在人工智能產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的背景下，全球科技巨頭正掀起數(shù)據(jù)中心建設(shè)熱潮，投資規(guī)模高達數(shù)千億美元。然而，IBM首席執(zhí)行官Arvind Krishna近日對這場資本競賽的經(jīng)濟可行性提出質(zhì)疑。他指出，按照當前每吉瓦算力80億美元的建設(shè)成本計算，全球已承諾的算力接近100吉瓦，總投資額達8萬億美元，僅利息支付就需要約8000億美元的利潤，這一目標幾乎難以實現(xiàn)。
Krishna的擔(dān)憂主要源于硬件折舊問題。他分析稱，數(shù)據(jù)中心的硬件更新周期通常為五年，屆時將面臨大規(guī)模更換設(shè)備的需求，這對長期資本支出構(gòu)成巨大壓力。此外，隨著AI模型性能提升和規(guī)模擴大，舊款GPU的退役速度加快，企業(yè)能否延長其使用壽命存在疑問。硬件替換的核心問題在于成本極高，企業(yè)必須持續(xù)投入巨額資金，而非簡單的規(guī)模擴張。
盡管Krishna承認生成式AI工具將顯著提升企業(yè)生產(chǎn)力，但他強調(diào)，新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施的物理規(guī)模與其經(jīng)濟性之間存在矛盾。那些投入巨資建設(shè)吉瓦級數(shù)據(jù)中心并壓縮更新周期的企業(yè)，必須證明其回報率足以抵消史無前例的資本支出。這一觀點與部分投資機構(gòu)的擔(dān)憂不謀而合，為AI算力競賽敲響了警鐘。
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