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黄仁勋:英伟达已实现AGI
📌 概要
<p>最近财报电话会上,黄仁勋喊出:英伟达已经实现了AGI!</p> <p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_0d107207bbee421a90a6f822a7529780@46958_oswg274409oswg1080oswg530_img_000?x-oss-proce
<p>最近财报电话会上,黄仁勋喊出:英伟达已经实现了AGI!</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_0d107207bbee421a90a6f822a7529780@46958_oswg274409oswg1080oswg530_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>随后,他给出了惊人预测——</p>
<p>未来的英伟达,可能只需要4万名人类员工,就能同时指挥40万甚至400万个24小时无休的AI Agent疯狂工作!</p>
<p>如果英伟达率先实现AGI,这意味着什么?</p>
<p>本来,英伟达就坐拥全球最庞大的算力底座,实现AGI后,一条惊人的「算力反哺研发」的护城河,就将彻底挖通。</p>
<p>一旦AGI解锁了递归自我进化(RSI),英伟达就等于在内部孵化了数百万AI Agent的超级科学家大军。</p>
<p>这支大军会反哺自身,自动化涉及下一代更逆天的GPU架构,甚至重写CUDA代码。</p>
<p>这种「左脚踩右脚」的升维打击,将为英伟达带来前所未有的高额垄断利润。由于现实物理世界的供应链被死死卡住,将绝大多数竞争对手将被挡在门外。</p>
<p>最终,英伟达不仅将垄断全球绝大部分的有效「AI劳动力」,更将获得人类迈向硅基文明阶段最丰厚的垄断红利!</p>
<h2><strong>「AGI已经实现,但纠结概念毫无意义」</strong></h2>
<p>在科技圈,AGI意味着AI能够在绝大多数极具经济价值的工作中,表现得和人类一样好,甚至超越人类。</p>
<p>过去几年,无数科技巨头为了「谁先摸到AGI的门槛」争得头破血流。</p>
<p>然而,在周三的财报电话会议上,当被问及如何看待OpenAI等公司对AGI的狂热追求时,黄仁勋平静地说道</p>
<blockquote>
<p><strong>对于许多任务来说,我们可以说我们已经实现了AGI。</strong></p>
</blockquote>
<p>这不是他第一次这么说了。早在今年3月的Lex Fridman播客中,他就曾直言不讳地表达过类似的观点。</p>
<p>但这一次,他不仅宣布达到了这个里程碑,紧接着还亲手掀桌子了。</p>
<p>黄仁勋毫不客气地指出,<strong>现在继续纠结于「AGI到底是什么」、「什么标准才算达到AGI」,已经完全没有意义了。</strong></p>
<p>为什么?</p>
<p>因为整个科技界对于「智能」本身就没有一个普遍共识,更别提如何衡量AGI了。</p>
<p>这就好比大家都在朝着一条终点线狂奔,但谁也不知道终点线长什么样。既然如此,再去争论那些虚无的定义,岂不是在浪费时间?</p>
<p>真正让黄仁勋感到兴奋,也是真正让全人类需要警惕的,是AI能力的底层质变。</p>
<p>根据最新数据,英伟达的Avo架构在长周期自主智能体的基准测试ARC-AGI-3上,已经满分成绩100%完成率!</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_78e22d22c30d48fe8824a8b9f947150e@46958_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>这个满分分量十足。ARC测试是由Keras之父François Chollet提出的,被公认为AI界的「最强智力测验」。</p>
<p>它专门针对大模型的「背题」弱点,要求AI在面对<strong>从未见过、没有任何历史数据可参考</strong>的逻辑谜题时,仅凭极少量的例子,展现出类似人类的抽象推理能力。</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_543f8460312d4b7baf3ff1b21e5c1487@46958_oswg368899oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>过去,哪怕是OpenAI和Google的最强模型,在这里也纷纷折戟,准确率突破50%都极其艰难。</p>
<p>然而,英伟达的Avo架构,不仅拿下了100%满分,而且是在纯粹的零样本提示下,在全部25个公共环境中的183个关卡中,没有任何明确规则,全靠自主推理通关!</p>
<p><strong>这不仅意味着英伟达成为全球首个取得该项测试满分的巨头,更标志着AI彻底跨越了「模式匹配」的死胡同,真正具备了解决未知复杂问题的通用认知能力。</strong></p>
<p>AI将告别「你问AI回答」的被动时代。</p>
<p>现在的AI,是一个拥有前沿通用架构的<strong>自主智能体</strong>。</p>
<p>接到任务后,它能够独立拆解步骤、自主执行,甚至在任务结束后进行反思、学习新技能,实现「递归自我改进」。</p>
<p>它不仅会干活,还会自己总结经验,越干越聪明。这,才是老黄眼中真正的「AGI落地」。</p>
