通用人工智能竞赛进入2026年秋天，比拼的重心已经从模型能力转向定义权。前沿实验室之间的技术差距被压缩到以月计算，估值与叙事的分量反而上升。谁能率先把“AGI”这个术语变成自己的资产，谁就掌握资本与市场的定价权。OpenAI近日发布了新一代旗舰模型GPT-6 Astra，并联合创始人兼总裁Greg Brockman表示公司可能已经到达AGI了。
然而，首席执行官Sam Altman随后给这场庆祝降温，称AGI宣布是“无关紧要的营销术语”。这种公开分歧反映出AGI既是合同触发条件、估值杠杆和营销说辞。争议不仅来自AGI是否到来的问题，Astra在技术层面也留下更多疑问，特别是关于新架构“循环深度”的讨论，焦点在于模型该不该让人看见自己的思考过程。
AGI承诺机器能像人类一样广泛思考，而非仅擅长单一任务。8月下旬，OpenAI高管公开表示目标不再遥远，但终点线由OpenAI自己界定。这些言论发表于OpenAI编码模型领先地位输给Anthropic之后，后者的产品Claude Code已成为市场定义者。9月3日发布的Astra展示了在多个领域的领先水平，但在公司内部普遍认为算力押注正在见效。
OpenAI的目标估值接近1万亿美元，预计2026年在算力上的支出将达到500亿美元。Astra引入了“循环深度”架构，提升了token效率，在ARC-AGI-3基准上取得近满分成绩。然而，AGI没有普遍认可的技术基准，图灵测试并未设计为实用衡量标准，学术定义仍有解读空间。Astra的技术选择让验证问题更加复杂，外界无法核查其推理过程。
市场上有一种解读认为隐藏推理是为了防止逆向学习，但这主要是为了提升效率。面对这一真空，OpenAI章程提供了一个经济定义：在大多数具有经济价值的工作上超越人类的高度自主系统。这是经济门槛，而非认知门槛。这让公司得以用完成的任务量和产生的收入来衡量进展。