營收962億美元後 黃仁勳「AGI已達成」說法掀定義論戰

輝達(NVDA)執行長黃仁勳(Jensen Huang)有關「通用人工智慧」（AGI）的發言，正演變成一場以實務生產力與經濟產出為標準的AGI定義論戰。業界雖然都在用「AGI」這個詞，但各自設定的標準與範圍卻大不相同，這正是爭議所在。

黃仁勳3月時在萊克斯·弗里德曼(Lex Fridman)主持的Podcast節目上，被問到是否已有AI系統能夠創立、經營一家價值10億美元以上的科技公司時，他直接回答「現在就有」，並表示「我們已經達成AGI了」。

這番話與其說是宣告AI已具備涵蓋所有人類能力的「通用人工智慧」，不如說更接近於：AI已能在有限的實務任務中創造經濟成果。整體AGI論戰的焦點，也逐漸從「是否具備如人類般的智慧」本身，轉向「實際處理業務的能力與產出」。

輝達(NVDA)於8月26日公布2027財年第2季財報，營收達962億2200萬美元，其中資料中心業務營收為890億美元。

黃仁勳在財報資料中表示「AI正在做有用的事」，並提到代幣（token）「具有生產力也有獲利能力」。由此可見，輝達(NVDA)談論AGI時所採用的標準，比起哲學式的定義，更接近運算用量、業務產出與變現能力。

本刊此前曾報導輝達(NVDA)公布財報後AGI發言再度引發爭論，當時的焦點同樣不在於AGI是否真正到來，而在於黃仁勳並非把AGI當成可驗證的技術終點，而是用來描述「執行業務能力」的說法。

業界對AGI的定義目前仍相當分歧。OpenAI的章程將AGI定義為「在多數具經濟價值的工作上超越人類的高度自主系統」。

相較之下，黃仁勳的說法更側重部分實務任務與經濟產出。雖然雙方用的都是「AGI」一詞，但OpenAI設定的標準涵蓋更廣的範圍與更高的自主程度。

一般而言，「通用人工智慧」指的是超越特定任務的AI，能自主理解並執行跨領域任務的人工智慧。不過在實際產業現場，究竟該以模型的自主程度、任務持續時間、經濟價值，還是與人類表現的比較作為判斷標準，業界尚未形成明確共識。

黃仁勳近期的發言也與監管討論產生連結。他9月2日在美國北卡羅來納州教堂山(Chapel Hill)舉行的G20科技會議上表示，AI監管應針對實際造成的損害，而非理論上的風險。

他在路透社(Reuters)的影片訪問中提到，近幾年AI在減少幻覺、更準確解決實際問題方面已有進步，並認為要讓技術更安全，也必須持續推進發展。

各方反應不一。有人認為AI應用能力正在改變招募與工作效率，但也有人批評，把代幣使用量當作生產力指標的看法過於簡化。

評論：也有聲音指出，讓「代理式AI」（agentic AI）真正接手企業日常營運，實際上仍有不少挑戰待克服。模型能否穩定串連多階段任務、並做出責任歸屬明確的決策，恐怕是與「達成AGI」完全不同層次的問題。

在市場面，輝達(NVDA)的AGI發言也牽動半導體、伺服器、資料中心與電力基礎設施需求的相關討論。AI模型對運算能力的需求越高，圖形處理器（GPU）、記憶體、網路設備與散熱系統等整體供應鏈的投資判斷，也可能隨之受到影響。

這番發言與輝達(NVDA)說明AI基礎設施需求的方式一脈相承：該公司認為AI會使用更多運算資源，而這些運算資源最終將轉化為營收。

不過，關於AGI的定義與其實際經濟效益，業界目前仍未形成共識。輝達(NVDA)這番AGI發言，與其說是宣告技術已抵達終點，不如說仍是AI產業該以何種標準衡量生產力與營收的一場持續論戰。