上海
IBM首席执行官Arvind Krishna对当前人工智能（AI）领域的巨额投资热潮提出了严峻的财务警告。他认为，在当前的技术和成本结构下，科技公司为追逐通用人工智能（AGI）而投入数万亿美元建设数据中心的做法，几乎不可能获得投资回报。
近日，Krishna在“Decoder”播客节目中发表了上述观点，这番言论直接挑战了行业内普遍存在的“不惜一切代价扩大算力”的策略，这种策略正推动着对英伟达等公司AI芯片的巨大需求。他明确表示：“我的观点是，你不可能从中获得回报。”
他基于一个简单的财务模型计算，全球范围内追逐AGI的算力承诺似乎已达到100吉瓦（gigawatts）。按照当今每吉瓦数据中心约80亿美元的建设成本，总资本支出将高达惊人的8万亿美元。他强调，如此规模的投资“意味着你需要大约8000亿美元的利润才能支付利息”，他认为这是一个无法达到的盈利目标。
他还补充了一个关键的折旧因素：“你必须在五年内用完所有设备，因为到那时，你必须把它扔掉并重新填充。”这一观点与投资者Michael Burry近期对英伟达提出的折旧担忧不谋而合。
这一审慎的评估，与Meta、谷歌等公司不断加码AI基础设施投资，以及OpenAI首席执行官Sam Altman呼吁大幅增加能源供应以支持AI发展的行业趋势形成鲜明对比。Krishna的分析，将投资者的注意力从对AGI的遥远憧憬，拉回到资本支出、折旧和盈利能力的现实问题上。
对AGI路径的怀疑：成功可能性仅为“0-1%”
Krishna的财务怀疑论，根植于他对当前技术路径能否实现AGI的深刻疑虑。当被问及OpenAI首席执行官Sam Altman相信其巨额投资能够产生回报时，Krishna表示他有不同看法。
“那是一种信念，”Krishna说，“我理解他们追逐的目标，但这与我是否同意他们是两回事。”他明确表示，自己不相信当前这套技术能够带领我们实现AGI，并估计在没有进一步技术突破的情况下，成功的可能性仅为“0-1%”。
这种怀疑论在科技界并非孤例。Salesforce的Marc Benioff、谷歌大脑创始人Andrew Ng以及Mistral AI的CEO Arthur Mensch都对AGI热潮表示过怀疑。OpenAI联合创始人Ilya Sutskever也曾表示，单纯扩大算力的时代已经结束。
肯定当前AI的商业价值
尽管对AGI的投资回报持悲观态度，但Krishna对当前AI技术的商业应用前景十分乐观。他强调，自己的观点并非否定AI的整体价值。
“我想绝对清楚地说明，我认为它将在企业中释放数万亿美元的生产力，”Krishna表示。
他认为，实现AGI需要“比当前大语言模型（LLM）路径更多的技术”，并提出将硬知识与LLM融合可能是未来的一条可行路径。但即便如此，当被问及这条路径能否实现AGI时，他依然回答：“即便那样，我也只是‘也许’。”
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