輝達執行長黃仁勳在社群平台上恭喜OpenAI發表GPT-6 Astra，順帶下了一個判斷：AGI已經來臨。他寫道，這個模型是「在超過10萬顆NVIDIA Grace Blackwell NVLink72上訓練而成」，還補了一句，從ChatGPT到o1再到Astra只花了四年，下一批40萬顆GPU即將上線。
OpenAI那邊給出的是另外兩句話。研究訓練副總裁Aidan Clark表示，這是公司第一次在德州Stargate站點上，對超過10萬顆GPU進行預訓練。總裁Greg Brockman的措辭則保守一些，他說現在講已經進入AGI時代「並非毫無道理」。
Astra的成績單在發表當天就公布了：FrontierMath Tier 4拿下98%，ARC-AGI-3拿下99.9%，ExploitBench滿分，OpenAI還提到它把質數間隔的上界推進到186。API標準定價為每百萬輸入token 10美元、每百萬輸出token 50美元，快取讀寫另計。
10萬這個數字，量詞沒有統一
黃仁勳那句話裡的單位，在各家報導中出現了兩種譯法，一種寫成10萬套系統，一種寫成10萬顆GPU。NVLink72指的是把72顆GPU連成一體的整機櫃，兩種口徑之間差了七十幾倍。Aidan Clark的原話是「超過10萬顆GPU的預訓練」，照這個說法，10萬更接近卡數，而不是機櫃數。輝達與OpenAI都沒有針對這個量詞做過澄清，公開資料裡也查不到德州站點的機櫃規模。
同樣沒有交代的是「40萬顆GPU即將上線」指的是哪一批設備、部署在哪裡、用於訓練還是推論。這句話在傳播過程中被反覆引用，但目前它只是社群平台上的一句表態，並沒有對應的官方部署公告。
四年，以及AGI該由誰定義
黃仁勳列出的時間軸是ChatGPT、o1、Astra三個節點，把它們串起來的是訓練規模的連續放大，中間並不涉及任何一項公開的達標測試。他給出的論據是算力與分數，輝達並沒有說明自己是依照什麼標準判定AGI已經來臨。
OpenAI官網上掛著的那條定義，來自2018年的公司章程：在大多數具有經濟價值的工作上，表現超越人類的高度自主系統。這句話沿用到今天，配套的測量方法始終沒有出現——多少工作算是「大多數」、「超越人類」要按什麼基準比較，都沒有可以引用的說法。分數能給出的只是單一項目的表現，跟這條定義之間還隔著一段沒人補上的距離。
奧特曼本人的說法則往反方向走。根據公開報導，他認為AGI的定義相當模糊，是無關緊要的行銷術語。同一家公司的執行長和總裁，加上最大算力供應商的老闆，三個人對同一個模型給出的措辭，落在三個不同的位置上。
對外部開發者來說，能拿來核對的部分只有價格與分數。10美元／50美元這個檔位，比上一代旗艦高出一截，長上下文任務的帳單也會跟著墊高；FrontierMath和ExploitBench這類題目，距離日常工程工作還有一段路。AGI到底來了沒有，目前沒有一份可供引用的判定文件，有的只是三位高階主管在措辭上的差異。
參考來源：輝達高層社群平台表態、CocoLoop、OpenAI模型發表頁面、多家科技媒體報導；GPU口徑、成績與API定價逐項核對。