Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, twierdzi, że w przypadku wielu zadań sztuczna inteligencja ogólna już się pojawiła, a debatowanie nad kamieniem milowym jest stratą czasu. Wypowiadając się 26 sierpnia podczas rozmowy telefonicznej Nvidii dotyczącej wyników, Huang został zapytany o AGI w świetle niedawnych roszczeń OpenAI, którego dyrektor generalny Sam Altman powiedział, że firma wierzy, że osiągnie AGI do końca roku.
„W przypadku wielu zadań możemy powiedzieć, że osiągnęliśmy już AGI” – powiedział Huang podczas rozmowy telefonicznej, według Mashable. „Myślę o tych wszystkich kamieniach milowych… są w tym momencie trochę bezsensowne”. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych trendy AI.
Czas: rekordowy kwartał i prowokacyjne twierdzenie
Uwagi Huanga pojawiły się tego samego dnia, w którym Nvidia odnotowała kolejny rekordowy kwartał – kwartalne przychody w wysokości 96,22 miliarda dolarów, co oznacza wzrost o 106% w porównaniu z rokiem poprzednim, przy sprzedaży centrów danych na poziomie 89 miliardów dolarów, według danych cytowanych później przez PYMNTS. Ten kontekst ma znaczenie: człowiek sprzedający podłoże obliczeniowe dla całej branży sztucznej inteligencji właśnie argumentował, że najbardziej fetyszyzowany w branży benchmark przestał cokolwiek znaczyć.
Pytanie, na które odpowiadał, zostało wskazane. Altman otwarcie mówił o tym, że OpenAI osiągnie AGI pod koniec roku, co utrzymuje ten termin na pierwszych stronach gazet, mimo że badacze nie są zgodni co do jego faktycznego znaczenia. Termin ten nie ma powszechnie przyjętej definicji, ale ogólnie odnosi się do sztucznej inteligencji, która może dorównać lub przewyższyć ludzkie zdolności poznawcze w szerokim zakresie zadań.
Zamiast orzekać, czy jakikolwiek pojedynczy system przekracza tę granicę, Huang całkowicie przeformułował kwestię.
Od kamieni milowych do „dochodowych tokenów”
Huang argumentował, że użytecznym pytaniem nie jest to, czy system zasługuje na etykietę AGI, ale czy sztuczna inteligencja „wykonuje produktywną i użyteczną pracę” oraz czy z własnego punktu widzenia Nvidii jako dostawcy, wdrożenia „generują dochodowe tokeny”.
To sformułowanie jest charakterystycznie dosadne w przypadku firmy, której przychody są w tym momencie bezpośrednią funkcją liczby tokenów wytwarzanych przez systemy sztucznej inteligencji na świecie. Huang wskazał na ewolucję sztucznej inteligencji wykraczającą poza zwykłą szybką reakcję: argumentował, że współcześni agenci mogą zastanowić się nad swoimi wynikami, uczyć się nowych umiejętności i doskonalić swoje przyszłe wyniki – czyli możliwości, które niedawno uznano za kamienie milowe związane z AGI, a obecnie są stawką.
Konsekwencją dla klientów i inwestorów jest to, że rozmowa AGI, według Huanga, odwraca uwagę od miernika, który faktycznie decyduje o tym, czy wydatki na sztuczną inteligencję są rozsądne: produkcji, za którą ktoś płaci.
Jak zauważa raport Mashable, jest to uderzające stanowisko dla człowieka, którego firma produkuje wiele wysokowydajnych chipów napędzających całą branżę sztucznej inteligencji. Nvidia odpowiada za wszelkie roszczenia dotyczące możliwości w tej dziedzinie — każde szkolenie w zakresie modelu pionierskiego i każde wprowadzenie produktu agentowego bezpośrednio przekłada się na popyt na jej akceleratory. Jeśli dostawca chipów dla branży uzna rozmowy o AGI za odwrócenie uwagi, argument, że kamienie milowe w zakresie możliwości napędzają inwestycje, zaczyna wydawać się mniej chwiejny.
Nie po raz pierwszy Huang ogłasza wyścig
Jak zauważa Mashable, nie jest to pierwszy raz, kiedy dyrektor generalny Nvidii twierdzi, że meta jest za nami. W wywiadzie udzielonym w marcu 2026 r. podcasterowi Lexowi Fridmanowi Huanga zapytano, czy sztuczna inteligencja, która mogłaby uruchomić, zbudować i zarządzać firmą wartą miliard dolarów, byłaby możliwa do osiągnięcia w ciągu najbliższych 20 lat.
„Myślę, że to teraz. Myślę, że osiągnęliśmy AGI” – odpowiedział wówczas Huang.
Następnie uszczegółowił swoje twierdzenie w sposób, który pokazuje, gdzie jego zdaniem znajdują się prawdziwe ograniczenia: sztuczna inteligencja może być w stanie stworzyć aplikację wirusową wartą miliard dolarów, powiedział, ale nie będzie w stanie zbudować firmy takiej jak Nvidia. „Szansa, że 100 000 agentów zbuduje Nvidię” – dodał – „wynosi zero procent”.
Dlaczego spór z Altmanem ma znaczenie
Przepaść publiczna między Huangiem a Altmanem jest więcej niż semantyczna. Jeśli OpenAI ogłosi AGI do grudnia, a dyrektor generalny Nvidii w tym samym kwartale uzna ten kamień milowy za bezsensowny, branża otrzyma dwie konkurencyjne perspektywy dla tej samej technologii: przełomową narrację, która uzasadnia inwestycje na pionierską skalę, oraz narrację użyteczności, która ocenia systemy na podstawie wykonywanej przez nie pracy i generowanych przez nie przychodów.
Dla przedsiębiorstw podejmujących decyzje zakupowe model Huanga jest bardziej operacyjny. To zmienia ocenę z „czy to jest AGI?” na pytania z wymiernymi odpowiedziami — jakie zadania wykonuje system, jakim kosztem za token, z jakim poziomem błędów i czy na wyjściu zarabia się więcej niż koszty obliczeń?
Dla samej debaty na temat AGI stanowisko Huanga jest godnym uwagi punktem danych właśnie ze względu na jego miejsce. Nikt nie czerpie więcej z popytu na obliczenia AI niż Nvidia, a argument jej dyrektora generalnego, że kamienie milowe w zakresie możliwości nie mają już znaczenia, łamie cykl szumu, który jak dotąd zawyżał wycenę jego firmy do historycznych maksimów. To, czy można to odczytać jako szczerość, czy jako dostawcę kierującego klientów w kierunku nudnych, płatnych zadań, zależy od tego, na czym stoisz.
Jasne jest, że linia mety AGI wciąż się przesuwa. Huang argumentuje, że o to właśnie chodzi: zanim osiągnięty zostanie kamień milowy, branża przeszła już do następnego, a jedyną trwałą miarą postępu jest użyteczna praca przy zrównoważonych kosztach.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
