我将尝试为这个问题提供一些意义。

通用人工智能 (AGI) 是机器的假设 [1] 智能，它有能力理解或学习人类可以完成的任何智力任务。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻和未来研究中的一个共同话题。AGI也可以称为强AI、[2][3][4]全AI、[5]或通用智能动作。[6] 一些学术资料为可以体验意识的机器保留了“强人工智能”一词。

这些是维基百科上关于 AGI 的第一句话（链接），最软的限制是

[学习] 人类可以完成的任何智力任务。

即使只考虑这一点，也意味着任何 AGI 都具有无限的经济价值。一旦有东西可以学习任何人工任务并具有当前 GPU/CPU 的速度，它就有可能立即取代每个任务中的每个人。那里肯定有足够多的带有 CPU 和 GPU 的计算机。

这个问题仍然有点缺陷，因为您不仅要约束 AGI 的定义，还要约束它的实际实现方式。

经济价值确实很高，因为结合机器人技术，AGI 将能够取代所有人类工人。所以：

• 在理想的意义上，无论人类劳动总和的经济价值是多少

当然，还有计算成本的问题，AGI 所需的硬件和软件成本，以及该成本是高于还是低于人工成本。（我的猜测是，在生产和加工方面，人类等生物机器会更便宜，直到 AGI 通过廉价、无处不在的基板利用分子计算。同样值得注意的是，人类和犬类等生物系统可能更具容错性，并且更有弹性，因为即使技术基础崩溃，它们也能持续存在。）

目前，即使是在单一功能上超过人类的狭隘超智能神经网络的训练成本也非常高。