黄仁勋说很多任务已经实现 AGI，这话得放在他的位置上听

被问到怎么看 OpenAI 追求 AGI 这件事，黄仁勋的回答是：就英伟达而言，”对于很多任务来说，我们可以说已经实现了 AGI”。

他没给定义，也没给基准，紧接着补了一句更狠的——”我认为，所有这些所谓的里程碑……到了现在，其实已经没什么意义了”。

这话得放在他的位置上听。英伟达不卖模型，卖的是所有人训练和推理模型的地基。对它来说，”AGI 有没有到”这个问题没有商业价值，”大家愿不愿意继续买卡”才有。所以他给出的判准也是纯商业的：AI 正在”做有成效且有用的工作”并”生成可盈利的 token”，更多的算力产生更多的 token，必然带来更多的利润。

这套逻辑是个闭环，而且是他最喜欢的那个闭环。里面藏着一个前提——token 的产出和利润之间是线性的。这个前提在过去两年基本成立，但它成立的原因是需求端还没饱和。一旦企业开始认真砍 AI 预算（这个苗头已经有了，谷歌全力做 Flash 就是在接这个需求），token 和利润之间的那条线就会松。

他讲的另一半倒是实在的：AI 正在从”响应提示词”转向”递归地学习新技能并改进自身的自主智能体”。这个转向是真在发生的——OpenAI 那个常驻版 Codex、各家的自动化研究 agent，都是这条线上的东西。从被动应答变成常驻代理，对算力的消耗模式是根本不同的：前者是脉冲式的，后者是持续负载。

他没明说但显然在暗示的是：agent 化意味着算力需求从”按提问次数”变成”按运行时长”。真要走到那一步，卡的需求不是涨一个量级的问题。

至于 AGI 到底到没到——一个卖铲子的人说金子已经挖到了，你可以信，但得记得他为什么这么说。