Il CEO di Nvidia Jensen Huang afferma che, per molti compiti, l'intelligenza artificiale generale è già arrivata e che discutere di questo traguardo è una perdita di tempo. Parlando in occasione della conferenza sugli utili di Nvidia il 26 agosto, a Huang è stato chiesto dell'AGI alla luce delle recenti affermazioni di OpenAI, dove il CEO Sam Altman ha affermato che la società ritiene che raggiungerà l'AGI entro la fine dell'anno.
"Per molti compiti, potremmo dire che abbiamo già raggiunto l'AGI", ha detto Huang durante la chiamata, secondo Mashable. "Penso a tutti questi traguardi... sono in qualche modo insensati a questo punto." Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra ultimi sviluppi nell'IA.
Il tempismo: un trimestre da record e un'affermazione provocatoria
Le osservazioni di Huang sono arrivate lo stesso giorno in cui Nvidia ha riportato un altro trimestre record: un fatturato trimestrale di 96,22 miliardi di dollari, in crescita del 106% rispetto all'anno precedente, con vendite di data center di 89 miliardi di dollari, secondo i dati successivamente citati da PYMNTS. Questo contesto è importante: l’uomo che vende il substrato informatico per l’intero settore dell’intelligenza artificiale ha appena sostenuto che il benchmark più feticizzato del settore ha smesso di significare alcunché.
La domanda a cui stava rispondendo era mirata. Altman ha parlato apertamente del fatto che OpenAI raggiungerà l'AGI entro la fine dell'anno, un'affermazione che mantiene il termine in prima pagina anche se i ricercatori non sono d'accordo su cosa significherebbe effettivamente. Il termine non ha una definizione universalmente condivisa, ma generalmente si riferisce all’intelligenza artificiale che può eguagliare o superare le capacità cognitive umane in un’ampia gamma di compiti.
Invece di giudicare se un singolo sistema supera quella linea, Huang ha riformulato completamente la questione.
Dalle pietre miliari ai "gettoni redditizi"
Huang sostiene che la domanda utile non è se un sistema merita l'etichetta AGI ma se l'intelligenza artificiale sta "facendo un lavoro produttivo e utile" e, dal punto di vista di Nvidia come fornitore, se le implementazioni stanno "generando token redditizi".
Questa frase è tipicamente schietta per un'azienda le cui entrate sono, a questo punto, una funzione diretta di quanti token producono i sistemi di intelligenza artificiale del mondo. Huang ha sottolineato l’evoluzione dell’intelligenza artificiale oltre il semplice sistema di pronto-risposta: gli agenti moderni, ha sostenuto, possono riflettere sulle proprie prestazioni, apprendere nuove competenze e migliorare i propri risultati futuri – capacità che non molto tempo fa erano considerate pietre miliari adiacenti all’AGI e ora sono la posta in gioco.
L'implicazione per clienti e investitori è che la conversazione AGI, nel racconto di Huang, distrae dal parametro che effettivamente decide se la spesa per l'intelligenza artificiale è sensata: output per cui qualcuno paga.
Si tratta di una posizione sorprendente per l’uomo la cui azienda produce molti dei chip ad alte prestazioni che alimentano l’intero settore dell’intelligenza artificiale, come rileva il rapporto di Mashable. Nvidia si trova a valle di ogni richiesta di capacità sul campo: ogni corso di formazione sul modello di frontiera e ogni lancio di prodotti agenti si convertono direttamente nella domanda per i suoi acceleratori. Se il fornitore di chip del settore considera le chiacchiere sull'AGI una distrazione, l'argomentazione secondo cui i traguardi raggiunti in termini di capacità guidano gli investimenti inizia a sembrare più traballante.
Non è la prima volta che Huang chiama la corsa
Come nota Mashable, questa non è la prima volta che il CEO di Nvidia afferma che il traguardo è ormai alle spalle. In un’intervista del marzo 2026 con il podcaster Lex Fridman, a Huang è stato chiesto se un’intelligenza artificiale in grado di avviare, costruire e gestire un’azienda da un miliardo di dollari sarebbe stata realizzabile entro i prossimi 20 anni.
"Penso che sia adesso. Penso che abbiamo raggiunto l'AGI", rispose Huang in quel momento.
Ha poi qualificato l'affermazione in un modo che rivela dove pensa siano i veri limiti: l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di creare un'app virale da un miliardo di dollari, ha detto, ma non potrebbe costruire un'azienda come Nvidia. "La probabilità di 100.000 agenti che costruiscono Nvidia", ha aggiunto, "è pari allo zero per cento".
Perché il disaccordo con Altman è importante
Il divario pubblico tra Huang e Altman è più che semantico. Se OpenAI dichiara AGI entro dicembre e il CEO di Nvidia trascorre lo stesso trimestre definendo insensato questo traguardo, l’industria otterrà due frame concorrenti per la stessa tecnologia: una narrativa rivoluzionaria che giustifica investimenti su scala di frontiera e una narrativa di utilità che giudica i sistemi in base al lavoro che svolgono e alle entrate che generano.
Per le imprese che prendono decisioni in materia di appalti, l'inquadramento di Huang è quello più operativo. Sposta la valutazione da "è questo l'AGI?" a domande con risposte misurabili: quali attività completa il sistema, a quale costo per token, con quale tasso di errore e l'output guadagna più dei costi di calcolo?
Per lo stesso dibattito dell'AGI, la posizione di Huang è un dato notevole proprio per la sua posizione. Nessuno beneficia più di Nvidia della domanda di calcolo dell'intelligenza artificiale, e l'argomentazione del suo CEO secondo cui i traguardi raggiunti in termini di capacità non contano più contrasta con il ciclo di hype che, finora, ha gonfiato la valutazione della sua azienda ai massimi storici. Che questo venga interpretato come sincerità o come un fornitore che indirizza i clienti verso carichi di lavoro noiosi e fatturabili dipende da dove ti trovi.
Ciò che è chiaro è che il traguardo dell’AGI continua a muoversi. La tesi di Huang è che questo è il punto: nel momento in cui viene raggiunta una tappa fondamentale, l'industria è già passata a quella successiva, e l'unica misura duratura del progresso è il lavoro utile a un costo sostenibile.
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