在通往通用人工智能（AGI）的竞赛中，科技公司纷纷斥资巨额资金建设数据中心 。在IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳看来 ，鉴于目前的基础设施成本之高 ，科技巨头在数据中心上的资本支出“绝无可能”获得回报 。
克里希纳在“Decoder ”播客节目中发表了这一观点，他强调，自己的粗略估算是基于当下的成本 ，“因为未来的一切都是推测 ”。
克里希纳表示 ，目前建造一座1吉瓦级数据中心需投入约800亿美元。
“这是今天的数字 。如果你要承诺建设20到30吉瓦，这是一家公司的规模 ，那就是1.5万亿美元的资本支出 ，”他说 。
克里希纳还提到另一个因素：数据中心内部AI芯片的折旧。“你必须在五年内把它全部用完，否则就得报废更新 ，”他说 。
知名做空投资者迈克尔·伯里近期也因对折旧问题的担忧而抨击英伟达 ，导致AI概念股大幅回调 。
克里希纳表示，目前全球在追逐AGI的数据中心“承诺容量 ”加起来似乎约为100吉瓦。
据克里希纳称 ，若按每100吉瓦800亿美元计算 ，全球算力投资总成本约达8万亿美元 。
“在我看来，你根本不可能从中获得回报 ，因为8万亿美元的资本支出意味着仅利息支出就需约8000亿美元利润支撑 ， ”他解释道 。
克里希纳还表示，他并不相信现有技术体系能实现AGI。
AGI指的是能够在任何任务上达到或超越人类推理能力的系统，而不仅仅是像目前的ChatGPT 、Claude或Grok这样完成有限任务的模型 。
多位科技领袖也对AGI的加速发展持怀疑态度 。Salesforce首席执行官Marc Benioff称自己“极度怀疑”AGI ，把它比作“催眠 ”。
谷歌Brain创始人吴恩达称AGI“被过度炒作 ” ，Mistral首席执行官Arthur Mensch甚至直言 AGI是“营销话术” 。
即便以AGI为目标，单纯扩大计算规模也可能不够 。
OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维在11月表示 ，算力扩张时代已经结束 ，即使将大模型规模扩大100倍，也不会带来完全颠覆性的变化。“我们又回到研究时代 ，只不过研究要用更大的电脑 ， ”他说。
尽管克里希纳并不看好AGI，但他对当前一代AI工具仍表达了高度认可 。
“我认为它将释放数万亿美元的企业生产力 ，这一点需要强调 ， ”他说 。
不过，克里希纳同时表示 ，AGI需要“比当前大模型路径更多的技术”。他提出 ，未来可能的路径是将硬知识系统与大模型融合 。
当被问及这样的方式有多大概率实现 AGI？他回答：“即便这样，我也只能说是‘也许’ 。 ”
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