IBM執行長Arvind Krishna公開質疑投入AI數據中心的數萬億美元資本支出的財務可行性，認為在當前成本下，投資回報極不可能。他的分析加劇了對實現通用人工智能（AGI）的競賽以及AI市場泡沫潛在風險的日益增長的懷疑。
IBM執行長Arvind Krishna對大規模資本投資用於建設AI數據中心以追求通用人工智能（AGI）的經濟可行性提出了重大質疑。在最近的一次分析中，Krishna認為這些企業的盈利途徑不明，並表示在當前基礎設施和融資成本下，公司“不可能”實現資本支出回報。他的評論為當前不受限制的AI擴張市場敘事提供了一個關鍵的、數據驅動的反駁。
在“Decoder”播客節目中，Krishna對AI基礎設施熱潮進行了直接的財務分析。他估計裝備一個一吉瓦數據中心的成本約為800億美元。鑒於全球各公司承諾的總計100吉瓦，總資本支出（CapEx）接近估算的8萬億美元。
Krishna的核心財務論點集中在這種巨額支出的資本成本上。他指出：“8萬億美元的資本支出意味著你大約需要8000億美元的利潤才能支付利息。”這一計算突顯了僅僅為了償還這些投資的債務，更不用說產生股東價值，所需實現的巨大盈利能力。加劇這種財務壓力的還有硬體的快速折舊，特別是AI晶片，Krishna指出它們的實際使用壽命大約為五年，之後必須更換。
Krishna的分析與Ruchir Sharma等經濟學家的警告一致，後者指出AI熱潮展現了金融泡沫的所有四個經典跡象：過度投資、估值過高、過度持有和過度槓桿。包括Meta、亞馬遜和微軟在內的主要科技公司已成為最大的公司債務發行者之一，因為它們正在為AI軍備競賽提供資金。這種借貸激增標誌著它們從歷史上現金充裕的資產負債表發生了重大轉變，並被認為是週期後期泡沫的指標。
Sharma警告說，這個泡沫可能容易受到利率上升的影響，這將增加借貸成本並壓縮增長型科技股的估值。對AI相關投資的高度依賴以推動經濟增長，使得市場對貨幣政策的任何變化都特別敏感。
Krishna並非唯一的懷疑論者。他估計利用當前大型語言模型（LLM）技術實現AGI的概率在0%到1%之間。這一觀點得到了其他幾位著名科技領袖的認同：
Salesforce執行長Marc Benioff表示，他對AGI的推動“極其懷疑”。 Google Brain創始人Andrew Ng將AGI的敘述描述為“過度炒作”。 Mistral執行長Arthur Mensch稱AGI為“行銷手段”。 OpenAI聯合創始人Ilya Sutskever表示，單純擴展計算能力的時代已經結束，需要進一步的研究突破。
這種集體的謹慎態度與OpenAI執行長Sam Altman等人物的立場形成對比，後者相信他的公司能夠從其計劃中的巨額資本支出中獲得回報。Krishna直接對此進行了回應，將其歸類為他從財務角度不一定認同的“信念”。
聯合國最近的一份報告為這場討論增加了另一個維度，警告說AI熱潮可能加劇全球數位鴻溝。對資源，特別是數據中心所需的電力和水的巨大需求，對發展中國家構成了重大障礙。許多地區缺乏參與或受益於AI驅動經濟所需的基本設施、可靠的電網和互聯網連接。該報告指出，如果沒有戰略干預來普及訪問權限，當前的軌跡可能使許多社區“陷入AI驅動的全球經濟的錯誤一邊”，從而加劇現有的不平等。
