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’。"