही तकनीक के लिए दो प्रतिस्पर्धी फ्रेम मिलते हैं: एक सफल कथा जो फ्रंटियर-स्केल निवेश को उचित ठहराती है, और एक उपयोगिता कथा जो सिस्टम को उनके द्वारा किए जाने वाले काम और उनके द्वारा उत्पन्न राजस्व के आधार पर आंकती है।
खरीद संबंधी निर्णय लेने वाले उद्यमों के लिए, हुआंग की फ़्रेमिंग अधिक परिचालनात्मक है। यह मूल्यांकन को "क्या यह एजीआई है?" से स्थानांतरित कर देता है। मापने योग्य उत्तर वाले प्रश्नों के लिए - सिस्टम कौन से कार्य पूरा करता है, प्रति टोकन किस लागत पर, किस त्रुटि दर के साथ, और क्या आउटपुट गणना लागत से अधिक कमाता है?
एजीआई बहस के लिए, हुआंग की स्थिति एक उल्लेखनीय डेटा बिंदु है क्योंकि वह जहां बैठता है। एनवीडिया की तुलना में एआई गणना की मांग से किसी को भी अधिक लाभ नहीं होता है, और इसके सीईओ का तर्क है कि क्षमता मील के पत्थर अब उस प्रचार चक्र के खिलाफ कटौती करते हैं, जिसने अब तक उनकी कंपनी के मूल्यांकन को ऐतिहासिक ऊंचाई पर पहुंचा दिया है। चाहे इसे स्पष्टवादिता के रूप में पढ़ा जाए या एक विक्रेता के रूप में जो ग्राहकों को उबाऊ, बिल योग्य कार्यभार की ओर ले जाए, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप कहां खड़े हैं।
जो स्पष्ट है वह यह है कि एजीआई फिनिश लाइन चलती रहती है। हुआंग का तर्क यह है कि यही मुद्दा है: जब तक एक मील का पत्थर पूरा होता है, उद्योग पहले ही अगले मील के पत्थर पर आगे बढ़ चुका होता है, और प्रगति का एकमात्र टिकाऊ उपाय स्थायी लागत पर उपयोगी कार्य है।
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