«AGI er her … nå.» Med den frasen annonserte Sequoia Capital denne uken – et av Silicon Valleys mest anerkjente venturekapitalfirmaer og en storinvestor i OpenAI – at vi har krysset terskelen til kunstig generell intelligens (AGI).

I innlegget sitt uttalte firmaet tydelig og tydelig at de «ikke var opptatt av detaljer i det hele tatt». Når Sequoia snakker, lytter teknologiverdenen. Påstanden dominerte diskusjonene i AI-utviklermiljøet i flere dager.

Som en som samtidig er utvikler, risikokapitalist og AI-forsker, ser jeg denne erklæringen som svært nyttig på én måte – og svært farlig på en annen måte.

Hva er nyttig med Sequoias argument?

Sequoia tilbyr en praktisk definisjon av AGI: «evnen til å oppdage løsninger. Ikke noe mer.» Under denne rammen kan AI-systemer i dag søke i enorme mengder informasjon, bestemme en handlingsplan og deretter utføre den. Kjerneendringen, ifølge Sequoia, er at AI har gått fra å «snakke» til å «gjøre».

Firmaet peker på konkrete eksempler. De sier at plattformer som Harvey og Legora «fungerer som juridiske medarbeidere», Juicebox «fungerer som en rekrutterer» og OpenEvidences Deep Consult «fungerer som en spesialist». Dette er bokstavelige beskrivelser. Selv om jeg er skeptisk til denne konseptuelle innrammingen – mer om det snart – er selve provokasjonen viktig.

Det Sequoia gjør her er å utfordre utviklere direkte, og det er viktig. AI-systemer kan allerede gjennomgå kontrakter klausul for klausul og engasjere seg meningsfullt med potensielle kunder i sanntid. Dette er en påminnelse om at vi må tenke større om hva som nå er mulig, og at grenseovergangen har utvidet seg dramatisk på bare ett år.

Jeg sendte Sequoias innlegg til mine medgründere, ikke for å diskutere filosofi, men for å presse oss til å revurdere rammeverket for «utførelse versus samtale» som det foreslo. Vi må møte den utfordringen.

Men hvorfor er det farlig å kalle disse systemene AGI?

Å stemple disse systemene som «kunstig generell intelligens» forårsaker reell skade – både for troverdigheten til AI-revolusjonen og for sikker utplassering av disse teknologiene. Det tilslører hva såkalte AI-agenter faktisk kan gjøre i dag – og de er absolutt ikke generell superintelligens – samtidig som de ikke gir noen veiledning om hvordan mennesker bør samhandle med dem. Det korte svaret: ikke stol blindt på dem.

Tre eksempler illustrerer disse begrensningene tydelig.

Først: AI-systemer svikter utenfor opplæringsdistribusjonen sin

Jeg tok opp dette i en tidligere artikkel, men Grønlandskrisen gir et levende, utviklende eksempel. Jeg testet om generative AI-verktøy – inkludert ChatGPT 5.2 med maksimal «resonnement og forskning» aktivert – kunne analysere denne raskt utviklende geopolitiske hendelsen. Hvis disse systemene virkelig er AGI, kan de hjelpe meg å forstå hva som skjedde?

Svaret var nei. De kunne ikke engang forestille seg at hendelsene var mulige.

Jeg presenterte skjermbilder fra Wikipedia som dokumenterte krisen. Alle modellene fortalte meg at historien var oppdiktet, «tull» og umulig. Da jeg fortsatte å presse på, med henvisning til ekte nyhetskilder, oppfordret ChatGPT meg gjentatte ganger til å «roe meg ned» og insisterte på at «dette ikke er en reell krise».

Disse modellene er så tett forankret i tradisjonelle vestlige alliansrammeverk at de ikke kan generere kontekst som motsier treningsdataene deres – selv når de konfronteres med primærkilder. Når virkeligheten beveger seg utenfor treningsdistribusjonen deres, kollapser AI-«resonnementet». I stedet for å uttrykke usikkerhet, villeder systemet brukeren med selvtillit og fortsetter å resonnere mens det tar feil. Hvis beslutningstakere eller politikere stoler på disse verktøyene for å forstå Grønland akkurat nå, er det en reell risiko.

For det andre: AI-systemer gjenspeiler byggernes oppfatninger

En studie publisert i Nature for to uker siden gjorde dette tydelig. Forskere fant at store språkmodeller gjenspeiler utviklernes politiske ideologier. Kinesiske modeller var sterkt positive til Kina, mens vestlige modeller var tydelig negative.

