AI基建狂烧8万亿！IBM CEO警告：五年折旧陷阱！

在新媒网跨境获悉，一场关于人工智能基础设施投资可持续性的深刻讨论，正由业界巨头率先发起。近期，IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）通过外媒播客节目，对当前全球范围内针对通用人工智能（AGI）的大规模数据中心建设热潮，提出了严峻的财务质疑，引发了行业内的广泛关注。

克里希纳的警告，并非空穴来风，其核心在于一个挑战当下行业普遍认知成本模型。他直言，按照目前的建设速度和规模，要支撑起全球数万亿美元的AI数据中心投入，每年仅为维持资本成本就可能需要高达数千亿美元的利润。这一论断，无疑给方兴未艾的AI基础设施扩张敲响了警钟。

图片来源：Getty / Bloomberg

据克里希纳测算，建设一个电力容量为一千兆瓦（gigawatt）的AI数据中心，并配备必要的计算硬件，大约需要投入800亿美元。然而，令他忧虑的是，目前全球领先的AI公司所规划的部署项目，动辄达到数十甚至上百千兆瓦的规模。这些宏大的计划正从图纸走向实际规划阶段，预示着未来几年内将有巨额资本涌入。

结合公开和私下宣布的项目，克里希纳估算，全球目前规划用于通用人工智能（AGI）级别工作负载的计算能力，总计已接近一百千兆瓦。如果按照每千兆瓦800亿美元的成本计算，这项全球性的总投入将达到惊人的8万亿美元。更深层次的问题在于，AI加速器设备的更新周期通常为五年。克里希纳认为，鉴于硬件的快速迭代和性能提升，这些大规模数据中心内的大部分硬件在五年内就必须被淘汰并更换，而非仅仅延长使用寿命，这无疑会造成资本支出（CAPEX）的复合式增长。

克里希纳强调，投资者普遍低估了设备折旧在这一成本模型中的巨大影响。他指出，AI加速器通常按五年折旧期计算，但由于架构迭代速度之快，硬件必须在五年内更新换代，而非延长使用。“你必须在五年内用完它，因为到那时，你必须把它扔掉并重新填充，”他解释道。

这种对折旧和资本回报率的担忧，与金融市场近期的一些批评声音不谋而合。例如，美国知名投资者迈克尔·伯里（Michael Burry）此前就曾对外媒表达过类似疑虑，质疑如果性能提升和模型规模的扩大，迫使旧有图形处理器（GPU）加速退役，超大规模企业是否还能持续延长设备的有用寿命假设。

从行业背景来看，全球AI产业正处于高速发展阶段，对算力的需求呈爆炸式增长。为了训练更大、更复杂的模型，以及支撑日益增长的AI应用，各大科技巨头和初创企业都在不遗余力地扩建其基础设施。这种扩张，在很大程度上被视为抢占AI赛道优势的关键。然而，克里希纳的观点提醒业界，盲目追求规模，而不充分考虑其经济可持续性，可能蕴含巨大风险。

尽管克里希纳对AI基础设施的经济模型提出了质疑，但他并非全盘否定人工智能的价值。他最终表示，预计当前形式的生成式AI工具将大幅提升企业生产力。他真正的担忧，在于下一代AI基础设施的物理规模与支撑其运营所需的经济效益之间的关系。换言之，那些承诺建设巨大、多千兆瓦级别数据中心并面临压缩硬件更新周期的公司，必须能够证明其投资能够带来与这种前所未有的资本支出相匹配的回报。

新媒网跨境了解到，克里希纳还特别提及，在没有新的知识整合形式出现的情况下，当前以大型语言模型（LLM）为核心的架构，实现通用人工智能（AGI）的可能性介于零到百分之一之间。这进一步暗示了，即使投入巨额资金建设基础设施，也可能面临技术路径不确定性的风险。

这一系列深度分析，无疑促使业界重新审视AI基础设施建设的长期经济模型。在人工智能技术日新月异的今天，如何在追求算力突破的同时，确保资本投入的合理性和可持续性，已成为一个亟待解决的核心问题。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ibm-ceo-warns-8t-ai-infra-5-yr-trap.html