AGI ist mit GPT-6 Astra da, verkündet Nvidia-Chef

Jensen Huang, CEO von Nvidia, schrieb am Sonntag in einem Beitrag auf X vier Worte: „AGI ist da.“ Er schrieb dies dem neuen Modell GPT-6 Astra von OpenAI zu und fügte gleich hinzu, worauf das Modell trainiert wurde. Wenn der Chef des Unternehmens, das die Chips für das Training praktisch aller großen Modelle liefert, verkündet, dass Maschinen allgemeine Intelligenz erreicht haben, lohnt es sich, auch den Rest des Beitrags zu lesen.

AGI ist die Abkürzung für Artificial General Intelligence, also künstliche allgemeine Intelligenz. Damit wird ein System bezeichnet, das ein breites Spektrum intellektueller Arbeit bewältigt und nicht nur eine konkrete Aufgabe. OpenAI selbst definiert sie als hochgradig autonome Systeme, die den Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen. Eine genaue Definition dessen, welche Anforderungen ein Modell erfüllen muss und auf die sich alle Forschenden einigen würden, gibt es jedoch nicht.

Huang reihte darin drei Dinge aneinander. Den Weg von ChatGPT über das Modell o1 bis hin zu Astra beschrieb er als vierjährige Entwicklung und wies darauf hin, dass Astra auf mehr als hunderttausend Nvidia-Grace-Blackwell-NVLink72-Systemen trainiert wurde. Er gratulierte dem OpenAI-Team. Und zum Schluss fügte er hinzu, dass als Nächstes weitere vierhunderttausend GPUs, also Grafikprozessoren, auf denen die Modelle trainiert und betrieben werden, in Betrieb genommen würden. Die Erklärung zur allgemeinen Intelligenz verband Huang in einem einzigen Beitrag mit der Ankündigung, dass sich die Rechenkapazität von OpenAI vervierfachen werde. Vierhunderttausend Prozessoren benötigen eine Halle, Strom und Geld. Gegen den Bau weiterer Rechenzentren regt sich in den Vereinigten Staaten und anderen Teilen der Welt Widerstand.

GPT-6 Astra, trainiert auf mehr als ~100.000 NVIDIA Grace Blackwell NVLink72. Von ChatGPT über o1 bis Astra in 4 Jahren.

AGI ist da. Herzlichen Glückwunsch an das Team von @OpenAI.

Als Nächstes gehen 400.000 GPUs in Betrieb.

— Jensen Huang (@JensenHuang) 6. September 2026

OpenAI stellte Astra am vergangenen Donnerstag vor und bezeichnete es als das intelligenteste und am besten abgestimmte Modell der Welt, das selbst anspruchsvollste fachliche Arbeiten bewältigen könne. Nutzende können ihm ein Ziel vorgeben und es mit minimalen Eingriffen eine Reihe von Aufgaben erledigen lassen. Es kann das Internet durchsuchen, einen Computer bedienen, mit Software arbeiten, Code schreiben und Recherchen durchführen und trifft in Situationen mit unvollständigen Anweisungen bessere Entscheidungen.

Die entsprechenden Zahlen veröffentlichte OpenAI aus seinem eigenen Test OSWorld 2.0, der speziell die Computerbedienung misst. Astra bewältigte darin 72,6 Prozent der Aufgaben erfolgreich und benötigte für eine Aufgabe ungefähr vierzig Minuten, während das vorherige Modell GPT-5.6 Sol dafür rund fünfundsiebzig Minuten brauchte. Die Verkürzung entspricht 47 Prozent der Zeit pro Aufgabe.

Die Verfügbarkeit des Modells ist bislang eingeschränkt. Man muss es bei OpenAI beantragen und die für den Zugang erforderlichen Informationen vorlegen. Darüber hinaus steht es Abonnenten der Tarife ChatGPT Plus, Pro, Business und Enterprise, über die Programmierschnittstelle von OpenAI sowie über AWS zur Verfügung. Die Freischaltung für Abonnenten erfolgt schrittweise, sodass bislang nur wenige eigene Erfahrungen damit gesammelt haben.