Selv innenfor vestlige modeller er skjevheter tydelige. Grok, utviklet av Elon Musks xAI, viste negative skjevheter mot EU og multikulturalisme, noe som gjenspeiler en høyreorientert agenda. Googles Gemini, allment sett på som mer liberal, var mer positiv til begge deler.

Dette er nå allment akseptert i AI-miljøet: språkmodeller gjenspeiler ideologien til laboratoriene som bygger dem. Så hvordan kan vi stole på at en «agent» med et antatt blankt ark nøytralt kan «oppdage løsninger», spesielt når man analyserer komplekse data i stor skala?

Å erklære eksistensen av AGI forutsetter implisitt nøytralitet – eller i det minste gester mot det – mens bevisene peker i motsatt retning.

For det tredje: Deterministiske systemer kontra ikke-deterministiske systemer

Generativ AI er iboende ikke-deterministisk. Den samme inputen kan produsere litt forskjellige output, eller radikalt forskjellige output.

Mennesker forstår intuitivt hva som bør være deterministisk og hva som kan være kreativt. Skjortestørrelsen din når du bestiller på nett er deterministisk; valg av mønster eller farge er subjektivt. Selv de mest avanserte modellene blander fortsatt disse kategoriene stadig vekk. Vi har alle sett generativ AI behandle harde fakta som om de var kreative forslag.

Dette avdekker et kritisk gap i metakognisjon – bevisstheten om selve tankeprosessen. Uten evnen til å skille mellom hva som må fikses og hva som kan være generativt, kan ikke AI pålitelig «oppdage løsninger».

Så hva bør vi gjøre?

Vi har klare verktøy tilgjengelig.

Velg først smale, veldefinerte brukstilfeller der skjevhet og feil utenfor distribusjonen er mindre sannsynlig.

For det andre, gi AI-systemer full, tilpasset, virkelighetsnær kontekst i stedet for å la agenter operere i et vakuum. Som jeg har skrevet tidligere, er kontekst det viktigste for AI-agenter. Det tydeliggjør også hva som må være deterministisk og hva som kan være generativt.

For det tredje, distribuer regelbaserte filtre og tilsynsagenter som utløser menneskelig gjennomgang når det er nødvendig.

Til slutt må vi erkjenne en kjernevirkelighet: store språkmodeller vil alltid gjenspeile sine treningsdata og ideologiene til skaperne sine. Disse modellene – og utviklerne deres – er politiske aktører, enten de har til hensikt å være det eller ikke. AI bør derfor forbli under kontroll av individuelle menneskelige brukere, ikke påtvunget mennesker som et ugjennomsiktig system. Sporbarhet og ansvarlighet er avgjørende – evnen til å spore hver beslutning tilbake til et menneske, uansett hvor mange mellomtrinn som finnes – for å sikre styring og sikkerhet.

Til syvende og sist bryr jeg meg ikke så mye om hva vi kaller disse teknologiene – så lenge vi ikke kaller dem AGI. Det vi har i dag er usedvanlig kraftig AI, som er i stand til å snakke og utføre effektivt innenfor smale, veldefinerte domener. Med strenge sikkerhetstiltak, deterministiske filtre og «menneskelige systemer» kan disse verktøyene tilføre billioner av dollar til den globale økonomien.

Kall det smal AI. Det er der den milliardstore muligheten faktisk ligger i dag.

Amerikanske aksjer falt fredag, noe som satte Wall Streets hovedindekser på sporet av sitt andre ukentlige tap på rad, ettersom aksjene i Intel falt kraftig etter svak veiledning, mens pågående geopolitiske spenninger fortsatte å tynge investorenes risikoappetitt.

Aksjene hadde steget igjen de to foregående øktene etter et kraftig nedsalg på tirsdag, utløst av trusler fra USAs president Donald Trump om å innføre tollsatser på europeiske allierte med mindre Washington fikk lov til å kjøpe Grønland.

Trump myknet senere opp retorikken sin om tollsatser og utelukket bruk av makt for å ta kontroll over Grønland. Likevel var S&P 500, Nasdaq og Dow Jones Industrial Average fortsatt på vei til å avslutte uken lavere. Samtidig fortsatte strømmen inn i trygge havner, noe som presset gullprisene til et nytt rekordhøyt nivå.

