IBM首席执行官Arvind Krishna公开质疑投入AI数据中心的数万亿美元资本支出的财务可行性，认为在当前成本下，投资回报极不可能。他的分析加剧了对实现通用人工智能（AGI）的竞赛以及AI市场泡沫潜在风险的日益增长的怀疑。
IBM首席执行官Arvind Krishna对大规模资本投资用于建设AI数据中心以追求通用人工智能（AGI）的经济可行性提出了重大质疑。在最近的一次分析中，Krishna认为这些企业的盈利途径不明，并表示在当前基础设施和融资成本下，公司“不可能”实现资本支出回报。他的评论为当前不受限制的AI扩张市场叙事提供了一个关键的、数据驱动的反驳。
在“Decoder”播客节目中，Krishna对AI基础设施热潮进行了直接的财务分析。他估计装备一个一吉瓦数据中心的成本约为800亿美元。鉴于全球各公司承诺的总计100吉瓦，总资本支出（CapEx）接近估算的8万亿美元。
Krishna的核心财务论点集中在这种巨额支出的资本成本上。他指出：“8万亿美元的资本支出意味着你大约需要800亿美元的利润才能支付利息。”这一计算突显了仅仅为了偿还这些投资的债务，更不用说产生股东价值，所需实现的巨大盈利能力。加剧这种财务压力的还有硬件的快速折旧，特别是AI芯片，Krishna指出它们的实际使用寿命大约为五年，之后必须更换。
Krishna的分析与Ruchir Sharma等经济学家的警告一致，后者指出AI热潮展现了金融泡沫的所有四个经典迹象：过度投资、估值过高、过度持有和过度杠杆。包括Meta、亚马逊和微软在内的主要科技公司已成为最大的公司债务发行者之一，因为它们正在为AI军备竞赛提供资金。这种借贷激增标志着它们从历史上现金充裕的资产负债表发生了重大转变，并被认为是周期后期泡沫的指标。
Sharma警告说，这个泡沫可能容易受到利率上升的影响，这将增加借贷成本并压缩增长型科技股的估值。对AI相关投资的高度依赖以推动经济增长，使得市场对货币政策的任何变化都特别敏感。
Krishna并非唯一的怀疑论者。他估计利用当前大型语言模型（LLM）技术实现AGI的概率在0%到1%之间。这一观点得到了其他几位著名科技领袖的认同：
Salesforce首席执行官Marc Benioff表示，他对AGI的推动“极其怀疑”。 Google Brain创始人Andrew Ng将AGI的叙述描述为“过度炒作”。 Mistral首席执行官Arthur Mensch称AGI为“营销手段”。 OpenAI联合创始人Ilya Sutskever表示，单纯扩展计算能力的时代已经结束，需要进一步的研究突破。
这种集体的谨慎态度与OpenAI首席执行官Sam Altman等人物的立场形成对比，后者相信他的公司能够从其计划中的巨额资本支出中获得回报。Krishna直接对此进行了回应，将其归类为他从财务角度不一定认同的“信念”。
联合国最近的一份报告为这场讨论增加了另一个维度，警告说AI热潮可能加剧全球数字鸿沟。对资源，特别是数据中心所需的电力和水的巨大需求，对发展中国家构成了重大障碍。许多地区缺乏参与或受益于AI驱动经济所需的基础设施、可靠的电网和互联网连接。该报告指出，如果没有战略干预来普及访问权限，当前的轨迹可能使许多社区“陷入AI驱动的全球经济的错误一边”，从而加剧现有的不平等。
