硅谷多年来一直在争论通用人工智能（AGI）何时到来。数据与 AI 公司 Databricks 的联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 认为，这场争论已经结束。在与风险投资公司 Andreessen Horowitz（a16z）发布的对谈中，Ghodsi 表示 AI 已经具备了足够的智能，而更难的问题在于让企业把这些智能投入到日常工作中的实际应用。

以旧标准衡量的 AGI 终点线

Ghodsi 的论断基于一个特定的衡量标准。他认为，如果按照 2022 年之前人们对 AGI 的定义——即在多个领域达到或超过人类智力水平的 AI——那么 AGI 实际上已经到来。

他更大的论点在于还缺少什么。在 Ghodsi 看来，瓶颈已不再是智能，而是上下文。简而言之，再出色的新员工，如果没有人给他访问文件、系统或公司历史资料的权限，也毫无用处。Ghodsi 希望企业将 AI 模型与自身的专有数据和运营系统连接起来，让技术能够执行实际任务，而不是困在聊天窗口里回答问题。

"未来二十年，我们生活的许多方面都将发生改变，" Ghodsi 说。

他还从人的角度而非仅从软件角度来阐述这一转变。在 a16z 的对谈中，他将赋予员工主动性视为他所预见到的两大突破之一。

信心背后的数字

Databricks 于 2026 年 8 月完成了一轮 50 亿美元的融资，估值达 1900 亿美元，使其跻身与 AI 建设浪潮相关的最具价值私人科技公司之列。公司的收入运行率——基于近期收入年化得出的数字——现已超过 70 亿美元，同比增长超过 80%。

运营指标也指向同一方向。在 Databricks 平台上，AI 智能体每天启动超过 1700 万个数据库，公司产出的软件代码中有超过 90% 由 AI 编写。

为智能体而建，而非聊天机器人

Ghodsi 的言论与清晰的产品战略相一致。Databricks 一直在构建专为 AI 智能体设计的基础设施——这类半自主程序能够执行操作，而不仅仅是生成文本。其近期推出的产品包括 Genie、Unity AI Gateway、Lakebase 和 Agent Bricks。

每一款产品都契合更大的愿景：让 AI 系统安全、受治理地访问公司数据，并为其提供执行操作的工具。

尚未达到奇点

Ghodsi 的 AGI 宣言附带一个重要限定条件。他并未声称 AI 可以无限地自我改进。

在 2026 年 10 月的讨论中，Ghodsi 列出了他认为 AI 自我改进需要同时满足的四个条件：更低的资源消耗、更快的训练速度、更高的准确性以及可重复性。他说，这四个条件尚未同时实现。这些条件为观察者提供了一个具体的标尺，用以衡量未来关于 AI 自我改进的种种说法。

换言之，他认为智能问题已经解决，而 AI 失控的场景仍被明确归入"尚未发生"之列。

这意味着什么

对企业买家而言，Ghodsi 的论述改变了采购清单。如果模型已经足够好，竞争优势就取决于企业如何组织、保护数据并将其开放给 AI 系统。

一家超过 90% 的代码由 AI 编写、智能体每天启动超过 1700 万个数据库的公司，预示着技术工作可能被重新组织的方式。

宣称 AGI 已经实现，在某种程度上是一个定义上的选择，业内其他人会对哪种定义才算数提出异议。而按照 Ghodsi 自己的说法，AI 自我改进的条件仍未满足——这意味着关于该技术最激进预测依然未经证实。