Jensen Huang, założyciel i prezes Nvidii, napisał w niedzielę 6 września 2026 roku na platformie X, że sztuczna inteligencja ogólna już nadeszła, i pogratulował zespołowi OpenAI premiery modelu GPT-6 Astra. W tym samym wpisie zapowiedział uruchomienie kolejnych 400 tysięcy układów graficznych i podkreślił, że Astra powstała na sprzęcie Nvidii.
- Jensen Huang, prezes Nvidii, ogłosił 6 września 2026 roku na platformie X, że AGI nadeszło, gratulując OpenAI premiery modelu GPT-6 Astra – jest to pierwsza deklaracja o osiągnięciu AGI wygłoszona nie przez producenta modelu, lecz przez dostawcę sprzętu, na którym model powstał.
- Gary Marcus odpowiedział Huangowi tego samego dnia, zarzucając mu brak dowodów i definicji, a praca „A Definition of AGI" zespołu Dana Hendrycksa, do której odesłał, ocenia GPT-4 na 27 proc., GPT-5 na 57 proc. w dziesięciopunktowej skali sprawności poznawczej; Marcus oszacował, że Astra spełnia być może jeden lub dwa z jej warunków.
- Nvidia opublikowała 26 sierpnia 2026 roku wyniki za drugi kwartał roku obrotowego 2027, odnotowując przychody w wysokości 96,2 mld dolarów – o 106 proc. więcej niż rok wcześniej – przy czym segment centrów danych odpowiadał za 89 mld dolarów, co oznacza wzrost o 117 proc. rok do roku.
Wpis brzmiał: „Od ChatGPT przez o1 do Astry w cztery lata. AGI nadeszło. Gratulacje dla zespołu OpenAI” / „From ChatGPT to o1 to Astra in 4 years. AGI has arrived. Congratulations @OpenAI team.” Huang poprzedził to informacją techniczną o „~100K+ NVIDIA Grace Blackwell NVLink72″, a zakończył zdaniem o 400 tysiącach GPU, które wkrótce wejdą do użytku.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Deklaracja padła w wątku szefa Crusoe, operatora centrum danych w Abilene
Huang nie opublikował osobnego oświadczenia. Jego wpis był odpowiedzią w wątku rozpoczętym przez Chase’a Lochmillera, prezesa firmy Crusoe, która prowadzi ośrodek obliczeniowy w Abilene w Teksasie wykorzystany do trenowania Astry. Lochmiller napisał wcześniej, że Abilene można teraz uznać za miejsce narodzin AGI.
Sama OpenAI podała przy premierze, że Astra powstała w największym treningu w historii firmy, z użyciem ponad 100 tysięcy układów GPU w ośrodku Stargate w Teksasie. Wpis Huanga jest więc pierwszą deklaracją o osiągnięciu AGI wygłoszoną nie przez producenta modelu, lecz przez dostawcę sprzętu, na którym model powstał.
OpenAI udostępniło GPT-6 Astra 3 września i samo mówiło o „erze AGI”
GPT-6 Astra trafiła do pierwszych klientów w czwartek 3 września 2026 roku. Greg Brockman, współzałożyciel i prezes OpenAI, zakończył wtedy spotkanie z dziennikarzami słowami „Witajcie w erze AGI” / „Welcome to the AGI era.” Powiedział też, że jego zdaniem za kilka lat ten moment może być uznawany za początek sztucznej inteligencji ogólnej i że osobiście uważa, iż ten próg został przekroczony.
OpenAI definiuje AGI jako wysoce autonomiczne systemy przewyższające ludzi w większości ekonomicznie wartościowych zadań. Firma opisała Astrę jako model do obsługi komputera, przeglądarki, inżynierii oprogramowania, nauki i pracy zawodowej. Astra jest jednocześnie pierwszym modelem OpenAI zakwalifikowanym jako osiągający „krytyczny” poziom zdolności w cyberbezpieczeństwie w ramach wewnętrznej procedury Preparedness Framework, co oznacza zdolność do samodzielnego znajdowania i wykorzystywania nieznanych wcześniej luk.
Sam Altman, prezes OpenAI, mówił o samym pojęciu ostrożniej. W podcaście „Sources” stwierdził: „W najlepszym razie to bardzo źle zdefiniowany termin” / „At best it’s a very poorly defined term.”
