该表述来自英伟达财报电话会，黄仁勋把行业重心放在可创造生产价值与盈利Token的AI工作上，并将算力扩展视为扩大收益的路径，也与当时市场关注的AI数据中心投资泡沫问题形成对照。
英伟达管理层在财报沟通中讨论了通用人工智能的阶段性意义。公司负责人黄仁勋把话题限定在部分任务能力上，并认为围绕AGI的传统节点正在失去参考价值，行业注意力因此被导向能否形成可衡量的业务产出。
他说明，当前AI系统已经不只是根据提示执行指令，而是有更多被称为智能体的程序能够自主运转，并在连续完成任务的过程中形成递归式优化。他没有给出统一判定标准，而是从工程化应用角度描述当前AI系统的变化。OpenAI负责人奥尔特曼在接受《时代》杂志采访时提出，计划在今年年底前于内部实现AGI；公司对AGI的描述是系统在多数具有经济价值的工作中表现高于人类。
在产业落点上，黄仁勋列出三个优先级：一是AI承担具备生产价值与实际用途的工作，二是AI形成可以贡献利润的Token，三是通过扩大算力进一步提升可盈利Token的供给，从而增强服务收入。这些排序突出成本、产能与回报链条。随着数据中心资本开支规模上升，投资者开始追问热潮是否伴随泡沫；OpenAI和Anthropic也需证明自身能够持续盈利。另有观点指出，大语言模型在长期记忆、逻辑可靠性与错误信息控制方面仍有短板，因此是否能通向完全意义上的AGI尚未形成共识。