IBM CEO: With current costs, investing trillions to build AI data centers is "impossible to make a profit"

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’。”