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IBM CEO給AGI潑冷水，斷言AI數據中心投資無法獲得回報

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IBM CEO給AGI潑冷水，斷言AI數據中心投資無法獲得回報

關于 AI 數據中心投資是否過熱的爭論 ， 正在華爾街和硅谷愈演愈烈 。

今年以來 ， 科技巨頭們相繼宣布了令人咋舌的資本支出計劃 。 Meta 表示未來三年將在數據中心上投入超過 6000 億美元 ， 微軟計劃 2025 年投入 800 億美元 ， 谷歌的數字是 750 億美元 ， 蘋果則規劃了未來四年 5000 億美元的投資 。 這些數字加起來 ， 讓全球數據中心和 AI 基礎設施的總投資在未來五年內可能突破 5 萬億美元 。

與此同時 ， 質疑的聲音也在增多 。 哈佛經濟學家杰森·弗曼 (Jason Furman) 的研究發現 ， 如果排除數據中心相關投資 ， 2025 年上半年美國 GDP 增長僅為 0.1% 。 著名投資者邁克爾·伯里 (Michael Burry) 公開質疑英偉達芯片的折舊問題 。 對沖基金 Elliott 在給客戶的信中表示 ， AI 被過度炒作 ， 英偉達處于泡沫之中 。

現在 ， 又一位科技界重量級人物加入了懷疑者的行列 。

IBM 首席執行官阿爾文德·克里希納 (Arvind Krishna) 近日在接受科技媒體 The Verge 旗下播客節目 Decoder 采訪時 ， 對當前席卷全球的 AI 數據中心投資熱潮提出質疑 。 他直言不諱地表示 ， 按照當前的基礎設施成本 ， 科技巨頭們投入數萬億美元建設 AI 數據中心“沒有辦法”獲得回報 。


圖丨相關播客（來源：Youtube）

克里希納的懷疑建立在一套簡單的數學計算之上 。

一筆令人不安的賬

克里希納在訪談中從最基本的單位成本開始計算：按照當前的價格水平 ， 填滿一個 1 吉瓦 (gigawatt) 的數據中心大約需要 800 億美元 。 這個數字包括了服務器、GPU、存儲設備、網絡設備以及冷卻系統等全套基礎設施 。

如果一家公司承諾建設 20 至 30 吉瓦的數據中心容量 ， 那就意味著 1.5 萬億美元的資本投入 。 而克里希納觀察到 ， 全球范圍內各大科技公司在追逐 AGI (Artificial General Intelligence ， 通用人工智能) 的過程中 ， 承諾的總容量約為 100 吉瓦 。 簡單相乘 ， 這個數字達到了 8 萬億美元 。

“這是我的觀點：你不可能從這筆投資中獲得回報 ， 因為 8 萬億美元的資本支出意味著你需要大約 8000 億美元的利潤 ， 僅僅是為了支付利息 ， ”克里希納說 。 這還沒有考慮到設備的折舊問題 。 他特別強調 ， AI 芯片的更新換代速度極快 ， “你必須在五年內用完這些設備 ， 因為到那時你就得把它們扔掉 ， 重新填充 。 ”

不過 ， 克里希納特別強調他的計算“基于今天的成本 ， 因為未來的一切都是推測性的” 。 如果未來半導體技術進步、芯片成本大幅下降 ， 或者出現新的架構大幅提高效率 ， 他的計算基礎可能就不成立了 。

在對話中 ， 克里希納還對比了當前的 AI 熱潮與 2000 年前后的互聯網泡沫 。 主持人提到 ， 當年鋪設的光纖雖然也經歷了泡沫 ， 但光纖本身可以使用幾十年甚至上百年 。 相比之下 ， GPU 和其他 AI 硬件的生命周期要短得多 。

