OpenAI发布GPT-6 Astra，是在上市前重新确立技术领先地位。OpenAI最新估值达到8520亿美元，仍处于高投入阶段。据披露，2025年OpenAI支出约340亿美元，收入约130亿美元，剔除一次性会计项目和部分非现金支出后仍亏损约80亿美元。

　　美国认知科学家、纽约大学心理学与神经科学荣誉退休教授加里・马库斯在社交媒体上评论GPT-6 Astra说，格雷格・布罗克曼刻意模糊AGI的评判边界，指望外界不会察觉其中的漏洞。按照传统标准来看，这套模型并不符合AGI的定义。

　　2025年，由等多名AI研究者和学者参与

　　加里・马库斯还表示，GPT-6 Astra在ARC AGI-3测试上取得的成绩固然出色，但即便这项测试名字带有AGI，也不能就此证明它就是通用人工智能。他推测，在开放式真实世界任务上，该模型还会暴露出大量问题。技术乐观派提前拿到了预览机会，持怀疑态度的研究者却没有。这是一套高明的营销策略，但往往会产生误导。

　　有人工智能领域资深人士向

　　他对“AGI已经实现”的技术结论持审慎态度，但基本认同人工智能进入可以投入广泛的行业应用规模化闭环落地的阶段。

　　上海财经大学特聘教授胡延平向

　　判断是否达到AGI可以从六个维度，一是知识维度、二是泛化维度、三是任务维度、四是行动维度、五是感知维度、六是学习维度。这六个维度都需要逐步建立非常系统的基准测试体系和工程化的动态测试框架，才能对AGI的进展进行持续的“可视化”。

　　不过，胡延平也表示，对于AGI，业界没有特别清晰和一致的共识，不过有被广泛引用的模糊内涵：AI在所有认知任务中达到甚至超越人类表现的能力。问题是达到还是超过？达到人类平均水平还是各领域顶级专家水平？因此，AGI是AI行业模糊的共同目标。

　　上述人工智能资深人士告诉

　　他认为，在巨额算力投入、激烈模型竞争和上市预期同时存在的情况下，把技术突破描述为“AGI时代到来”，显然有利于强化技术领导者形象、融资能力和客户预期。但是，AGI标签本身不会自动转化为利润，商业化最终取决于单位任务成本、可靠性和能够替代多少真实工作。“企业最终购买的是可稳定完成的工作，而不是某个模型是否获得了AGI称号。”