Хуанг Жэньсюнь: Nvidia вже досягла AGI!

Звіти від Новий Інтелект 

На нещодавній телефонній конференції щодо фінансових результатів Хуан Женьсюнь оголосив: Nvidia вже досягла AGI!

Згодом він зробив приголомшливий прогноз——

У майбутньому Nvidia, ймовірно, лише 40 тисяч працівників зможуть одночасно керувати 400 тисячами, чи навіть 4 мільйонами цілодобових AI Agent, які працюють без перепочинку!

Якщо Nvidia першою реалізує AGI, що це означає?

Вже зараз Nvidia володіє найбільшою базовою обчислювальною потужністю у світі, й після досягнення AGI буде повністю прорито неймовірний "оборонний рік" — зворотне підживлення розвитку через потужності.

Якщо AGI розблокує рекурсивну самовдосконалення (RSI), Nvidia фактично створить всередині компанії армію науковців з мільйонів AI Agent.

Ця армія буде самоорганізованою, автоматизовано розроблятиме архітектуру GPU нового покоління й навіть перепише код CUDA.

Такий "ступеневий перехід" принесе Nvidia небувало високі монопольні прибутки. Завдяки суворому контролю фізичних постачань майже всі конкуренти залишаться поза дверима.

Зрештою, Nvidia не лише монополізує більшу частину світового ефективного "AI робочого ресурсу", а й отримає найбільший монопольний прибуток на шляху людства до кремнієвої цивілізації!

У технічній спільності AGI означає, що AI може виконувати більшість економічно значущих робіт не гірше, а то й краще за людину.

Останні роки численні технічні гіганти відчайдушно змагались за право бути першими, хто досягне порогу AGI.

Проте на звітній телефонній конференції у середу, відповідаючи на питання про фанатичне прагнення OpenAI та інших компаній до AGI, Хуан Женьсюнь спокійно сказав

Це не вперше він це говорить. Ще у березні цього року на подкасті Lex Fridman він чітко висловлював подібні погляди.

Але цього разу він не лише оголосив про досягнення віхи, а й розкритикував основні підходи.

Хуан Женьсюнь відверто зазначив,продовжувати плутатися у тому, «що таке AGI» чи «які стандарти вважаються досягненням AGI», вже абсолютно безглуздо.

Чому?

Тому що вся технологічна спільнота не має загального консенсусу щодо самого поняття "інтелект", не кажучи про вимірювання AGI.

Це як всі біжать до фінішної межі, але ніхто не знає, як вона виглядає. То навіщо сперечатися про уявні визначення й витрачати час?

Що справді захоплює Хуана Женьсюня і про що має задуматись все людство, це фундаментальна зміна в основі AI-здібностей.

За новітніми даними, архітектура Avo від Nvidia на довготривалому тесті автономних агентів ARC-AGI-3 показала ідеальний результат — 100% виконання!

Ці 100% дійсно значущі. ARC-тест розробив Франсуа Шолле (Keras) і вважається “найсильнішим інтелектуальним тестом AI”.

Він спеціально націлений на слабкі місця великих моделей — AI має вирішуватираніше невідомі, без жодних історичних даних логічні головоломки, користуючись мінімумом прикладів та проявляючи людську абстрактну логіку.

Раніше навіть найпотужніші моделі OpenAI та Google зазнавали невдач — перевищити 50% точності було дуже складно.

Втім, архітектура Avo від Nvidia не лише набрала 100%, а й зробила це повністю беззразковим підходом у 183 рівнях 25 громадських середовищ, без чітких правил, тільки власним логічним мисленням!

Це означає, що Nvidia стала першим гігантом, який досяг такого результату і AI остаточно вирвався із глухого кута“підбору шаблонів” та справді отримав універсальні когнітивні можливості для вирішення невідомих складних задач.

AI прощається з ерою “ти питаєш - AI відповідає”.

Сьогоднішній AI — цеавтономний інтелектуальний агент з передовою універсальною архітектурою.

Після отримання завдання він може самостійно розбити його на кроки, виконати їх автономно й навіть провести рефлексію після завершення роботи — і вчиться нових навичок, досягаючи “рекурсивного самовдосконалення”.

Він не лише працює, але й самостійно аналізує набуті знання й стає розумнішим — саме це Хуан Женьсюнь називає справжнім “втіленням AGI”.

Якщо тільки оцінка в тестах недостатня для переконання, якою є реальна довіра до “AGI-виробництва чіпів” від Nvidia?

Під час Computex і GTC Taipei 2026 року Хуан Женьсюнь разом з Cadence презентували ChipStack AI Super Agent — офіційно заявлено, що його автономність сягнула рівня Level-5.

Система організовує робочі процеси на Codex і Nemotron, використовує Cadence Xcelium для RTL-симуляції, Jasper для формальної верифікації, а всі задачі виконуються у пісочниці NVIDIA OpenShell.

Офіційні дані захоплюють: типове замкнення верифікації скоротилося з приблизно п’яти тижнів до менш ніж одного дня, цикл RTL-протиперевірки пришвидшився більш ніж в 40 разів.

Внутрішня система Nvidia — “тисячі інженерів, десятки мільярдів годин обчислень і мільйони тестів щороку” — буде керуватися цим інтелектуальним агентом.

