Остаточна битва Олтмана! Через 4 місяці — постачання AGI

Звіт Нового Інтелекту 

AGI вже є оголошеним досягненням.

Саме на фінансовому дзвінку в середу старий Хуанг сказав:

І того ж дня було опубліковано довге інтерв’ю з Альтманом на понад дві години. Його прогноз – кінець 2026 року.

Для Альтмана ці 4 місяці – не просто технологічний ривок. Перед виходом на IPO наступного року він має зробити хід з AGI.

Якщо не зробить – коли він дзвонитиме у дзвін, перед ним вже стоятиме конкурент, що випередив його на IPO, має удвічі більшу капіталізацію та вже прибутковий.

Ця битва – OpenAI не має куди відступати.

Під час дзвінка його запитали, що він думає про те, як OpenAI та інші завзято женуться за AGI.

Відповідь Хуанга: зараз нема про що сперечатися. Вся галузь навіть не домовилась, що таке «інтелект», не кажучи вже про те, за якою шкалою вимірювати AGI.

У його руках – щось інше.

Архітектура AVO від Nvidia у тесті ARC-AGI-3, що перевіряє «чи може агент тривалий час працювати самостійно», отримала 100% балів.

Виходячи з цього результату, він зробив сміливий прогноз:

Відомо, що ARC-AGI-3 має досить «жорсткі правила».

Агент кидають у незнайому гру, правила та цілі не повідомляють – усе вирішує сам: натискати, дивитися, здогадуватися. Є лише 64×64 сітка і кілька кнопок, у кожному середовищі не менше шести рівнів: на першому потрібно пройти п'ять кроків, а на шостому – п’ятдесят.

Навіть людям важко проходити, не кажучи про моделі.

Ключ тут: у AVO була використана модель Claude Opus 5.

Потім Nvidia просто додала оболонку. Ваги не змінювалися, але результат зріс з 30.16% до максимального балу.

Тут реально працювали дві речі:

• Перша – довготривала пам’ять: коли контекст повністю заповнюється, пам’ять не обнуляється, агент продовжує з поточного стану, не наступає на ті ж граблі.

• Друга – супервізор: він сам не виконує дій, а лише слідкує за всіма шляхами пошуку. Якщо виявляє «топтання на місці», змушує основного агента знайти нову стратегію.

Втім, якщо строго – цей максимальний бал не зараховується.

Через три години після офіційного анонсу Nvidia, батько ARC-AGI Франсуа Шолле написав у Twitter:

Як пояснюють у ARC Prize, відкритий набір не для підрахунку балів, важливими є напівприватний та приватний набори, їх у результатах AVO нема.

Ще цікавіше – це вже третій максимальний бал за шість тижнів.

Tycho отримала його наприкінці липня першою, VISTA – 5 серпня вдруге, AVO – третя. Підходи всі різні, але модель одна – Claude Opus 5.

Оголошень про AGI стає все більше, але ті, хто дійсно можуть створити AGI – лише дві компанії.

І цю карту досі ніхто реально не розіграв.

У інтерв’ю Альтман дуже впевнений:

Головний науковий співробітник Марк Чен трохи обережніший: на його думку, OpenAI до AGI ще не вистачає 20%.

Звучить амбітно, але у них дійсно є щось на руках.

Цього року OpenAI поставила чітку мету: створити справжнього автоматизованого AI-стажера для досліджень.

І цей «автоматичний AI-стажер» – Astra.

Дайте Astra ідею експерименту – вона сама пише код у репозиторії OpenAI, проводить експеримент, здає результати.

Дайте їй наукову статтю – Astra за тиждень виконує роботу топового дослідника.

Недавно на внутрішній презентації десятки топ-менеджерів побачили це на власні очі.

На великому екрані 16 AI агентів розбили дослідницьку математичну задачу на підзадачі.

Кожен взявся за свою частину, перевіряли один одного, і на виході отримали повне доведення.

Це виглядало як реальна командна робота на закритій нараді.

Другий показ вразив ще більше.

Astra відкрила звичайні програми, перескакувала між ними, створювала файли, змінювала дані, керувала завданнями – це було так швидко, ніби хтось залетів по клавіатурі.

Глядачі відзначили: Astra нарешті «проламала» тривалих агентів.

Альтман пророкує: «Я вважаю, це буде перша модель, що справді винайде щось важливе. Це справжнє AGI».

