IBM CEO：当前技术实现AGI仅1%概率，现有成本建AI数据中心难回本

12月2日消息，科技媒体The Venture近日专访了IBM首席执行官Arvind Krishna。他在访谈中坦言，按照当前数据中心建设与运营的成本结构，行业投入的巨额资本支出几乎难以获得合理回报。

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Krishna指出，AI企业在追逐通用人工智能（AGI）的过程中不断扩张算力规模，但现有基础设施的成本架构难以支撑这种规模化投资的经济可行性。

这位CEO以当前成本测算为例：建设1吉瓦数据中心需要约800亿美元投入。若单家企业计划建设20至30吉瓦规模的数据中心集群，其资本支出规模将达到约1.5万亿美元（注：按现行汇率约合10.62万亿元人民币）。

他进一步分析称，全球范围内与AGI相关的建设承诺总量可能接近100吉瓦，对应投入约8万亿美元（约合56.63万亿元人民币），仅利息成本就意味着需要约8000亿美元利润才能覆盖。

Krishna还提到AI芯片的迭代周期是关键制约因素。当前数据中心芯片通常需要在五年内完成技术折旧，此后可能被新一代产品替代，这使得长期投资回报更加难以实现。

在行业对AGI的讨论持续升温之际，Krishna表示不认为现有技术路径能在没有重大突破的情况下实现AGI，并将成功概率评估在0%至1%之间。

多位科技领域人士，包括Salesforce联合首席执行官Marc Benioff、著名学者吴恩达以及Mistral首席执行官Arthur Mensch，也对AGI的加速发展持保留态度。OpenAI联合创始人Ilya Sutskever认为大模型时代的“缩放定律”效应已趋极限，未来将重新进入以科学研究驱动的探索阶段。

尽管对AGI发展路径有所保留，Krishna仍肯定当前AI工具对企业生产力的价值，认为这些技术将在商业领域释放“数万亿美元级别”的效能收益。他提出未来可能需要将知识图谱体系与大模型技术深度融合，才能推动通用人工智能发展的下一突破，但对成功可能性仍保持谨慎观望态度。