Silicon Valley discussieert al jaren over wanneer algemene kunstmatige intelligentie (AGI) zal arriveren. Ali Ghodsi, medeoprichter en ceo van data- en AI-bedrijf Databricks, vindt dat de discussie voorbij is. In een gesprek dat werd gepubliceerd door a16z, het durfkapitaalfonds Andreessen Horowitz, zei Ghodsi dat AI al over voldoende intelligentie beschikt en dat de moeilijkere opgave is om bedrijven die intelligentie productief te laten gebruiken in het gewone werk.

De AGI-finishlijn, volgens een oudere meetlat

De claim van Ghodsi rust op een specifieke maatstaf. Hij betoogt dat AGI in feite is aangebroken wanneer men uitgaat van de definities die mensen vóór 2022 gebruikten: AI die op of boven menselijk intellectueel niveau presteert op een reeks terreinen.

Zijn grotere punt gaat over wat er nog ontbreekt. Volgens Ghodsi ligt de flessenhals niet langer bij intelligentie — maar bij context. Simpel gezegd: een briljante nieuwe medewerker is nutteloos als niemand hem of haar toegang geeft tot de bestanden, de systemen of de geschiedenis van het bedrijf. Ghodsi wil dat ondernemingen AI-modellen verbinden met hun eigen data en operationele systemen, zodat de technologie echte taken kan uitvoeren in plaats van in een chatvenster vragen te beantwoorden.

"Zo veel aspecten van ons leven gaan de komende twintig jaar veranderen", zei Ghodsi.

Hij kaderde de verschuiving ook rond mensen in, niet alleen rond software. In het a16z-gesprek wees hij op het empowerment van medewerkers om initiatief te nemen als een van de twee grote doorbraken die hij ziet aankomen.

De cijfers achter het vertrouwen

Databricks rondde in augustus 2026 een financieringsronde van $5 miljard af tegen een waardering van $190 miljard, een bedrag dat het bedrijf tot de waardevolste private technologiebedrijven rond de AI-uitbouw rekent. De jaaromzet (run rate) van het bedrijf — een geannualiseerd cijfer op basis van recente omzet — overschrijdt inmiddels $7 miljard, met een groei van meer dan 80% op jaarbasis.

Operationele cijfers wijzen in dezelfde richting. Meer dan 17 miljoen databases worden elke dag gestart door AI-agenten op het Databricks-platform, en meer dan 90% van de softwarecode die Databricks produceert, wordt door AI geschreven.

Bouwen voor agenten, niet voor chatbots

De opmerkingen van Ghodsi sluiten aan bij een duidelijke productstrategie. Databricks bouwt infrastructuur die specifiek is bedoeld voor AI-agenten — semi-autonome programma's die acties kunnen uitvoeren in plaats van alleen tekst te genereren. Recente lanceringen zijn onder meer Genie, Unity AI Gateway, Lakebase en Agent Bricks.

Elk product past in de bredere these: geef AI-systemen beveiligde, gereguleerde toegang tot bedrijfsdata en de middelen om daarmee te handelen.

Nog geen singulariteit

Aan de AGI-verklaring van Ghodsi kleeft een belangrijke kanttekening. Hij beweert niet dat AI zich onbeperkt zelf kan verbeteren.

In discussies in oktober 2026 somde Ghodsi vier voorwaarden op die volgens hem gelijktijdig vervuld moeten zijn voor zelfverbetering van AI: lager resourceverbruik, snellere training, betere nauwkeurigheid en herhaalbaarheid. Die vier, zei hij, zijn niet gelijktijdig bereikt. Samen geven ze waarnemers een concrete maatstaf om toekomstige claims over zelfverbeterende AI te toetsen.

Met andere woorden: hij verklaart de intelligentievraag als beslecht, maar laat het scenario van ontspoorde AI nadrukkelijk in de kolom 'nog niet' staan.

Wat dit betekent

Voor ondernemingen die inkopen verandert het kader van Ghodsi de boodschappenlijst. Als de modellen al goed genoeg zijn, ligt de concurrentievoorsprong in hoe goed een bedrijf zijn eigen data organiseert, beveiligt en toegankelijk maakt voor AI-systemen.

Een bedrijf waarin meer dan 90% van de code door AI wordt geschreven en waarin agenten dagelijks meer dan 17 miljoen databases starten, biedt een voorproefje van hoe technisch werk geherorganiseerd kan worden.

Het uitroepen van AGI als bereikt is deels een definitiekwestie, en anderen in de sector zullen betwisten welke definitie telt. En volgens Ghodsi zelf zijn de voorwaarden voor zelfverbeterende AI nog niet vervuld — wat betekent dat de meest dramatische voorspellingen over de technologie nog onbewezen zijn.