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K图 IBM_0

  在通往通用人工智能(AGI) 的竞赛中,科技公司纷纷斥资巨额资金建设数据中心。在 IBM 首席执行官阿尔温德·克里希纳看来,鉴于目前的基础设施成本之高,科技巨头在数据中心上的资本支出 「绝无可能」 获得回报。

  克里希纳在 「Decoder」 播客节目中发表了这一观点,他强调,自己的粗略估算是基于当下的成本,「因为未来的一切都是推测」。

  克里希纳表示,目前建造一座 1 吉瓦级数据中心需投入约 800 亿美元。

  「这是今天的数字。如果你要承诺建设 20 到 30 吉瓦,这是一家公司的规模,那就是 1.5 万亿美元的资本支出,」 他说。

  克里希纳还提到另一个因素:数据中心内部 AI 芯片的折旧。「你必须在五年内把它全部用完,否则就得报废更新,」 他说。

  知名做空投资者迈克尔·伯里近期也因对折旧问题的担忧而抨击英伟达,导致 AI 概念股大幅回调。

  克里希纳表示,目前全球在追逐 AGI 的数据中心 「承诺容量」 加起来似乎约为 100 吉瓦。

  据克里希纳称,若按每 100 吉瓦 800 亿美元计算,全球算力投资总成本约达 8 万亿美元。

  「在我看来,你根本不可能从中获得回报,因为 8 万亿美元的资本支出意味着仅利息支出就需约 8000 亿美元利润支撑,」 他解释道。

  克里希纳还表示,他并不相信现有技术体系能实现 AGI。

  AGI 指的是能够在任何任务上达到或超越人类推理能力的系统,而不仅仅是像目前的 ChatGPT、Claude 或 Grok 这样完成有限任务的模型。

  多位科技领袖也对 AGI 的加速发展持怀疑态度。Salesforce 首席执行官 Marc Benioff 称自己 「极度怀疑」AGI,把它比作 「催眠」。

  谷歌 Brain 创始人吴恩达称 AGI「被过度炒作」,Mistral 首席执行官 Arthur Mensch 甚至直言 AGI 是 「营销话术」。

  即便以 AGI 为目标,单纯扩大计算规模也可能不够。

  OpenAI 联合创始人伊利亚·苏茨克维在 11 月表示,算力扩张时代已经结束,即使将大模型规模扩大 100 倍,也不会带来完全颠覆性的变化。「我们又回到研究时代,只不过研究要用更大的电脑,」 他说。

  尽管克里希纳并不看好 AGI,但他对当前一代 AI 工具仍表达了高度认可。

  「我认为它将释放数万亿美元的企业生产力,这一点需要强调,」 他说。

  不过,克里希纳同时表示,AGI 需要 「比当前大模型路径更多的技术」。他提出,未来可能的路径是将硬知识系统与大模型融合。

  当被问及这样的方式有多大概率实现 AGI?他回答:「即便这样,我也只能说是 『也许』。」

(财联社)

文章转载自 东方财富

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