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Gary Marcus: to próba rozstrzygnięcia pytania naukowego korporacyjnym dekretem
Gary Marcus, badacz i jeden z najbardziej znanych krytyków branży, odpowiedział Huangowi tego samego dnia we wpisie na swoim Substacku. Napisał: „Huang nie przedstawił dowodów ani definicji, co wygląda dla mnie na próbę przejęcia pytania naukowego przez korporacyjny dekret” / „Huang gave no evidence and no definitions, which feels to me like an effort at a takeover of a scientific question by corporate fiat.”
Marcus odesłał Huanga do dwóch punktów odniesienia:
- opracowania agidefinition.ai, czyli pracy „A Definition of AGI” z października 2025 roku, przygotowanej przez zespół pod kierunkiem Dana Hendrycksa z Center for AI Safety, z udziałem Yoshuy Bengio, Erika Brynjolfssona, Maxa Tegmarka i samego Marcusa. Praca definiuje AGI jako dorównanie sprawności poznawczej dobrze wykształconej osoby dorosłej i mierzy ją w dziesięciu obszarach, od pamięci roboczej po rozumowanie na bieżąco. GPT-4 uzyskał w tej skali 27 proc., GPT-5 57 proc.
- własnego dziesięciopunktowego zakładu z Milesem Brundage’em. Marcus ocenił, że Astra spełnia być może jeden lub dwa z tych warunków, i wskazał autoformalizację oraz, z zastrzeżeniem, niezawodne programowanie.
Marcus dodał argument, który trudno zbyć: gdyby Astra faktycznie była AGI, powinna wyraźnie odstawać od konkurencji, a w praktycznych zastosowaniach użytkownicy stawiają ją na podobnym poziomie co Fable 5.1 od Anthropica.
Osobno wypowiedział się François Chollet, twórca testu ARC-AGI, na który powołują się zwolennicy tezy o AGI. O pytaniu, czy wynik bliski maksimum w ARC-AGI-3 oznacza AGI, napisał krótko: „Nie stawiamy takiej tezy” / „We’re not making this claim.”
Zwróćcie uwagę, kto tę deklarację wypowiada. Nie badacz, nie niezależny zespół ewaluacyjny, nie regulator, tylko dostawca układów, na których model powstał, i to w odpowiedzi na wpis operatora centrum danych, w którym go trenowano. To nie unieważnia osiągnięcia OpenAI. Astra robi rzeczy, których poprzednie modele nie robiły, i akurat w obsłudze komputera oraz w cyberbezpieczeństwie ta różnica jest odczuwalna. Ale ogłoszenie końca wyścigu przez firmę, która na tym wyścigu zarabia najwięcej, wymaga twardszego uzasadnienia niż cztery zdania na X.
Mam też praktyczną wątpliwość. Etykieta „AGI” nie mówi menedżerowi w Gdańsku ani we Wrocławiu niczego użytecznego. Użyteczne jest pytanie, jakie zadanie można Astrze powierzyć bez nadzoru, ile to kosztuje w tokenach i co się stanie, gdy model się pomyli w systemie produkcyjnym. Na te pytania wpis Huanga nie odpowiada, a odpowiedzi na nie decydują o tym, czy wdrożenie ma sens.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Za deklaracją Huanga stoi rekordowy kwartał Nvidii
Nvidia opublikowała 26 sierpnia 2026 roku wyniki drugiego kwartału roku obrotowego 2027, zakończonego 26 lipca. Przychody wyniosły 96,2 mld dolarów, o 106 proc. więcej niż rok wcześniej i o 18 proc. więcej niż kwartał wcześniej. Segment centrów danych, obejmujący układy do AI, odpowiadał za 89 mld dolarów, co oznacza wzrost o 117 proc. rok do roku. Prognoza na bieżący kwartał to 108 mld dolarów z tolerancją 2 proc.
W komunikacie Huang podsumował sytuację zdaniem: „Teraz moc obliczeniowa to przychód” / „Now, compute is revenue.” Dodał, że rok wcześniej rozbudowę infrastruktury napędzało jedno laboratorium, a obecnie równolegle skaluje się kilka ośrodków rozwijających modele czołowe.
