3月22日，黄仁勋在播客主持人 Lex Fridman 的访谈节目中被问及何时能实现 AGI。按照 Fridman 的定义，AGI 应当是“可以或许完成你的工作，包含从零开端创办、经营并成长一家市值跨越 10 亿美元科技公司的体系”。在被请求给出 5 年、10 年甚至 20 年的时光表时，黄仁勋毫不迟疑地答复“我认为就是如今”。不过他随即弥补说，对方提到的是“10 亿美元”，但没有说“可以持续多久”，等于将 AGI 懂得为一种阶段性的贸易成就门槛，而非一个经久稳定、具有人类般认知才能的“心智”。
黄仁勋在同一场访谈中明白表示：“我认为我们已经实现了 AGI。”他把当前一类被寄予厚望的 AI 代理体系视为例证，认为这些体系在创办社交类应用、进行创意实验等方面已展示出强大年夜的创业潜力。他提到，包含 OpenClaw（正在被 OpenAI 收购的一款开源 AI 代理平台）在内的开源项目，正在催生一波应用数字代理打造虚拟网红、主动化数字社区的“创业海潮”，似乎在佐证 AGI 已经“到来”。
但在强调这股海潮的同时，黄仁勋也坦言，今朝这些体系的成功是高度有时的。他指出，很多项目“火上两个月就冷却”，并直言“十万个如许的代理里能真正做出一个英伟达的概率是零”。这一表态在事实上承认，今朝的 AI 代理距离真正具备体系性构建和经久经营超大年夜范围科技企业的综合才能仍异常遥远，也从侧面减弱了他先前“已实现 AGI”的激进断定。
环绕“AGI是否已实现”的表态，也触及了业界经久存在的不合。通用人工智能这一概念本身早已高度“政治化”与“本钱化”，在 OpenAI、微软等公司与合作方的合同条目中，是否“达到 AGI”往往直接绑定巨额资金和计谋偏向，是以任何传播鼓吹“已经实现 AGI”的谈吐，都极易激化争辩。科技领袖与研究者多年来一向在争辩，今朝的大年夜模型体系毕竟表现了“真正的通用智能”，照样只是对人类智能碎片的高度拟态。
值得留意的是，就在 Fridman 访谈宣布前三天的 3 月 19 日，黄仁勋在英伟达 GTC（GPU 技巧大年夜会）时代做客 All-In Podcast 时，对 AI 的实际应用给出了截然不合的强调。他在那场对话中并未着墨 AGI 是否“已实现”，而是集中谈人类工程师是否充分应用了现有 AI 对象，甚至以强烈措辞警告，假如高薪工程师没有在 AI 上花出足够多的钱，他会“深感震动”。
“假如一个年薪 50 万美元的工程师，一年没有至少花费 25 万美元的 AI 代币，我会异常警醒。”黄仁勋说。他将“代币”（token）解释为大年夜模型处理和生成说话的根本计量单位，也是 AI 计算成本和工作才能的直接表现。在他看来，代币应用不足，就意味着工程师没有充分调用 AI 的才能，相当于在浪费潜在的临盆力。
黄仁勋甚至将这种行动类比为芯片设计师拒绝应用 CAD 等电子设计主动化对象，而“回到纸笔时代”画电路图。他泄漏，英伟达今朝正测验测验为工程团队预留约 20 亿美元的代币预算，并推敲将代币直回收入员工薪酬筹划中。他假想，一名工程师除了每年数十万美元的基本工资之外，还会再获得约相当于根本工资一半价值的“代币配额”，以便经由过程大年夜量调用 AI 对象，把自身工作效力“放大年夜 10 倍”。
将这两场相隔数日的公开露面放在一路看，黄仁勋一方面用极具鼓动性的说话传播鼓吹 AGI 已经“到来”，知足某种以贸易成就为导向的“通用智能”定义；另一方面，又在谈及内部治理与工程实践时强调，当前的 AI 体系仍高度依附人类主动调动和密集应用，且在真实世界的创业实践中成功概率极低。前后谈吐之间的张力，正好反应出当下 AI 行业在“炒作前沿”和“实际才能”之间的奥妙摆动：经由过程夸大年夜前景争夺资本的同时，又不得不承认技巧在很多关键维度上仍远未达到幻想中的“人类程度智能”。
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