為什麼 IBM 執行長表示當前 AI 投資幾乎沒機會回收？

根據The Verge 的報導，IBM 執行長 Arvind Krishna表示，按照目前的資料中心建設與營運成本，其投入的巨額資本支出幾乎不可能獲得足夠回報。

Arvind Krishna 指出，AI 企業在追求通用人工智慧（AGI）的過程中不斷擴大計算能力，但當前基礎設施成本結構難以支撐這種規模化投資的經濟可行性。

Krishna 表示，基於今天的成本進行估算顯示，一個 1 GW規模的資料中心需要約 800 億美元投入。如果單家公司計畫建設 20 至 30 GW的資料中心，其資本支出規模將達到約 1.5 兆美元。而就當前的規劃，全球與 AGI 相關的建設承諾總量可能接近 100 GW，對應投入約 8 兆美元，而僅利息成本，就代表著需要約 8000 億美元利潤才能支應。

另外， AI 晶片的折舊週期是關鍵因素之一。目前的資料中心晶片通常需在五年期限內完成折舊，此後可能被替換，這使得長期回報更加難以實現。因此，在產業界對 AGI 的討論升溫之際，Krishna 表示，現有技術路徑在沒有可以進一步突破的情況下實現 AGI，其概率評估約為 0% 至 1%。

事實上，已經有多位科技領域人士，包括 Marc Benioff、Andrew Ng 和 Mistral 執行長 Arthur Mensch，也對 AGI 的加速發展持保留意見。OpenAI 聯合創始人 Ilya Sutskever 認為大模型時代的擴規模效應已趨於極限，未來將重新進入以研究驅動的階段。

儘管對 AGI 路線有所質疑，Krishna 仍肯定當前 AI 工具對企業生產力的價值，並認為這些技術將在企業領域釋放數兆美元等級的效率收益。針對未來，則可能需要將硬知識體系與大模型結合，才能推動AGI發展的下一步，但對其成功可能性仍保持慎重態度。

(首圖來源：Unsplash)