Дженсен Хуанг не ждёт академического консенсуса. Генеральный директор Nvidia заявил, что искусственный интеллект общего назначения — давно преследуемая «святая чаша» ИИ-исследований — уже здесь.

«Я думаю, это уже сейчас. Я думаю, мы достигли AGI», — сказал Хуанг в ходе выступления в подкасте Лекса Фридмана 23 марта. Учитывая, что его компания обеспечивает вычислительную основу почти для каждой крупной ИИ-лаборатории в мире, это заявление имеет особый вес.

Переопределение финишной черты

27 августа, в ходе телефонной конференции по итогам второго квартала 2026 года Nvidia, Хуанг повторил и усилил это утверждение. «Для многих задач можно сказать, что мы уже достигли AGI», — заявил он аналитикам и инвесторам.

Он пошёл дальше, назвав традиционные ориентиры AGI «в некоторой степени бессмысленными». По его мнению, вместо того чтобы измерять, может ли ИИ сравняться или превзойти человеческое мышление по всем направлениям, реальным критерием должна стать способность ИИ-систем генерировать то, что он называет «прибыльными токенами» — по сути, продуктивный экономический результат реальной работы.

Такая постановка вопроса важна, поскольку у AGI никогда не было устоявшегося определения. С тех пор как этот термин стал популярным в 2000-х годах, исследователи спорили, означает ли он человеческий уровень во всех когнитивных областях, выполнение экономически ценной работы или нечто более узкое. Позиция Хуана фактически смещает планку с возможностей на коммерческую полезность, привязывая эту веху к тому, что бизнес может разворачивать уже сегодня, а не к лабораторным бенчмаркам.

400 000 ИИ-агентов — и это не предел

Nvidia движется к модели рабочей силы, в которой более 400 000 ИИ-агентов работают alongside примерно 40 000 сотрудников-людей. Компания предполагает, что эти агенты будут выполнять задачи в инженерии, операциях и бизнес-функциях.

На стороне оборудования Nvidia обсуждала развёртывания GPU с участием более 1,5 млн чипов в рамках одного поколения, питающих то, что компания называет «ИИ-фабриками» — специализированные объекты, предназначенные для производства интеллекта как промышленного продукта.

Удобное расхождение с OpenAI

Определение AGI по Хуану расходится с позицией OpenAI. Компания под руководством Сэма Альтмана придерживается более формального определения, описывая AGI как системы, превосходящие людей в большинстве экономически ценных задач.

Это расхождение не является чисто академическим. Определение AGI встроено в структуру корпоративного управления OpenAI, с конкретными положениями, привязанными к тому, что произойдёт при достижении AGI. Примечательно, что знаковое соглашение OpenAI с Microsoft о вычислительных мощностях применяется только к системам до AGI, то есть официальное заявление о достижении AGI влечёт прямые коммерческие последствия для этого партнёрства. Для OpenAI объявить AGI — значит запустить договорные и организационные изменения. Для Nvidia объявить AGI — значит продавать больше оборудования компаниям, соревнующимся в том, чтобы строить на его основе.

Хуанг признал вклад OpenAI в достижение этого момента, отметив роль её моделей в демонстрации того, что возможно при масштабированных вычислениях.

Для читателей, следящих за этой дискуссией, практическая проверка заявления Хуана проявится во внедрении в корпоративном секторе: смогут ли ИИ-системы, которым приписывают генерацию «прибыльных токенов», обеспечить измеримый рост продуктивности в масштабе, и примут ли другие крупные ИИ-лаборатории определение AGI по конкретным задачам или будут придерживаться более всеобъемлющих определений.