IBM首席执行官阿文德·克里希纳（Arvind Krishna）对科技巨头在人工智能领域疯狂投入数据中心建设的模式表示怀疑，认为其投资回报前景堪忧。在“Decoder”播客中，他直言，目前的资本支出模式“几乎不可能”带来盈利。 克里希纳指出，建设一个1吉瓦的数据中心需约800亿美元，若一家公司投入20至30吉瓦，资本支出将高达1.5万亿美元。而AI芯片的 depreciate（折旧）速度极快，通常需在五年内更换，导致设备使用周期极短。他估算，全球为追求通用人工智能（AGI）所承诺的算力已接近100吉瓦，总投入将达约8万亿美元。这意味着，仅支付利息就需每年8000亿美元的利润，远超当前任何企业可实现的收入水平。 尽管OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼曾致信白宫，建议美国每年新增100吉瓦能源容量以支撑AI发展，并承诺投入1.4万亿美元，克里希纳仍持保留态度。他认为，这种乐观预期是一种“信念”，而非现实判断，自己无法认同。 他进一步指出，当前技术路径实现AGI的可能性极低，估计仅为0%至1%，除非出现突破性技术。多位科技领袖也表达了类似担忧：Salesforce创始人马克·贝尼奥夫称AGI追求近乎“催眠”，谷歌大脑创始人安德鲁· ng 认为AGI被“过度炒作”，而Mistral CEO阿瑟·门什则认为AGI更多是“营销话术”。 此外，OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克弗也表示，当前“规模扩张时代”已结束，即使将大模型规模扩大100倍，也难以带来根本性变革，AI研发正重新回归以研究为核心的新阶段。 尽管如此，克里希纳肯定当前AI技术已能为企业释放数万亿美元的生产力潜力。但他强调，要真正实现AGI，仅靠大语言模型（LLM）和算力堆叠远远不够，必须融合结构化知识与模型能力。即便如此，他仍持谨慎态度，坦言“最多只能说是‘可能’”。