Bei OpenAI wird der Begriff AGI unterschiedlich betrachtet

Die Führung von OpenAI spricht vorsichtiger über AGI als ihr Chiplieferant. Greg Brockman, Präsident von OpenAI, sagte am Donnerstag zu Journalisten: „Willkommen im Zeitalter der AGI.“ Er fügte hinzu, seiner Ansicht nach würden die Menschen eines Tages zurückblicken und glauben, dass AGI ungefähr zu dieser Zeit und vielleicht gerade mit diesem Modell entstanden sei. Persönlich glaube er, dass sie bereits dort seien. Das Unternehmen bezeichnet Astra jedoch an keiner Stelle ausdrücklich als AGI, und Brockman beschrieb es als ersten Schritt dorthin.

Sam Altman bezeichnete AGI als einen Begriff, der nicht besonders nützlich sei, und fügte hinzu, es handle sich eher um einen „bedeutungslosen Marketingbegriff“. Im Podcast Sources sagte er dazu, es sei bestenfalls ein sehr schlecht definierter Ausdruck. Die Aussagen führender Vertreter der KI-Welt gehen auseinander: Huang behauptet, AGI sei da, Brockman spricht von ihrem Beginn und Altman von Marketing.

Kritik, die auf die Chips abzielt

Huang selbst erklärte kürzlich noch etwas anderes. Noch vor seinem Sonntagsbeitrag sagte er, AGI spiele keine Rolle und der Begriff sei eigentlich leer. Zu beurteilen, ob ein System die Grenze zur allgemeinen Intelligenz überschritten hat, ist Fachleuten zufolge ähnlich wie die Entscheidung, ob ein bestimmtes Bild ein Meisterwerk ist.

Unternehmen und ihre Chefs haben einen starken Grund zu behaupten, AGI sei da, selbst wenn dieselbe Behauptung beim nächsten Modell erneut aufgestellt wird. Hector schließt nicht aus, dass eines Tages auch GPT-7 als Debüt der AGI bezeichnet werden könnte. Seiner Ansicht nach werden wir ohnehin erst dann erfahren, wann es tatsächlich dazu kam, wenn wir zurückblicken und den Punkt finden können, an dem sich die Fähigkeit der Modelle zur Selbstentwicklung herausgebildet hat.

Wer wem wofür bezahlt

Die Nachfrage nach den Chips, auf denen Modelle wie Astra laufen, schlägt sich in den Ergebnissen von Nvidia nieder. Im August meldete das Unternehmen einen Quartalsumsatz von 96,2 Milliarden Dollar, mehr als doppelt so viel wie im gleichen Zeitraum des Vorjahres. Die Rechenzentrumssparte trug 89 Milliarden zu diesem Ergebnis bei. Auf ihre Produkte verlassen sich OpenAI, Meta, Anthropic und Google.

Die gegenseitige Vereinbarung beider Unternehmen hat bereits einen gescheiterten Versuch hinter sich. Im vergangenen Jahr unterzeichneten Nvidia und OpenAI eine Absichtserklärung, der zufolge Nvidia dabei helfen sollte, mindestens zehn Gigawatt Rechenzentrumskapazität für OpenAI aufzubauen und bis zu hundert Milliarden Dollar in das Projekt zu investieren. Anfang 2026 erklärte Huang jedoch, dass dieser Betrag nie verbindlich zugesagt worden sei, woraufhin der Plan gestoppt wurde.

Eine neue Version der Zusammenarbeit folgte im Februar dieses Jahres, als OpenAI eine Investition von dreißig Milliarden Dollar durch Nvidia als Teil einer größeren Finanzierungsrunde bekannt gab. Hinzu kamen drei Gigawatt Kapazität für den Betrieb von Modellen und zwei Gigawatt für das Training auf Vera-Rubin-Systemen. Diese sollen auf die Architekturen Hopper und Blackwell folgen, die bereits bei Microsoft, OCI und CoreWeave im Einsatz sind. In der Finanzierungsankündigung vom März erklärte OpenAI, Nvidia bilde das Fundament seiner Infrastruktur, und sowohl die Trainingsflotte als auch der Großteil der Betriebsebene nutzten weiterhin die Grafikprozessoren des Unternehmens.

Quellen: finance.yahoo.com, businessinsider.com und techradar.com