Den største nedturen på markedene fredag kom fra brikkeprodusenten Intel, hvis aksjer falt med 14,9 % etter at selskapet anslo at kvartalsomsetningen og -inntjeningen var lavere enn markedets forventninger, med henvisning til vanskeligheter med å møte etterspørselen etter serverbrikker som brukes i datasentre for kunstig intelligens. Til tross for det kraftige fallet var Intel-aksjene fortsatt opp rundt 50 % siden starten av året.

Philadelphia Semiconductor-indeksen falt med 1,6 %, etter rekordhøyden fra forrige økt, mens Wall Streets volatilitetsindeks, VIX, kjent som markedets fryktmåler, steg etter å ha falt i løpet av de to foregående øktene.

Peter Cardillo, sjeføkonom i Spartan Capital Securities, sa: «Resultatsesongen har vært god, men én eller to aksjer har gitt mindre optimistiske veiledninger og solgt seg deretter etter hvert som investorene har omposisjonert seg. Veiledninger har nå blitt viktigere enn noensinne.»

Han la til: «Investorer vil forbli forsiktige fordi vi ikke bare følger med på inntjeningen, vi fokuserer også på Federal Reserve. Vi forventer ikke en endring i politikk, men spørsmålet er hva Fed vil si i sin uttalelse.»

Klokken 09:48 østlig tid var Dow Jones Industrial Average ned 320,71 poeng, eller 0,65 %, til 49 063,30. S&P 500 falt 14,68 poeng, eller 0,21 %, til 6 898,78, mens Nasdaq Composite falt 36,50 poeng, eller 0,16 %, til 23 399,52.

Forventning om Federal Reserve-avgjørelsen

Det er allment forventet at den amerikanske sentralbanken (Federal Reserve) vil holde renten uendret i intervallet 3,5 % til 3,75 % på møtet neste uke. Investorer vil granske policyerklæringen og kommentarene fra styreleder Jerome Powell for å finne ledetråder om hva som kan skje neste gang. Ifølge CME FedWatch Tool priser markedene inn det første rentekuttet i juni.

Foreløpige tall fra S&P Global viste at den amerikanske næringsaktiviteten holdt seg stabil i januar, ettersom en forbedring i nye ordre oppveide svakheten i arbeidsmarkedet.

Flere medlemmer av «Magnificent Seven», inkludert Apple, Tesla og Microsoft, skal legge frem resultater neste uke. Prognosene deres vil bli nøye fulgt for å vurdere om vekstfortellingene som støtter de økte verdsettelsene deres forblir intakte.

Støttet av styrken i den amerikanske økonomien og forventninger om rentekutt senere i år, hadde markedsgevinstene spredt seg utover mega-selskaper til andre sektorer. Både Russell 2000 small-cap-indeksen og Dow Jones Transportation Average nådde rekordhøyder torsdag.

I andre trekk steg aksjene til Nvidia med 1,4 % etter at Bloomberg rapporterte at kinesiske tjenestemenn ba selskaper som Alibaba, Tencent og ByteDance om å forberede seg på potensielle kjøp av Nvidias H200 AI-brikker.

Amerikanske gruveaksjer som Hecla Mining og Coeur Mining steg også litt med henholdsvis 0,6 % og 0,3 %, ettersom sølvprisene steg til rekordnivåer og nærmet seg 100 dollar per unse for første gang.

Sølv har en lang historie med ekstraordinære prisbevegelser, og den siste oppgangen er utvilsomt en av de mest bemerkelsesverdige episodene. Siden prisene brøt over $50-nivået i slutten av november, har de fulgt en kraftig stigende, nesten parabolsk bane, med få meningsfulle pauser underveis.

Før det hadde sølv allerede klatret jevnt og trutt, og ble handlet til rundt 23 dollar da Donald Trump ble valgt til sin andre presidentperiode. En kombinasjon av industriell etterspørsel, begrenset tilbud fra gruver og monetær etterspørsel spilte en avgjørende rolle i denne bemerkelsesverdige oppgangen. Den siste fasen av oppgangen har imidlertid vært drevet av stor deltakelse fra småinvestorer, ettersom sølv har blitt et slags «trendfenomen» på nett.

Naturligvis kan man forvente noe gevinsttaking på disse nivåene. Likevel er det vanskelig å vedde mot edle metaller før gull i seg selv når 5000-dollarmerket. Gulls intradagshøyde tidligere i dag lå på 4967 dollar, og det handles for tiden bare rundt 8 dollar under det nivået.