Якщо “AGI” — це шокує технологічно, то фінансовий звіт Nvidia — це шок для капіталу, і повністю перевищує очікування ринку

Ключові дані кварталу:

• Виручка: 96,2 млрд доларів (прогноз 92,2 млрд, ріст 106%)

• Дата-центри: 89 млрд доларів (прогноз 85,8 млрд, ріст 117%), драйвери — супермасштабні клієнти (48,7 млрд) й AI для компаній (40,3 млрд)

• Чистий прибуток: 59,7 млрд (вражаюча чиста маржа 62%, ріст на 6%)

• Валова маржа: 75% (прогноз 75%, ріст на 2,5%), валова прибуток — 72,1 млрд

• Скоригований прибуток на акцію: 2,22 долари (прогноз 2,10, ріст 120%

За 91 день це близько 1,06 млрд доларів на день — кожного дня, включно з вихідними.

Прогноз на третій квартал вражає: очікують виручку 108 млрд доларів!

Це вперше в історії Nvidia — квартальна виручка перевищить 100 млрд і середньоденна виручка зросте до майже 1,2 млрд!

Рік тому лабораторії передового AI існували за венчурні гроші; а зараз, як показує Dylan Patel (SemiAnalysis), AI з бездонної ями витрат перетворився на грізний друкарський верстат——

Вартість базової потужності (~10–15 млн за мегаватт) легко може бути перетворена у кінцевий дохід у 50 млн чи навіть сотні мільйонів доларів.

Коли Nvidia та її ключові клієнти стабільно “перетворюють 10 доларів на 100”, вони набувають абсолютного права “безлімітно стріляти” на ринку.

Nvidia долучиться до клубу “кварталу з мільярдною виручкою”, разом з Amazon, Apple і Alphabet

Але головна “бомба” конференції — від CFO Colette Kress. Вона на рік випереджаючи заявила по прогнозу на весь фінансовий 2028 рік:виручка зросте на 70% — це безпрецедентно для Nvidia!

Раніше очікування з Wall Street були лише 44%.

Що це означає? Якщо взяти близько 400 млрд доларів нинішньої виручки, то річний дохід 2028 року може наблизитися до673 млрд доларів.

Nvidia таким чином безпосередньо випередить Apple і Microsoft, поступаючись лише Amazon серед американських технологічних компаній.

Хуан Женьсюнь ще й додав:

Якщо застосувати приблизно 65% маржу, то чистий прибуток Nvidia у 2028 році може сягнути 450 млрд доларів.

Її річний прибуток може перевищити ВВП більшості країн світу. Схоже, фантазія Wall Street вже не тримає темпу доходів Nvidia.

Якщо AGI вже не має сенсу як визначення, то яке найбільш суттєве перетворення у технологічній сфері зараз?

Хуан Женьсюнь дав кровожерливу капіталістичну відповідь:

Що таке “Token, який приносить прибуток”?

У світі AI великої моделі Token — це базова одиниця обробки тексту.

Раніше Token були лише даними лабораторії. Але тепер, коли AI Agent глибоко інтегруються в бізнес, Token стають реальними комерційними цінностями.

Коли AI автоматично генерує безпомилковий бекенд-код — підвищена ефективність цього коду й є прибутковим Token;

Коли AI миттєво збирає світові дані ринку, формує інвестстратегії й виконує торги, здобуті гроші — це і є прибутковий Token!

Раніше AI був бездонною ямою, а зараз за нових умов усе змінилось.

Хуан Женьсюнь пояснює: більше обчислювальної потужності = більше Token = більше прибутків.

Тож саме тому ключовими показниками у наступному AI-етапі стали “кількість Token на долар” і “кількість Token на ват потужності”.

Ось чому гіганти Кремнієвої долини не переймаються, як назвати AGI, а просто з божевільною швидкістю вкладають усе що мають. Хуан Женьсюнь каже: “Ось на якому етапі ми зараз, і чому всі активно збільшують ставки.”

Хто контролює потужність — той керує новим “друкарським верстатом”. У такій логіці AI вже суттєво змінює виробничі відносини, стаючи найпотужнішим двигуном світової економіки.

Архітектура Vera Rubin, яку Nvidia повністю впровадила й постачає вчасно, підвищує доходи з кожного ГВт дата-центру з 18 млрд у Hopper до 40 млрд доларів, а такі швидкі повторення роблять компанію найефективнішим “друкарським двигуном” у цифровій економіці світу.

Рік тому інфраструктуру захоплювали лише кілька топових лабораторій; нині генеративний AI переживає золоту епоху багатообразності: нові лабораторії національного AI, AI для фізичних роботів, Інтернет для всіх речей — всі активно борються за потужності.

Спираючись на сучасні автономність і самовдосконалення AI Agent, Хуан Женьсюнь прогнозує:

Лише уявіть цю пропорцію. Співвідношення людина — AI: 1 до 10 або навіть 1 до 100!

Як і прогнозує Dylan Patel: збільшення обчислювальних потужностей до десятків трильйонів викличе понад 5 трильйонів доларів потреби в кредитах у всій екосистемі.

У наступні два-три роки весь реальний економічний цикл — ріст ставок на ринку, спад цінностей через зростання дисконту — буде результатом такого монопольного й експансивного впливу AI-потужності.

Фінансовий звіт серпня 2026 року безумовно увійде в історію.

Хуан Женьсюнь не просто подовжив життя AI, а й відкрив найглибшу комерційну суть AI — потужність це влада, Token це багатство!

У нову еру “40 тисяч людей командують 4 мільйонами AI”, панікувати марно.

Єдине правило виживання у майбутньому: або контролюй AI, або стань тим, кого AI замінить. 

Редактор: Давид