黄仁勋称英伟达已迈入AGI时代

最近在财报电话会上，黄仁勋直言英伟达已经实现了广义人工智能（AGI），并给出令人瞩目的设想：未来公司可能只需约4万名员工，就能同时驱动40万至400万台全天候运转的AI智能体。若英伟达率先完成AGI，这家掌握全球最大算力基础的公司，将构建起一种由算力反哺研发的强大护城河。

黄仁勋指出，一旦AGI开启递归自我进化（RSI），英伟达等于在内部培养出数以百万计的“AI科学家”部队，这些智能体不仅能承担研发任务，还能自动化推进下一代GPU架构设计、优化低层软件如CUDA，从而形成自我增强的技术循环。在供应链和现实物理环节受限的前提下，大多数竞争对手难以进入这一闭环，英伟达将可能垄断大部分高效“AI劳动力”，并在向硅基文明转型的过程中获得极高的垄断收益。

对于业界围绕“AGI定义”的争论，黄仁勋认为继续纠结概念已无意义。他强调，评判标准并不统一，与其争论什么才算AGI，不如关注底层能力的质变。英伟达公布的一组测试数据支持了他的判断：其Avo架构在被视为高标准的ARC-AGI-3基准上取得了满分——在25个公共环境的183个关卡中，于零样本提示下全部通过。该测试由François Chollet提出，旨在检验模型在没有历史数据参考时的抽象推理与通用解决未知问题的能力；此前许多顶尖模型在此项测试中表现远未达到满分。 qy球友会官网

这类成绩意味着AI正在摆脱单纯的“模式匹配”，向能独立拆解任务、执行并在结束后反思学习的自主智能体转变。换句话说，AI不再只是被动回答问题，而是具备前沿通用架构、能够自主规划、执行并实施递归自我改进的系统——在黄仁勋看来，这正是AGI落地的实质。

在落地应用方面，英伟达与Cadence在Computex和GTC Taipei联合推出的ChipStack AI Super Agent被官方定位为Level-5自主系统。该平台以Codex和Nemotron驱动工作流，调用Cadence Xcelium进行RTL仿真、Jasper执行形式化验证，全部在NVIDIA OpenShell沙箱中运行。官方数据显示，典型验证闭环从约五周压缩至不到一天，RTL验证周期提升超过40倍，原本由数千名工程师、每年数十亿计算小时和数百万次测试构成的验证体系，正逐步由该智能体接手。

这种技术进步也反映在财务数据上：英伟达最新财报显示，公司在2027财年第二季度创下新高，营收达到962亿美元，超出市场预期；其中数据中心业务营收达到890亿美元，同比增长显著，并由超大规模客户与企业AI需求共同驱动；净利润达到597亿美元，净利率高达62%。这些数字显示，技术上的突破正迅速转化为巨额商业回报。 qy球友会官网