Sølv har alltid vært preget av kraftig prisvolatilitet, drevet av sin doble rolle som både en industriell vare og en monetær verdioppbevaringsenhet. Den mest berømte episoden i historien er fortsatt Hunt-brødrenes forsøk på å overta sølvmarkedet i 1979 og 1980. Motivert av frykt for inflasjon og valutaforringelse akkumulerte Nelson og William Hunt enorme mengder fysisk sølv og futureskontrakter.

Tidlig i 1980 kontrollerte Hunt-brødrene omtrent en tredjedel av verdens fritt omsettelige sølvforsyning. Intens kjøpepress presset prisene fra rundt 6 dollar til en historisk topp nær 50 dollar per unse i januar 1980. Boblen sprakk etter at børsene innførte nye marginbegrensninger, noe som utløste det som ble kjent som «Sølvtorsdag», et markedskollaps som utslettet mye av Hunt-familiens formue.

Tre tiår senere opplevde sølv nok en stor oppgang i 2011. Etter den globale finanskrisen i 2008 drev kvantitative lettelser og en svakere amerikansk dollar investorer mot harde aktiva. Sølv steg jevnt og trutt og nærmet seg toppen fra 1980, og nådde rundt 49 dollar i april 2011, før det gjennomgikk en kraftig korreksjon etter at marginkravene ble hevet igjen. Denne oppgangen antas å ha blitt forsterket av fremveksten av sølvsikrede børsnoterte fond.

Nylig fremhevet «sølvklemme»-fenomenet tidlig i 2021 den økende innflytelsen sosiale medier har på finansmarkedene. Inspirert av sagaen rundt GameStop, forsøkte småinvestorer på Reddit å tvinge et press på institusjoner de mente kunstig undertrykte sølvprisene. Selv om de lyktes i å øke etterspørselen etter fysisk sølv og ETF-er, og presset prisene til en åtteårshøyde på nær $30, absorberte den store størrelsen og likviditeten til det globale sølvmarkedet sjokket og forhindret en gjentakelse av Hunt-æraens scenario.

I dag prøver småinvestorer nok en gang lykken. Ideen har sirkulert på forskjellige steder på internett en stund, og det er slående – og til og med hyggelig – å se den oppadgående trenden gi betydelige gevinster og belønne de som posisjonerte seg tidlig.

Palladiumprisene steg fredag midt i positive forventninger om fortsatt oppgang i industrimetallet og sterkere investeringsinnstrømning.

UBS sa i et notat til kundene på fredag at de hadde hevet sin prognose for palladiumprisen med 300 dollar per unse til 1800 dollar, med henvisning til en kraftig økning i investeringsstrømmene i metallet.

Analytiker Giovanni Staunovo sa at UBS foretok revisjonen «drevet av den sterke investeringsetterspørselen de siste månedene», og la til at den relativt lille størrelsen på palladiummarkedet «ofte fører til kraftige prissvingninger».

Banken forklarte at den nylige prisbevegelsen ikke var drevet av tradisjonell industriell bruk, men snarere av investorers posisjonering i påvente av lavere amerikanske renter, en svakere dollar og økende geopolitisk usikkerhet.

Staunovo bemerket at «hvis investeringsetterspørselen forblir sterk, kan prisene stige ytterligere», men advarte om at «i fravær av investeringsetterspørsel ser vi markedet som stort sett balansert», noe som forklarer UBS' preferanse for eksponering mot gull.

Etterspørselen etter palladium har endret seg de siste årene etter at bruken i bilkatalysatorer nådde en topp i 2019, samme år som prisene steg til over platina, noe som utløste substitusjon bort fra metallet.

Spredningen av elbiler, som ikke bruker katalysatorer, har også tynget etterspørselen etter palladium.

Banken sa imidlertid at palladium har steget sammen med platina og sølv siden midten av 2025, og siden palladium nå er «betydelig billigere enn platina», forventer UBS at produsenter av katalysatorer vil «gå tilbake til å bruke det ... etter hvert».

Investeringsaktiviteten i palladium har tatt seg betraktelig opp, og UBS peker på økende beholdninger av børsnoterte fond siden midten av 2025, sammen med en kraftig økning i spekulative posisjoner i futuresmarkedet, etter å ha vært netto short mesteparten av fjoråret.

Kina kan også støtte etterspørselen. Staunovo sa at lanseringen av yuan-denominerte platinafutures i Guangzhou «sannsynligvis har støttet etterspørselen etter palladium», som en del av bredere handelsaktivitet på tvers av platinagruppemetallene.

I handelen steg palladiumfutures for mars med 4,1 % til 2 007 dollar per unse innen klokken 14:45 GMT.