反算力迷信！IBM CEO給硅谷潑冷水：當前砸萬億美元建AI數據中心根本回不了本，最多賺個利息！ 原創
編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
兩天前，IBM CEO Arvind Krishna 對“砸錢建數據中心一定能盈利”的主流預期，狠狠地潑了一盆冷水。
在《Decoder》播客節目中，Krishna 用了一套“餐巾紙級別”的簡單測算，直接得出結論：按照當前的成本結構，這筆賬根本算不贏。
他說：“如果資本支出達到 8 萬億美元，那你每年僅僅為了支付利息，就需要大約 8000 億美元的利潤。”
同時，他還直言，以當下的技術路線走向通用人工智能（AGI）的概率極低，只有 0–1%。
但這不代表他唱衰AGI，他說，他只是反對“算力迷信”！
數據中心軍備競賽正在加速
圍繞 AGI 的競賽正在讓 AI 公司瘋狂加碼數據中心。
在 Meta 最近一次財報電話會議中，“算力容量”和“AI 基礎設施”被頻繁提及；谷歌甚至已經公開討論未來在太空建數據中心的設想。
真正的問題是：這些龐大的資本支出，未來真的能靠數據中心的收入賺回來嗎？
Krishna 的答案很明確：他不看好。
核心算賬邏輯：成本高到離譜
Krishna 先給出了一個關鍵基準：
建成并裝滿一個 1 吉瓦（GW）級別的數據中心，大約需要 800 億美元。
他說：“這是今天的真實成本。如果你一次性承諾 20–30 吉瓦，那就意味著單家公司就要砸下 1.5 萬億美元的資本支出。”
更嚴重的是芯片折舊問題。
“這些 AI 芯片你最多只能用五年。五年之后就得全部淘汰、重新更換。”
這也正是近期投資人 Michael Burry（《大空頭》原型人物）狙擊英偉達的重要邏輯之一——芯片貶值風險正在被嚴重低估，也已經引發了 AI 概念股的調整。
全球豪賭 AGI：賬面規模已到 8 萬億美元
Krishna 進一步估算：
“如果從全球范圍看，現在圍繞 AGI 公布的算力承諾規模，大概已經到了 100 吉瓦 這個級別。”
按照 每吉瓦 800 億美元 計算，總投入就是：
約 8 萬億美元的計算基礎設施投資。
他的判斷很直接：
“在我看來，這個規模的投資不可能獲得合理回報。因為 8 萬億美元的資本支出，意味著你每年需要 8000 億美元利潤，只為支付利息。”
Altman 認為能回本，Krishna 不認同
為了支撐如此規模的算力擴張，AI 公司已經開始向政府尋求能源層面的支持。
今年 10 月，OpenAI CEO Sam Altman 曾公開建議，美國每年新增 100 吉瓦的發電能力，專門用于 AI。
Altman 也一直堅信：OpenAI 的這些巨額資本支出最終是能回本的。當前，OpenAI 已在多項協議中承諾的總投資規模接近 1.4 萬億美元。
對此，Krishna 直接劃清界線：
“那是一種信念。有些人愿意追逐這種信念，我能理解他們的立場，但這不代表我認同。”
Krishna 對 AGI 的判斷：概率 0–1%
Krishna 進一步強調，他并不認為當前這套技術路徑可以自然演進到 AGI。
他對在“不發生額外技術突破”的前提下實現 AGI 的概率判斷是：
0% - 1%。
這種懷疑態度在科技圈并非個例：
- Salesforce CEO 馬克·貝尼奧夫（Marc Benioff）稱 AGI 熱潮“非常可疑”，甚至把它類比為“集體催眠”；
- Google Brain 創始人 Andrew Ng 認為 AGI 被嚴重“過度營銷”；
- Mistral CEO Arthur Mensch 則直言 AGI 更多是一種“市場營銷話術”。
Ilya Sutskever 也潑了一盆冷水：算力擴展時代結束了
即便目標仍然是 AGI，單純擴展算力也未必夠用。
OpenAI 聯合創始人、首席科學家 Ilya Sutskever 在 11 月表示：
“算力擴展的時代已經結束了。 即便把大模型規模再擴大 100 倍，也不會帶來質的飛躍。我們又回到了研究驅動的時代，只是這次使用的是更大的計算機。”
并非唱衰 AI，而是反對“算力迷信”
盡管對 AGI 和基礎設施豪賭保持高度克制，Krishna 對當前 AI 工具的價值非常明確：
“我非常清楚地認為，它將在企業領域釋放出 數萬億美元級別的生產力價值。”
但在他看來，真正的 AGI：
“需要的技術一定會 超出現有大模型這條路徑。”
他提出的一種可能方向是：將“硬知識系統”與大模型深度融合，而非單純依賴參數規模的堆疊。
同時他認為， AI 時代仍會出現“新平臺收租者”，但不會永遠壟斷。
智能手機時代，Apple = 垂直封閉系統，Google = 開放系統 + Search 入口
而在，AI 時代：也一定會出現“中心化入口”，但窗口期可能只有 3～5 年，一旦創新停滯，平臺就會被替代。
網友：為錯誤的軟件，構建錯誤的硬件
在Reddit上，許多網友認同 Krishna 對算力成本泡沫的擔憂。
最高贊的一條是：人類大腦思考才大約消耗20瓦功率，而手機運行高性能圖形游戲，也差不多是這個功耗，但如果未來AGI建立在數以萬億級的龐大數據中心之上，這完全會成為一場徹頭徹尾的巨額浪費。
人的大腦在思考時，大約只消耗 20 瓦的功率。
而你的手機在運行一款畫面復雜、對圖形要求很高的游戲時，差不多也是這個能耗水平。
如果現在為了追求通用人工智能（AGI），不得不去建造那些裝滿了價值數十億美元 GPU 的超級數據中心，我會覺得他們走的是一條完全錯誤的路線——在為錯誤的軟件，構建錯誤的硬件。
如果未來幾年，AGI 真的以消費級產品的形式出現，而且是運行在你手機上的下一代 AI 芯片之上，那現在這些龐大的數據中心，可能看起來就會像是一場徹頭徹尾、已經過時的巨額浪費。
他們認為當前 AI 基礎設施投資（尤其是 GPU 采購和數據中心建設）存在明顯的“淘金熱”心態，投入巨大但實際產生可驗證商業價值的應用相對有限，存在泡沫破裂的風險。
許多網友認為，混合AI或者邊緣AI才是正解，這一點也是這位 IBM CEO 所看好的。
參考鏈接：??https://www.businessinsider.com/ibm-ceo-big-tech-ai-capex-data-center-spending-2025-12??
本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：云昭