Zależność działa w obie strony. OpenAI w komunikacie o finansowaniu z marca nazwała Nvidię fundamentem swojej infrastruktury i podała, że jej klaster treningowy oraz większość warstwy inferencyjnej nadal działają na układach GPU tej firmy. Na sprzęcie Nvidii opierają się także Meta, Anthropic i Google.
Polska liczy moc obliczeniową w tysiącach kart, nie w setkach tysięcy
Skala, o której pisze Huang, pokazuje dystans dzielący europejską infrastrukturę od amerykańskiej. PIAST-AI, pierwsza polska fabryka AI budowana w Poznańskim Centrum Superkomputerowo-Sieciowym wspólnie z Politechniką Poznańską, UAM i UMK w Toruniu, ma dysponować serwerem wyposażonym w ponad tysiąc kart graficznych. Uruchomienie kompleksowych usług PCSS zapowiada na trzeci kwartał 2026 roku. Druga polska fabryka AI, Gaia, powstaje w Krakowie. Infrastruktura należy do wspólnego przedsięwzięcia EuroHPC, a wartość całej rundy sześciu fabryk AI ogłoszonej przez Komisję Europejską to 350 mln euro ze środków unijnych i budżetów państw członkowskich.
Tego samego dnia, w którym OpenAI udostępniło Astrę, Polska i Czechy podpisały w Pradze, podczas CEE AI Summit, memorandum o współpracy przy gigafabrykach AI w ramach EuroHPC. Dokument przewiduje trzy warianty: wspólny projekt polsko-czeski, dwie odrębne fabryki współpracujące ze sobą albo udział obu krajów w jednym wybranym projekcie. Wiceminister cyfryzacji Dariusz Standerski powiedział PAP, że do przetargu na gigafabrykę szykują się trzy polskie konsorcja i że współpraca obejmuje również Węgry, Słowację, Chorwację i Litwę.
Różnica rzędów wielkości jest tu wymowna. Kiedy prezes Nvidii mówi o 400 tysiącach układów wchodzących do użytku, polska fabryka AI dopiero uruchamia usługi na tysiącu kart, a gigafabryka pozostaje na etapie przetargu, który miałby ruszyć w tym roku, z budową planowaną najwcześniej na 2027 rok.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czego wpis Huanga nie rozstrzyga
Deklaracja prezesa Nvidii nie zmienia stanu wiedzy o modelu. Nie towarzyszyły jej ani nowe wyniki, ani definicja, do której można by tę ocenę odnieść. Zmienia natomiast ton debaty, bo pada z ust osoby, której firma jest w tej chwili głównym beneficjentem każdej rundy rozbudowy infrastruktury AI.
Otwarte pozostają trzy pytania. Czy liczby podane przez Huanga da się zweryfikować w kolejnych raportach o dostawach i produkcji. Czy Astra utrzyma przewagę w niezależnych testach, a nie tylko w benchmarkach przedstawianych przez producenta. I czy przy „krytycznym” poziomie zdolności cyberofensywnych szersze udostępnianie modelu da się pogodzić z ryzykiem, które OpenAI samo opisało w dokumentacji premiery. Na żadne z nich nie ma dziś odpowiedzi.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz źródeł pierwotnych, w tym wpisu Jensena Huanga na platformie X z 6 września 2026 roku, wpisu Gary’ego Marcusa w newsletterze Marcus on AI z 6 września 2026 roku oraz komunikatu finansowego Nvidii za drugi kwartał roku obrotowego 2027 z 26 sierpnia 2026 roku.
Do weryfikacji wykorzystano także materiały Business Insider, Axios, NBC News, pracę „A Definition of AGI” zespołu Dana Hendrycksa z arXiv oraz materiały Poznańskiego Centrum Superkomputerowo-Sieciowego dotyczące fabryki PIAST-AI. Polski kontekst infrastrukturalny opracowano na podstawie doniesień PAP przytoczonych przez money.pl.
Cytaty Jensena Huanga, Gary’ego Marcusa, Grega Brockmana, Sama Altmana i François Cholleta zostały zweryfikowane z oryginalnymi anglojęzycznymi materiałami źródłowymi.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji na temat deklaracji o osiągnięciu AGI i wyników niezależnych testów modelu GPT-6 Astra.
