Dolina Krzemowa od lat spiera się o to, kiedy nadejdzie ogólna sztuczna inteligencja. Ali Ghodsi, współzałożyciel i CEO firmy zajmującej się danymi i AI, Databricks, uważa, że ta debata jest zakończona. W rozmowie opublikowanej przez a16z, firmę venture Andreessen Horowitz, Ghodsi stwierdził, że AI ma już wystarczającą inteligencję, a trudniejszym problemem jest skłonienie firm do produktywnego wykorzystania tej inteligencji w codziennej pracy.

Metraż AGI, według starszej miarki

Twierdzenie Ghodsi opiera się na konkretnej miarce. Uważa on, że AGI faktycznie nadeszło, jeśli oceniać według definicji używanych przed 2022 rokiem: AI działającej na poziomie ludzkich zdolności intelektualnych lub je przewyższającej w wielu dziedzinach.

Jego szerszy wniosek dotyczy tego, czego wciąż brakuje. Według Ghodsi wąskim gardłem nie jest już inteligencja — jest nim kontekst. Mówiąc prosto, błyskotliwy nowy pracownik jest bezużyteczny, jeśli nikt nie da mu dostępu do plików, systemów ani historii firmy. Ghodsi chce, aby przedsiębiorstwa połączyły modele AI z własnymi danymi i systemami operacyjnymi, dzięki czemu technologia będzie mogła wykonywać realne zadania, zamiast siedzieć w oknie czatu i odpowiadać na pytania.

„Tak wiele aspektów naszego życia zmieni się w ciągu najbliższych dwudziestu lat” — powiedział Ghodsi.

Opisał on również tę zmianę w kategoriach ludzi, a nie tylko oprogramowania. W rozmowie z a16z wskazał na upodmiotowienie pracowników i zachęcanie ich do inicjatywy jako jeden z dwóch przełomów, które dostrzega na horyzoncie.

Liczby stojące za tą pewnością

Databricks zamknął w sierpniu 2026 roku rundę finansowania o wartości 5 miliardów dolarów przy wycenie 190 miliardów dolarów, co plasuje go wśród najcenniejszych prywatnych firm technologicznych związanych z budowaniem infrastruktury AI. Roczny wskaźnik przychodów firmy — wartość zannualizowana na podstawie ostatnich przychodów — przekracza obecnie 7 miliardów dolarów, a wzrost rok do roku wynosi ponad 80%.

Wskaźniki operacyjne zmierzają w tym samym kierunku. Codziennie agenci AI uruchamiają na platformie Databricks ponad 17 milionów baz danych, a ponad 90% kodu oprogramowania tworzonego przez Databricks jest pisane przez AI.

Budowa dla agentów, nie dla chatbotów

Wypowiedzi Ghodsi są spójne z jasną strategią produktową. Databricks buduje infrastrukturę zaprojektowaną specjalnie dla agentów AI — półautonomicznych programów, które mogą podejmować działania, a nie tylko generować tekst. Do niedawnych premier należą Genie, Unity AI Gateway, Lakebase i Agent Bricks.

Każdy produkt wpisuje się w szerszą tezę: dać systemom AI bezpieczny, kontrolowany dostęp do danych firmowych oraz narzędzia, by mogły na nich działać.

Deklaracja Ghodsi o nadejściu AGI wiąże się z istotnym zastrzeżeniem. Nie twierdzi on, że AI może doskonalić się bez ograniczeń.

W dyskusjach w październiku 2026 roku Ghodsi wskazał cztery warunki, które jego zdaniem musiałyby być spełnione jednocześnie, aby AI mogło się samodoskonalić: mniejsze zużycie zasobów, szybsze trenowanie, lepszą dokładność i powtarzalność. Te cztery, jak powiedział, nie zostały osiągnięte jednocześnie. Razem dają obserwatorom konkretną miarkę do oceniania przyszłych twierdzeń o samodoskonalącym się AI.

Innymi słowy, uznaje kwestię inteligencji za rozstrzygniętą, a scenariusz wymykającego się spod kontroli AI konsekwentnie pozostawia w kategorii „jeszcze nie”.

Co to oznacza

Dla kupujących rozwiązań korporacyjnych ujęcie Ghodsi zmienia listę zakupową. Jeśli modele są już wystarczająco dobre, przewaga konkurencyjna wynika z tego, jak dobrze firma porządkuje, zabezpiecza i udostępnia własne dane systemom AI.

Firma, w której ponad 90% kodu jest pisane przez AI, a agenci uruchamiają codziennie ponad 17 milionów baz danych, to zapowiedź tego, jak praca techniczna może zostać zreorganizowana.

Ogłoszenie osiągnięcia AGI jest w części wyborem definicyjnym, a inni w branży będą kwestionować, która definicja się liczy. Zdaniem samego Ghodsi warunki dla samodoskonalącego się AI pozostają niespełnione — co oznacza, że najbardziej dramatyczne przewidywania dotyczące tej technologii wciąż nie zostały potwierdzone.