IBM CEO：AI 產業是「難以回本」的賭局，LLM 成功打造 AGI 機率僅 1%

AI 產業正迎來前所未有的資本狂潮，但 IBM 執行長 Arvind Krishna 用小學生級的計算潑了冷水。他指出全球投入 AI 資料中心的資本支出正逼近 8 兆美元，但以目前的商業模式來看，根本不可能回本。尤其是在他認為現行大型語言模型 (LLM) 打造 AGI 的成功率僅 1% 的情況下，將難以變現。

AI 資料中心的「8 兆美元賭局」：為何永遠無法回本？

在 Decoder 節目中，Krishna 以當前成本簡單估算。

打造一座 1 GW 的 AI 資料中心需要約 800 億美元，若大型科技公司喊出的規模是 20 到 30 GW，單家公司就至少需要投入 1.5 兆美元；而若看整個產業，AI 競賽正推動全球約 100 GW 的運算量，相當於 8 兆美元的資本支出：

Krishna 直言：「我認為你不可能從中獲得報酬。」

要讓 8 兆美元的投資回本，每年需要約 8,000 億美元的利潤才合理，目前沒有一家 AI 公司的商業模式能夠支撐這種投資規模。

他補充，再加上 GPU 使用 5 年便需汰換再重新投入，這讓 AI 基礎設施的折舊成本更加沉重。

(大賣空主角 Michael Burry 再批 AI 巨頭：低估折舊、虛增盈餘是現代詐欺)

微軟與 OpenAI 押注 AGI 的高風險路線：成功機率僅 1%

當主持人 Nilay Patel 提到 OpenAI 似乎堅信其鉅額投資能帶來回報時，Krishna 表示：「那是一種信念 (belief)，我理解但不認同。」

我認為這沒問題，有些人會失敗但留下有用的基礎設施；但一旦有些人成功了，那麼他們就能獨佔市場。

Krishna 指出，OpenAI 及其背後的金主微軟實際上是在押一個前提，那就是「AGI 必然會到來，並且是由他們打造」；然而他並不認為這個假設站得住腳：

我認為現行 LLM 技術達成 AGI 的機率僅有 1%，AGI 必須仰賴全新且開創性的技術突破，而非僅是擴張模型規模，如何與人類上千年的知識結合才是關鍵。

(Balaji 五點解析 AI 未來：不會取代人類工作、不會有一方獨大的全能型 AGI)

AI 泡沫論再起，Krishna 稱熱度合理

隨著 OpenAI、Meta、Google 等科技巨頭加倍投入 AI 領域，市場也開始出現泡沫疑慮。

Krishna 對此直接地說：「我認為我們並沒有面臨 AI 泡沫，不過這確實跟 2000 年的網路競賽一樣，部分資本的投入會以賠錢收場。」

這場 AI 競賽正追求網路規模以取得成功，上一代的社群媒體就是最好的證明，所以我會說當前的熱度是合理的。

(AI 加密沙皇：OpenAI 被誤為 AI 泡沫開端，科技股下跌是自然修正)

AI 將取代多少工作？Krishna：影響有限、但會重塑人才結構

當許多人擔憂 AI 的推進將引發裁員潮，Krishna 則抱持更溫和的看法：

我相信在未來幾年內這很有可能發生，但不會是 30% 或 40%，頂多影響就業人口的 10%，而且它會非常集中在某些領域。

他認為企業應該投資讓新人使用 AI 來提高產能與效率，而不是直接裁員：「有時候放大人力比削減人力還要來得划算。」

AI 的下一章：鉅額賭注還是理性投入？

在一片資本推動的 AI 狂潮之中，IBM CEO 為此提供清晰見解：「AI 會改變企業結構，而今天的 AI 基礎設施賭局，充滿財務與技術的雙重風險，尤其是在打造 AGI 的路途仍不明朗的情況下。」

這篇文章 IBM CEO：AI 產業是「難以回本」的賭局，LLM 成功打造 AGI 機率僅 1% 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。