英伟达首席执行官黄仁勋在社交平台上祝贺 OpenAI 发布 GPT-6 Astra，顺带给了一个判断：AGI 已经到来。他写的是这个模型”在约 10 万以上的 NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 上训练而成”，又补了一句，从 ChatGPT 到 o1 再到 Astra 只花了四年，下一批 40 万颗 GPU 即将上线。
OpenAI 那边给出的是另外两句话。研究训练副总裁 Aidan Clark 说，这是公司第一次在德州 Stargate 站点上对超过 10 万个 GPU 做预训练。总裁 Greg Brockman 的措辞要软一档，他说现在讲已经进入 AGI 时代”并非毫无道理”。
Astra 的成绩单在发布当天就放了出来：FrontierMath Tier 4 拿到 98%，ARC-AGI-3 99.9%，ExploitBench 满分，OpenAI 还提到它把素数间隔的上界推进到 186。API 标准定价为每百万输入 token 10 美元、每百万输出 token 50 美元，缓存读写另计。
10 万这个数字，量词没统一
黄仁勋那句话里的单位在中文报道里出现了两种译法，一种写成 10 万套系统，一种写成 10 万颗 GPU。NVLink72 指的是把 72 颗 GPU 连成一体的整机架，两种口径之间差着七十多倍。Aidan Clark 的表述是”超过 10 万个 GPU 的预训练”，按这个口径，10 万更接近卡数，而非机架数。英伟达和 OpenAI 都没有对量词做过澄清，公开材料里也查不到德州站点的机架规模。
同样没有说明的是”40 万颗 GPU 即将上线”指的是哪一批设备、部署在什么地方、服务于训练还是推理。这句话在传播中被反复引用，但它目前只是一条社交平台上的表态，没有对应的官方部署公告。
四年，以及 AGI 归谁定义
黄仁勋列的时间线是 ChatGPT、o1、Astra 三个节点，把它们串起来的是训练规模的连续放大，中间并不涉及任何一项公开的达标测试。他给出的论据是算力和跑分，英伟达没有说明自己按什么标准判定 AGI 已经到来。
OpenAI 官网上挂着的那条定义来自 2018 年的公司章程：在大多数具有经济价值的工作上，表现超越人类的高度自主系统。这句话沿用到今天，配套的测量方法始终没有出现——多少工作算”大多数”，“超越人类”按什么基准比，都没有可以引用的口径。跑分能给出的只是单项分数，跟这条定义之间隔着一段没人补上的距离。
奥尔特曼本人的说法往反方向走。据公开报道，他认为 AGI 的定义非常模糊，是无关紧要的营销术语。同一家公司的 CEO 和总裁，加上最大算力供应商的老板，三个人对同一个模型给出的措辞落在三个不同位置上。
对国内开发者来说，能拿来核对的部分只有价格和分数。10 美元/50 美元这个档位比上一代旗舰高出一截，长上下文任务的账单会跟着抬起来；FrontierMath 和 ExploitBench 这类题目距离日常工程活也还有一段路。AGI 到没到来这件事，眼下没有一份能引用的判定文件，有的只是三位高管措辞上的差别。
参考来源：英伟达高管社交平台表态、CocoLoop、OpenAI 模型发布页、多家科技媒体报道；GPU 口径、跑分与 API 挂牌价逐项核对。