<p>如果说跑分成绩还不足以让人信服,那么英伟达落地的「AGI造芯」可信度如何?</p>
<p>在2026年的Computex与GTC Taipei上,黄仁勋携手Cadence,共同发布了ChipStack AI Super Agent——官方宣称其自主能力已达Level-5级别。</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_2743e23fcd9a428b821d1c835fc37e02@46958_oswg121814oswg692oswg439_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>该系统以Codex和Nemotron为引擎编排工作流,调用Cadence Xcelium进行RTL仿真、Jasper执行形式化验证,所有任务均在NVIDIA OpenShell沙箱中运行。</p>
<p>官方公布的数据令人振奋:典型验证闭环从约五周压缩至不到一天,RTL验证周期提速超过40倍。</p>
<p>英伟达内部「数千名工程师、每年数十亿计算小时、数百万次测试」的庞大验证体系,都将由这套智能体承载。</p>
<h2><strong>日进10亿美元!搞钱才是硬道理</strong></h2>
<p>如果说「实现AGI」还只是技术上的震撼,那么英伟达的财报就是资本给人的震撼,全面超出市场预估</p>
<blockquote>
<p>在最新的2027财年Q2财报中,上一季度总营收达到创纪录的962亿美元,较前一季度增长超过100亿美元。</p>
<p>仅数据中心业务营收就同比增长逾一倍,达到创纪录的890亿美元,利润也增长逾一倍至597亿美元。</p>
</blockquote>
<p>本季度关键数据:</p>
<p>• 营收:962亿美元(预期922亿美元,同比增长106%)</p>
<p>• 数据中心:890亿美元(预期858亿美元,同比增长117%),由超大规模客户(487亿美元)和企业AI业务(403 亿美元)驱动</p>
<p>• 净利润:597亿美元(惊人的62%净利率,同比提升6%)</p>
<p>• 毛利率:75%(预期75%,同比提升250个基点即2.5%),毛利润达721亿美元</p>
<p>• 调整后每股收益:2.22美元(预期2.10美元,同比增长120%</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_8f27cd1ae1d1446cb71dfd5573c133be@46958_oswg377361oswg1080oswg606_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>按91天计算,营收相当于每天约10.6亿美元,天天如此,包括周末在内。</p>
<p>第三季度的指引让人侧目:预计营收1080亿美元!</p>
<p>这将是英伟达历史上首次在单季度突破1000亿美元大关,日均收入将飙升至近12亿美元!</p>
<p>一年前,前沿AI实验室还在靠风投资金流血维持;而现在,正如SemiAnalysis创始人Dylan Patel所推演的那样,AI已经从烧钱的无底洞,蜕变成极其恐怖的印钞机——</p>
<p>每兆瓦约1000万至1500万美元的基础算力成本,能被转手做出5000万甚至上亿美元的终端收入。</p>
<p>当英伟达及其核心客户能够稳定地「把10块钱变成100块」,它在市场上就拥有了绝对的「无限开火权」。</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_b511380bdc8c4268952a8af0dfafb8fe@46958_oswg531350oswg960oswg1200_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p class="img-desc">继亚马逊、苹果和Alphabet等巨头之后,英伟达也将迈入「单季千亿美元营收」俱乐部</p>
<p>但电话会真正的「王炸」,来自首席财务官Colette Kress。她提前一年给出了整个2028财年的指引:<strong>预计营收增长约70%!这在英伟达历史前所未有。</strong></p>
<p>华尔街之前的预期只有可怜的44%。</p>
<p>这意味着什么?按当前财年近4000亿美元的共识计算,2028财年的总营收将逼近惊人的<strong>6730亿美元。</strong></p>
<p>这将使英伟达直接超越苹果和微软,成为仅次于亚马逊的美国营收第二大科技公司。</p>
<p>老黄还凡尔赛地补了一刀:</p>
<blockquote>
<p><strong>70%只是受限于供应链的供给数字。如果不受产能约束,客户的真实需求增速接近100%!</strong></p>
</blockquote>
<p>按照65%的净利润率粗略计算,2028财年英伟达的净利润可能接近4500亿美元。</p>
<p>它一年的净利润,可能比世界上绝大多数国家的GDP还要高。只能说,华尔街投行的想象力,已经跟不上老黄开的进账速度。</p>
<h2><strong>Token即印钞机,超级「赛博工厂」诞生</strong></h2>
<p>既然AGI的定义已经毫无意义,那现在科技界最核心的变革到底是什么?</p>
<p>黄仁勋给出了充满资本血腥味的答案:</p>
<blockquote>
<p><strong>AI正在做极其高效和有用的工作,并且正在生成能直接带来利润的Token。</strong></p>
