ジェンスン・フアン氏は学術的な合意を待つつもりはない。NVIDIAのCEOである同氏は、AI研究者たちが何十年も追い求めてきた聖杯である汎用人工知能（AGI）が、すでに実現していると宣言したのだ。

「今だと思う。我々はAGIを達成したと思う」とフアン氏は3月23日のLex Fridmanポッドキャスト出演時に語った。世界中のほぼすべての主要AI研究所に計算基盤を供給する企業のトップによる発言であるだけに、その重みは格別だ。

ゴールラインの再定義

8月27日、NVIDIAの2026年第2四半期決算説明会でフアン氏はこの主張を繰り返した。「多くのタスクについては、AGIをすでに達成したと言える」とアナリストや投資家に向けて述べている。

さらに踏み込み、従来のAGIベンチマークを「いささか無意味」だと一蹴した。AIがあらゆる面で人間の認知能力に匹敵あるいは超越するかどうかを測るのではなく、真の指標はAIシステムが同氏の言う「利益を生むトークン」、つまり実際の仕事から生まれる生産的な経済的アウトプットを生み出せるかどうかにあるべきだと主張した。

この枠組みが重要なのは、AGIに確立した定義が存在しなかったためだ。2000年代にこの用語が広まって以来、研究者の間では、すべての認知領域で人間レベルの性能を意味するのか、経済的に価値ある仕事での性能を意味するのか、それともより狭い何かなのかが議論されてきた。フアン氏の立場は、実質的にゴールポストを能力から商業的有用性へと移し、このマイルストーンを実験室的なベンチマークではなく、企業が今日展開できるものに合わせるものだ。

40万体のAIエージェント、さらに増加へ

NVIDIAは、40万体を超えるAIエージェントが約4万人の人間の従業員とともに稼働する労働力モデルの実現に向けて取り組んでいる。同社はこれらのエージェントがエンジニアリング、オペレーション、ビジネス機能にわたるタスクを担うことを構想している。

ハードウェア面では、NVIDIAは単一世代で150万枚を超えるチップを含むGPUの展開について言及しており、同社が「AIファクトリー」と呼ぶものを支えている。これは、知能を工業生産物として生み出すために特別に設計された施設である。

OpenAIとの都合の良い不一致

フアン氏のAGIの定義は、OpenAIと対立する位置にある。サム・アルトマン率いる同社は、AGIを「経済的に価値のあるタスクの大部分で人間を上回るシステム」とする、より正式な定義を維持してきた。

この不一致は単なる学術的なものではない。OpenAIのAGI定義は同社のコーポレート・ガバナンス構造に組み込まれており、AGI達成時に何が起こるかに関連した特定の条項が存在する。とりわけ、OpenAIとMicrosoftの画期的なコンピューティング契約はAGI以前のシステムにのみ適用されるため、正式なAGI宣言はこのパートナーシップに直接的な商業的結果をもたらす。OpenAIにとってAGI宣言は契約上・組織上の変更を引き起こすことを意味する。NVIDIAにとってAGI宣言は、その上に構築しようと競う企業により多くのハードウェアを販売することを意味する。

フアン氏はこの瞬間の実現におけるOpenAIの貢献を認め、そのモデルがスケールされたコンピューティングで何が可能かを示す上で果たした役割を認めた。

この議論を追う読者にとって、フアン氏の主張の実際の検証はエンタープライズでの採用にかかってくる。「利益を生むトークン」を生み出すとされるAIシステムが、大規模に測定可能な生産性向上につながるかどうか、そして他の主要AI研究所がタスクごとのAGI定義を受け入れるのか、より包括的な定義を堅持するのかどうかである。