IBM称数万亿美元的AI数据中心建设几乎不可能回本

过去几个月里，在人工智能（AI）产业推动下，掀起了数据中心建设的新热潮。不少科技巨头纷纷发布公告，除了建立合作伙伴关系，就是建造新的AI基础设施部署新算力，投资金额甚至高达上千亿美元。

据TomsHardware报道，近日IBM首席执行官Arvind Krishna接受了媒体的采访，质疑目前用于追求AGI的资本支出是否能够收回成本。按照当今数据中心的建设成本，每吉瓦算力需要约80亿美元的建设成本，而目前全球范围内承诺的相关算力已接近于100吉瓦，意味着投资金额已达到了惊人的8万亿美元。如此规格的投资意味着需要大约8000亿美元的利润才能支付利息，这几乎是一个不可能达到的目标。

Arvind Krishna的说法与当前硬件、折旧和能源的假设直接相关，而不是依靠任何长期预测。Arvind Krishna指出，硬件贬值最被投资者低估的计算部分，一般来说这些数据中心的普遍更新周期为五年，届时需要更换大部分硬件，对长期资本支出需求产生复合效应。

不仅是Arvind Krishna，最近有投资机构也提出了类似的担忧：当性能提升和AI模型规模扩大迫使旧款GPU加速退役时，企业能否继续延长其使用寿命的假设。硬件替换的速度意味着必须更换，而不是扩张规模，这需要非常高的成本支撑。

Arvind Krishna表示，预期最终当前形态的生成式AI工具将显著提升企业生产力，但问题在于新一代AI基础设施的物理规模与支撑其运行的经济性之间的关系。那些投入巨资建设吉瓦级别数据中心，并选择压缩更新周期的企业，必须证明其回报率足以抵消史无前例的资本支出。