英伟达首席执行官黄仁勋表示，对于许多任务来说，通用人工智能已经到来——争论这个里程碑是浪费时间。在 8 月 26 日的 Nvidia 财报电话会议上，黄仁勋被问及 OpenAI 最近提出的 AGI 问题，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，该公司相信将在今年年底实现 AGI。
据 Mashable 报道，黄仁勋在电话会议上表示：“对于许多任务，我们可以说我们已经实现了 AGI。” “我想到所有这些里程碑……它们在这一点上有点毫无意义。” 更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。
时机：创纪录的季度和挑衅性的声明
黄仁勋发表这番言论的同一天，英伟达公布了另一个创纪录的季度业绩——根据 PYMNTS 后来引用的数据，该季度收入达 962.2 亿美元，同比增长 106%，数据中心销售额达 890 亿美元。这种背景很重要：为整个人工智能行业销售计算基板的人刚刚辩称，该行业最受迷恋的基准已经不再具有任何意义。
他回答的问题很尖锐。 Altman 公开谈论 OpenAI 将在年底实现 AGI，尽管研究人员对其实际含义存在分歧，但这一说法仍让该术语成为头条新闻。该术语没有普遍认可的定义，但它通常指的是在广泛的任务中可以匹配或超越人类认知能力的人工智能。
黄没有判断任何单一系统是否跨越了这条线，而是完全重新构建了这个问题。
从里程碑到“可盈利代币”
黄仁勋认为，有用的问题不是一个系统是否值得 AGI 标签，而是人工智能是否“在做富有成效和有用的工作”——而且，从 Nvidia 自己作为供应商的角度来看，部署是否“产生有利可图的代币”。
对于一家目前收入直接取决于全球人工智能系统生产的代币数量的公司来说，这种措辞是典型的直言不讳。黄指出人工智能的进化超越了简单的提示和响应：他认为，现代智能体可以反思自己的表现，学习新技能，并提高未来的产出——这些能力不久前还被认为是与 AGI 相关的里程碑，现在已成为赌注。
对于客户和投资者来说，用黄的话说，AGI 的讨论分散了人们对真正决定人工智能支出是否合理的指标的注意力：有人为之付费的产出。
正如 Mashable 的报告指出的那样，对于他的公司生产为整个人工智能行业提供动力的许多高性能芯片的人来说，这是一个引人注目的职位。 Nvidia 位于该领域每一项能力声明的下游——每一次前沿模型训练运行和每一次代理产品发布都会直接转化为对其加速器的需求。如果业界自己的芯片供应商认为 AGI 的讨论分散了人们的注意力，那么能力里程碑推动投资的论点就开始显得更加站不住脚了。
黄不是第一次宣布比赛
正如 Mashable 指出的那样，这并不是 Nvidia 首席执行官第一次声称终点线已经过去。在 2026 年 3 月接受播客莱克斯·弗里德曼 (Lex Fridman) 采访时，黄仁勋被问及在未来 20 年内是否可以实现能够创办、建立和运营一家价值 10 亿美元的公司的人工智能。
“我认为现在就是了。我认为我们已经实现了通用人工智能，”黄当时回答道。
然后，他以一种揭示他认为真正限制的方式来限定这一说法：他说，人工智能可能能够创建一个价值数十亿美元的病毒式应用程序，但它无法建立像英伟达这样的公司。他补充道：“这些代理商中有 10 万名创建 Nvidia 的可能性为零。”
为什么与奥特曼的分歧很重要
黄和奥特曼之间的公开差距不仅仅是语义上的。如果 OpenAI 在 12 月宣布 AGI，而 Nvidia 的首席执行官在同一季度称这一里程碑毫无意义，那么该行业就会对同一技术产生两个相互竞争的框架：一个突破性的叙述，证明前沿规模投资的合理性，以及一个实用的叙述，根据系统所做的工作和产生的收入来判断系统。
对于企业采购决策来说，黄的框架更具操作性。它将评价从“这是 AGI 吗？”转变为“这是 AGI 吗？”具有可测量答案的问题——系统完成哪些任务，每个代币的成本是多少，错误率是多少，以及输出的收入是否超过计算成本？
对于 AGI 辩论本身来说，黄的立场正是因为他所处的位置而成为一个值得注意的数据点。没有人比英伟达更能从人工智能计算需求中受益，其首席执行官认为能力里程碑不再重要的论点削弱了炒作周期，迄今为止，该炒作周期已将该公司的估值推高至历史高位。无论这被理解为坦率还是供应商引导客户从事无聊的、可计费的工作负载，都取决于你的立场。
显而易见的是，AGI 终点线一直在移动。黄的观点是，这就是要点：当达到一个里程碑时，该行业已经进入下一个里程碑，唯一持久的进步衡量标准是以可持续的成本进行有用的工作。
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