Зверніть увагу на «винайде щось нове» – це означає створити щось, що людство досі не знає.

Нещодавно перший власний чип OpenAI «Мексиканський перець» (Jalapeño) буквально «притер» флагманський GPU від старого Хуанга.

Головний герой – GPT-Astra.

Вона сама взялася за роботу: від проєктування електроніки до програмного забезпечення.

З боку чипа Astra оптимізувала низькорівневі електричні схеми. По софту – написала і вдосконалила базовий Kernel, та ще й повела калібрування трьох великих open-source моделей.

Результат: продуктивність BF16-множника зросла на 56%, розмір матричних блоків зменшився на 10%.

Ключові модулі «механізм уваги» та «MoE» працюють на 1.5–1.8 рази швидше, ніж версії, написані експертами.

Друзі, AI вже перетворює схеми «на фізичному рівні».

Цікаво, що Nvidia робить ту саму справу.

AVO взагалі не призначався для ігор – його місія писати низькорівневий код для GPU.

У березні Nvidia опублікувала статтю – суть у тому, щоб «редагування коду» повністю віддати агенту, що може працювати самостійно.

В тестах агент працював 7 днів автономно, досліджував понад 500 напрямків оптимізації, запропонував 40 робочих ядер.

В результаті код працює на 3.5% швидше за закриті версії Nvidia і на 10.5% швидше за топові open-source реалізації.

Якщо поєднати ці два факти, слова Альтмана стають обґрунтованими.

Кожна нова модель – це багато людського дослідження, але якщо Astra почне керувати цим етапом, темпи розробки якісно зміняться.

Як тільки цикл запускається – залишається питання швидкості.

Насправді, ті GPT-5.6 і Fable 5, що доступні для нас – це попередні версії.

За чутками, обидва реально наступні покоління вже готові.

• Spud (Sol): завершено pretraining у березні, відповідає відкритим GPT-5.5, 5.6 серіям;

• Doug: завершено в квітні-травні, на ньому проводиться подальший reinforcement learning – це майбутня Astra, відома як GPT-6;

• Bel: pretraining завершено в серпні, понад 10 трильйонів параметрів, розміри як у колишнього GPT-4.5.

За чутками OpenAI вважає Bel «базовою моделлю після GPT-6», і вона може стати основою моделі, що перетне поріг AGI.

У Anthropic 18 серпня помітили, що у веб-версії Claude для частини акаунтів Fable 5 тихо підключили нову модель.

Це старе правило Anthropic – так само тестували версію Fable 5.

Далі знайшли кодові назви:

• claude-melon-eap, ймовірно Fable 5.1;

• claude-marshmallow-eap, ймовірно Opus 5.1.

Обидві нові моделі вже тестують у обмеженому колі – готові до розгортання для всіх.

Обидві компанії не публікують новинки, бо хто перший – того другий накриє через кілька днів.

Особливо Anthropic – за прогнозами у 2027 на початку вони займуть лідерство.

Це і визначає часовий інтервал цієї битви.

Залишилося 4 місяці 2026 року.

Деякі організації підрахували: Anthropic має 88% шансів вийти на IPO раніше OpenAI, найймовірніша дата – 26 жовтня цього року, OpenAI – 15 липня наступного року.

Оцінка вартості на перший день IPO: Anthropic $1.82 трлн, OpenAI $1.06 трлн.

CFO OpenAI у серпні повідомив колективу: компанія вийде на IPO у 2027 або раніше, якщо бізнес «продовжить рости».

Отже AGI до кінця року – не просто технологічний етап.

Це найбільш «ключова» сторінка у проспекті IPO.

Якщо буде – історія OpenAI переключиться з «ми палимо гроші на моделі» на «ми вже на фініші», логіка оцінки зміниться. Якщо не буде – на IPO у липні все ще буде історія про витрати.

І причина такої впертої боротьби – в «рекурсивному самовдосконаленні».

Фраза Хуанга про «40 тисяч людей і 4 мільйони AI агентів» та слова OpenAI «AI вже допомагає створювати наступний AI» про одне і те ж: якщо AI візьме на себе створення наступного покоління, прогрес стане не лінійним.

От чому всі роблять ставку: в гонці за надінтелектом (ASI) переможець отримає все.

Той, хто вперше реально запустить цикл, отримає все інше. Другому місця може і не залишитися.

Альтману вже нікуди відступати.

Редакція: Мойсей, Персик