</blockquote>
<p>什么是「生成能带来利润的Token」?</p>
<p>在AI大模型的世界里,Token是文本处理的基本单位。</p>
<p>过去,这些Token只是实验室里的数据。而现在,随着AI Agent与实际业务深度绑定,这些Token变成了实打实的商业价值。</p>
<p>当AI帮你自动生成一段无bug的后台代码,这段代码带来的效率提升,就是盈利的Token;</p>
<p>当AI自动抓取全球市场数据,秒级生成投资策略并执行交易,赚到的真金白银,更是绝对盈利的Token!</p>
<p>在过去,AI是个烧钱的无底洞。但现在,时代变了。</p>
<p>黄仁勋把这个逻辑讲得透透的:更多的算力 = 产出更多的Token = 必然带来更多的利润。</p>
<p>这就是为什么衡量下一阶段AI战争胜负的关键指标,变成了「每美元产出的Token数」和「每瓦特产出的Token数」 。</p>
<p>这就是为什么硅谷的巨头们现在根本不在乎AGI到底叫什么名字,大家都在疯狂地All in。正如老黄所言:「这正是我们当前所处的阶段,也是为什么每个人都在拼命加码的原因。」</p>
<p>谁掌握了算力,谁就掌握了新时代的「印钞机」。在这个逻辑下,AI已经实质性地重塑了生产关系,成为了驱动全球经济的最强引擎。</p>
<p class="image-wrapper"><img src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260828/v2_7afac96661604fd1bc1becb8010e9184@46958_oswg213532oswg1080oswg1816_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" /></p>
<p>英伟达已经全面投产并按时出货的Vera Rubin架构,将每GW数据中心对应的收入机会从Hopper的180亿美元飙升至400亿美元,通过这些快速迭代正在将自身变成全球数字经济最高效的「印钞机引擎」。</p>
<p>去年,还只有少数几个顶级实验室在抢基础设施;而今天,生成式AI已经迎来了百花齐放的黄金时代:新AI实验室AI国家队、物理机器人AI、万物互联,全都在疯狂争夺算力。</p>
<p>基于当前AI Agent展现出的强大自主性和自我进化能力,黄仁勋黄仁勋接下来的预测:</p>
<blockquote>
<p><strong>在不久的将来,英伟达可能只需要维持4万名左右的人类员工规模,但他们将拥有40万,甚至400万名数字员工(AI Agent)!</strong></p>
</blockquote>
<p>请仔细品味一下这组数据。1比10,甚至1比100的人机比例!</p>
<p>正如Dylan Patel对账本推演出的终极结论:十万亿级别的算力扩张,将引发整个生态系统超5万亿美元的信贷需求。</p>
<p>未来两三年内,整个真实世界的经济运行——推高市场利率、导致传统价值股因折现率飙升而估值暴跌——都将直接沦为这种AI算力垄断与扩张的结果。</p>
<h3><strong>Token即权力</strong></h3>
<p>2026年8月的这场财报会,必将被载入史册。</p>
<p>老黄不仅又一次给AI续了命,更是直接掀开了AI商业化最真实的底牌——算力即权力,Token即财富!</p>
<p>在这个「4万人指挥400万AI」的疯狂时代,恐慌是徒劳的。</p>
<p>未来的生存法则,只有一条:要么成为控制AI的人,要么成为被AI替代的人。 </p>
<p>参考资料:</p>
<p>https://x.com/StormDirac/status/2092713242070069334?s=20 </p>
<p>https://x.com/ryanshrout/status/2092988141472797162?s=20 </p>
<p>https://www.cnbc.com/2026/08/26/nvidia-nvda-earnings-report-q2-2027-live-updates.html </p>
<p>https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-second-quarter-fiscal-2027 </p>
<p>https://mashable.com/article/nvidia-jensen-huang-agi-lex-fridman-podcast </p>
<p>https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript/ </p>
<p>https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-avo-reaches-100-on-arc-agi-3-demonstrating-a-frontier-level-general-purpose-architecture-for-long-horizon-autonomous-agents/ </p>
<p class="editor-note">本文来自微信公众号<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/NVpF06g0rWcCewppsRCHzQ" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">“新智元”</a>,作者:ASI启示录;编辑:大卫,36氪经授权发布。</p>