克里希納承認 ， 數據中心的混凝土建筑、電力設施和部分網絡設備確實可以長期使用 ， 但 GPU 和計算基礎設施需要每隔五年進行一次昂貴的更新 。 “也許在五年內 ， 我們的半導體技術會進步 100 倍 ， ”他說 ， “所以 GPU 或某些計算基礎設施是有五年的折舊期的 ， 但另一半是有用的 。 ”

不過 ， 他同時表示相信成本會大幅下降 。 他預測 ， 通過半導體技術進步、新架構 (如 Groq 等替代 GPU 的處理器) 以及軟件優化 ， 未來五年計算成本可能降低 30 倍甚至更多 。 問題在于 ， 這種成本下降能否快到足以讓當前的投資產生回報 。

AGI：一個 0 到 1% 的賭注

更讓克里希納懷疑的 ， 是整個行業對 AGI 的追逐 。 當被問及是否認為當前技術能夠達到 AGI 時 ， 他給出了一個令人震驚的答案：只有 0 到 1% 的可能性 。

這個評估與許多 AI 公司領導者的公開表態形成了鮮明對比 。 OpenAI CEO 薩姆·奧特曼（Sam Altman）曾表示 ， 公司“現在確信知道如何構建 AGI” 。 Meta CEO 馬克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 今年 7 月寫道 ， “發展超級智能現在已經觸手可及” 。 Anthropic 的聯合創始人兼 CEO 達里奧·阿莫代 (Dario Amodei) 則預測 ， 比諾貝爾獎得主更聰明的“強大 AI”可能最早在 2026 年到來 。

“我非常確信 ， 或者說我給它的可能性很低 ， 大概 0 到 1% ， 當前已知的技術無法讓我們達到 AGI ， ”克里希納說 ， “我認為這套當前的技術很棒 。 我認為它將為企業釋放數萬億美元的生產力 ， 這點我要絕對明確 。 但 AGI 將需要比當前 LLM 路徑更多的技術 。 ”

他提出 ， 需要將硬知識 (hard knowledge ， 指經過驗證的事實、定律和原理) 與大型語言模型融合 。 “人類花了數千年發現的硬知識 ， 如果我們能找到一種方法將知識與 LLM 融合在一起 ， 也許可以（實現 AGI） ， ”他說 ， “即便如此 ， 我也只是‘也許’ 。 ”

IBM 的選擇

基于這種判斷和公司自身的定位 ， IBM 選擇了不在 C 端 AI 市場競爭的策略 。 “我不會試圖與谷歌競爭建立一個擁有 6.5 億活躍訂閱者的聊天機器人 ， ”克里希納說 ， “那不是我們擁有品牌許可和可信度的地方 。 ”

IBM 專注于企業市場 。 克里希納舉例說 ， IBM 可以走進一家健康保險公司 ， 承諾保護患者數據的同時釋放 AI 的力量 。 他強調 IBM 在 114 年歷史中從未濫用過數據 。

在實際業務中 ， IBM 使用自己開發的代碼輔助工具 ， 讓 6000 人的團隊在四個月內生產力提高了 45% 。 基于這一經驗 ， 在其他科技公司因 AI 而裁員的時候 ， IBM 反而在招聘 。

“可能會有高達 10% 的工作崗位流失 ， ”克里希納坦言 ， “但這非常集中在某些領域 。 ”他的觀點是 ， 企業變得更高效后會在不同領域雇用更多人 。 “讓入門級員工借助 AI 達到資深專家的水平 ， 這不是更有價值嗎？否則 ， 誰會想出下一個偉大的產品？誰能說服客戶以應有的方式部署技術？”他反問 。

這就是如今 IBM 反而正在招聘更多的程序員和技術人員的原因 。 克里希納的計算邏輯是：如果構建產品的成本降低了 ， 就可以更便宜地銷售產品 ， 同時仍然保持很好的利潤率 。 “如果我的工作量是無限的 ， 那么我可以更高效 ， ”他說 。

