英伟达首席执行官黄仁勋在OpenAI发布最新模型GPT-6 Astra之后宣称“通用人工智能已经到来”，这句话迅速点燃了一场关于AI“圣杯”是否已经成为现实的争论。

与此同时，随着中国持续努力缩小与美国的技术差距，多家中国头部人工智能企业也纷纷公开表态，将追求通用人工智能作为自身目标，尽管北京方面在这一概念上似乎依然保持着相对审慎的态度。

一个至今没有统一定义的概念

通用人工智能，即业界常说的AGI，至今并没有一个被广泛公认的单一定义，但它大致指的是能够达到或超越人类智能水平的系统。

这一术语最早由美国物理学家马克·古布鲁德于1997年提出，此后在2000年代由计算机科学家本·戈策尔与谷歌DeepMind联合创始人沙恩·莱格进一步推广开来。

大语言模型近年来的快速进步，也促使学界不断尝试重新界定这一概念。

去年12月一篇引发广泛关注的论文中，包括人工智能安全中心研究员丹·亨德里克斯与加州大学伯克利分校教授宋晓东在内的多位学者提出，AGI应指在阅读理解、逻辑推理等十项认知能力上，都能达到一名受过良好教育的成年人水准的人工智能系统。

黄仁勋的“宣判”与业内的分歧

就在GPT-6 Astra于9月初发布后不久，黄仁勋在社交平台X上发文，向OpenAI团队表示祝贺，并直接宣称“通用人工智能已经到来”。

他在帖子中还透露了训练这款模型背后的算力规模，称Astra是在超过十万块英伟达Grace Blackwell芯片组成的NVLink72机架上训练而成，另有40万块芯片即将陆续投入使用。

OpenAI总裁格雷格·布罗克曼转发了黄仁勋的表态，称行业正在迈入“AGI时代”，但措辞相对留有余地，并未明确指认究竟是这一款模型，还是此前或未来的某个版本，真正触及了这一门槛。

然而，负责相关基准测试的机构态度明显更为谨慎。

ARC Prize在Astra发布当天公布了两组差异悬殊的测试结果：使用OpenAI自有测试框架时，模型得分高达99.9%，但换用ARC Prize自身标准测试框架后，得分骤降至62.7%。

该机构解释称，这一差异主要源于运行模型所使用的外围支持系统，而非模型权重本身的变化，并明确表示尚未认定Astra已经达到AGI水平。

中国企业的追赶姿态与政策层面的克制

面对这场围绕AGI定义的争论，中国人工智能企业展现出的姿态显得格外积极。

DeepSeek创始人梁文锋此前就曾公开表示，实现通用人工智能是公司最主要的目标，并强调中国的人工智能不能永远只做追随者，真正的差距在于原创与模仿之间。

阿里巴巴凭借开源的“通义千问”系列模型，在全球开发者群体中积累了广泛影响力，而月之暗面等新兴独角兽企业，也在持续加码相关领域的研发投入。

与企业层面的高调表态相比，中国官方在AGI这一具体概念上的公开表态则显得相对克制，更倾向于强调人工智能技术整体的产业化落地与安全可控发展，而非围绕某一模型是否已经跨越某条“分水岭”展开定性判断。

这种“企业冲锋、政策审慎”的错位姿态，某种程度上也折射出中国在人工智能治理上的一贯思路：既要在国际竞争中保持技术追赶的紧迫感，又要避免过早为一个尚无统一标准的概念背书。

随着中美两国在AGI叙事权上的争夺日趋激烈，究竟谁能率先定义这场竞赛的“终点线”，恐怕在相当长一段时间内，仍将是一个悬而未决的问题。