IBM首席执行官Arvind Krishna在接受TheVerge采访时表示,当前数据中心的建设和运营成本使得行业难以从巨额资本支出中获得足够回报。他指出,AI企业在追求通用人工智能(AGI)的过程中不断扩大计算能力,但基础设施成本结构难以支撑这种规模化投资的经济可行性。Krishna提到,一个1吉瓦的数据中心需要约800亿美元投入,而全球范围内与AGI相关的建设承诺总量可能接近100吉瓦,对应投入约8万亿美元。他还强调,AI芯片的折旧周期是关键因素之一,数据中心芯片通常需在五年期限内完成折旧,此后可能被替换,这使长期回报更加难以实现。
尽管对AGI路线有所质疑,Krishna肯定了当前AI工具对企业生产力的价值,并认为这些技术将在企业领域释放“数万亿美元级”的效率收益。他提出未来可能需要将硬知识体系与大模型结合,才能推动通用人工智能发展的下一步,但对其成功可能性仍保持慎重态度。