IBM 的另一個押注是量子計算 。 克里希納預計在未來三到五年內 ， 量子計算將達到某種實用規模 ， 早期每年可能有 4000 億至 7000 億美元的市場價值 。 IBM 已經有 300 個客戶在研究模式下合作 ， 并將所有量子計算軟件開源 ， 目前全球有 65 萬人在使用 。

對于量子計算何時能真正產生商業價值 ， 克里希納給出了一個帶有概率的時間表：“在三年半內能做出一些了不起的東西嗎？我覺得可能性很低 ， 可能是 20% 或 30% ， ”克里希納說 ， “四年內能做到嗎？我的可能性大幅上升 。 五年內能做到嗎？我的可能性非常高 。 ”

誰的判斷更接近現實？

克里希納的觀點代表了科技產業中的一種聲音——技術進步是真實的 ， AI 的價值是巨大的 ， 但當前投資規模和回報預期之間存在脫節 。 他相信 AI 會“為企業釋放數萬億美元的生產力” ， 但這與支撐當前投資熱潮的 AGI 愿景是兩回事 。

他將 AI 技術的發展看作不斷疊加的過程：機器學習仍然在小型設備中有用 ， LLM 也會長期存在 ， 但本質上是統計性的 。 “那么確定性的部分在哪里？知識的部分在哪里？LLM 之外還有什么東西嗎？”他問道 。

他認為答案會來自學術界而非產業界 。 “當它如此未知時 ， 不應該由公司來改變它 ， ”他說 ， “我認為應該由學術界來改變它 。 ”他提到 ， 麻省理工學院、伊利諾伊大學、芝加哥大學等機構的研究人員正在進行相關工作 ， 只是沒有占據媒體的注意力 。

只是 ， 這種對學術界的期待未必現實 。 隨著產業界在計算資源和數據規模上越拉越大的領先優勢 ， 學術界想要在 AI 領域保持前沿地位 ， 可能需要在基本思路上實現顛覆性的突破 。 但如果下一個重大進展仍然依賴大規模計算實驗 ， 學術界恐怕很難搶得先機 。

在對話接近尾聲時 ， 克里希納總結了他的核心觀點 。 他不認為當前的 LLM 技術路徑能夠實現 AGI ， 他不認為 8 萬億美元的數據中心投資能夠獲得合理回報 ， 但他相信 AI 會深刻改變企業的運作方式 ， 會大幅提高生產力 ， 會創造新的價值 。

不過需要注意的是 ， 克里希納代表的是企業市場視角 。 對于 IBM 這樣一家主要服務企業客戶的公司來說 ， 當前的 LLM 技術確實已經足夠有價值 。 但對于 OpenAI、Google 這些同時押注消費者市場和 AGI 的公司來說 ， 計算邏輯可能完全不同 。 如果一家公司相信自己能成為最終的兩三個贏家之一 ， 那么巨額投入在戰略上就是合理的 。

期間在談及奧特曼認為 OpenAI 能獲得投資回報時 ， 克里希納就給出了一個頗有深意的回答：“那是一種信念 。 那是一些人喜歡追逐的東西 。 我從他們的角度理解這一點 ， 但這與同意他們不同 。 ”他停頓了一下 ， “‘理解’ 不同于‘同意’ 。 ”

至于誰的信念將變成現實 ， 歷史會給出答案 。 五年后 ， 我們會知道 8 萬億美元的投資是創造了新的技術革命 ， 還是成為了又一次泡沫 。 我們會知道 AGI 是觸手可及 ， 還是仍然遙不可及 。 我們也會知道 ， IBM 選擇的企業市場加量子計算的道路 ， 是明智的戰略 ， 還是錯失良機的保守 。

現在 ， 我們只能看到不同的信念在相互碰撞 。

參考資料：
1.https://youtu.be/iZgdGg8-T0M
【IBM CEO給AGI潑冷水，斷言AI數據中心投資無法獲得回報】2.https://www.businessinsider.com/ibm-ceo-big-tech-ai-capex-data-center-spending-2025-12

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