フアン「狭い定義なら、AGIはもう達成したと思う」｜Lex Fridman Podcast（2026年3月）

何を語ったか

• 「AIが10億ドル企業を立ち上げて動かせたらAGI」という聞き手の定義に対し、「それなら今だ。AGIは達成したと思う」と答えました。ただし「10億ドルと言ったが、ずっととは言っていない」と条件をつけ、10万体のエージェントがNVIDIAを作れる確率は0％だとも述べました。
• 仕事の「目的」と、そのための「作業・道具」は別物で、放射線科医は減らずに増えたと説明しました。NVIDIAのソフトウェア技術者も、減らずに増えると述べています。
• プログラムを書ける人は3,000万人から10億人くらいに増えた、仕様を書くこと自体がコーディングだと語りました。すべての大学生はAIの達人として卒業すべきで、採用するならAIを使いこなす人を選ぶと述べました。
• 中国について、世界のAI研究者の約半分が中国人で、いま最も速く革新している国だと評価しました。電力網は普段は余力があり、それを活かせるとも述べました。

原文から

"I think we've achieved AGI." （AGIは達成したと思う）

社長にとってのポイント

「AGIは達成した」という言葉だけを見ると大きな話ですが、「AIが10億ドル企業を動かせたら」という狭い定義への条件付きの答えで、同じ場で「エージェントがNVIDIAを作れる確率は0％」とも述べています。人間並みに何でもできるAIができた、という意味ではありません。

社長にとっての持ち帰りは、むしろ採用の話です。フアン氏は「採用するならAIを使いこなす人を選ぶ」と述べました。自社の採用面接でも、ふだんAIをどう使っているかを聞く項目を1つ加えると、判断材料が増えます。今いる社員についても、AIを使って仕事を工夫した人を評価する、という形で同じ考え方を取り入れられます。

背景

2023年11月・2024年3月には「人間向けのテストに合格する、という定義なら5年ほど」と述べていました（DealBook Summit、スタンフォード大学）。「定義を決めてから答える」姿勢は変わっていません。

出典：Lex Fridman Podcast「#494 – Jensen Huang: NVIDIA – The $4 Trillion Company & the AI Revolution」書き起こし（2026年3月23日）／番組ページ