IBM CEO：AI产业是「难以回本」的赌局，LLM成功打造AGI的概率仅1%

AI产业正迎来前所未有的资本狂潮，但IBM执行长Arvind Krishna用小学生级的计算泼了冷水。他指出全球投入AI数据中心的资本支出正逼近8万亿美元，但以目前的商业模式来看，根本不可能回本。尤其是在他认为现行大型语言模型(LLM)打造AGI的成功率仅1%的情况下，将难以变现。

AI数据中心的「8万亿美元赌局」：为何永远无法回本？

在Decoder节目中，Krishna以当前成本简单估算。

打造一座1GW的AI数据中心需要约800亿美元，若大型科技公司喊出的规模是20到30GW，单家公司就至少需要投入1.5万亿美元；而若看整个产业，AI竞赛正推动全球约100GW的运算量，相当于8万亿美元的资本支出：

Krishna直言：「我认为你不可能从中获得报酬。」

要让8万亿美元的投资回本，每年需要约8,000亿美元的利润才合理，目前没有一家AI公司的商业模式能够支撑这种投资规模。

他补充，再加上GPU使用5年便需汰换再重新投入，这让AI基础设施的折旧成本更加沉重。

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微软与OpenAI押注AGI的高风险路线：成功机率仅1%

当主持人Nilay Patel提到OpenAI似乎坚信其巨额投资能带来回报时，Krishna表示：「那是一种信念(belief)，我理解但不认同。」

我认为这没问题，有些人会失败但留下有用的基础设施；但一旦有些人成功了，那么他们就能独占市场。

Krishna指出，OpenAI及其背后的金主微软实际上是在押一个前提，那就是「AGI必然会到来，并且是由他们打造」；然而他并不认为这个假设站得住脚：

我认为现行LLM技术达成AGI的机率仅有1%，AGI必须仰赖全新且开创性的技术突破，而非仅是扩张模型规模，如何与人类上千年的知识结合才是关键。

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AI泡沫论再起，Krishna称热度合理

随着OpenAI、Meta、Google等科技巨头加倍投入AI领域，市场也开始出现泡沫疑虑。

Krishna对此直接地说：「我认为我们并没有面临AI泡沫，不过这确实跟2000年的网络竞赛一样，部分资本的投入会以赔钱收场。」

这场AI竞赛正追求网络规模以取得成功，上一代的社交媒体就是最好的证明，所以我会说当前的热度是合理的。

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AI将取代多少工作？Krishna：影响有限、但会重塑人才结构

当许多人担忧AI的推进将引发裁员潮，Krishna则抱持更温和的看法：

我相信在未来几年内这很有可能发生，但不会是30%或40%，顶多影响就业人口的10%，而且它会非常集中在某些领域。

他认为企业应该投资让新人使用AI来提高产能与效率，而不是直接裁员：「有时候放大人力比削减人力还要来得划算。」

AI的下一章：巨额赌注还是理性投入？

在一片资本推动的AI狂潮之中，IBM CEO为此提供清晰见解：「AI会改变企业结构，而今天的AI基础设施赌局，充满财务与技术的双重风险，尤其是在打造AGI的路途仍不明朗的情况下。」

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