关于AI数据中心投资是否过热的争论，正在华尔街和硅谷持续升温。
今年以来，科技巨头纷纷公布巨额资本支出计划：Meta宣布未来三年在数据中心投入超6,000亿美元；微软预计2025年投入800亿美元；谷歌为750亿美元；苹果则规划未来四年投资5,000亿美元。这些数字叠加，意味着全球AI基础设施总投资在未来五年或突破5万亿美元。
与此同时，质疑声不断涌现。哈佛经济学家杰森·弗曼指出，若剔除数据中心相关投资，2025年上半年美国GDP增速仅为0.1%。投资者迈克尔·伯里公开质疑英伟达芯片折旧问题，对冲基金Elliott也认为AI被过度炒作，英伟达处于泡沫之中。
如今，IBM首席执行官阿尔文德·克里希纳（Arvind Krishna）加入质疑行列，在接受The Verge旗下播客Decoder采访时直言：以当前基础设施成本计算，科技巨头投入数万亿美元建设AI数据中心“无法获得合理回报”。
图丨相关播客（来源：Youtube）
一笔算不过来的账
克里希纳从基础单位成本出发进行测算：填满一个1吉瓦（gigawatt）的数据中心约需800亿美元，涵盖服务器、GPU、存储、网络及冷却系统等全套设施。若企业承诺建设20至30吉瓦容量，资本支出将达1.5万亿美元；而全球科技公司目前为追求通用人工智能（AGI）所承诺的总容量接近100吉瓦，对应总投资高达8万亿美元。
“8万亿美元的资本支出，仅利息偿还就需约8,000亿美元利润，这还不包括设备折旧。”他强调，AI芯片更新速度极快，“必须在五年内用完，否则就得淘汰重来。”
他承认该计算基于当前成本，“未来若半导体技术进步、架构革新或效率大幅提升，结论可能改变。”但他指出，与可使用数十年的光纤不同，GPU等AI硬件生命周期短，每五年需大规模更换，长期成本压力巨大。
尽管如此，克里希纳预测未来五年内，通过技术进步、新型处理器（如Groq）和软件优化，计算成本有望下降30倍以上。关键在于，这种降本速度能否跑赢当前的投资扩张节奏。
AGI实现概率：0到1%
更令克里希纳怀疑的是行业对AGI的追逐。面对“现有技术能否实现AGI”的提问，他给出惊人判断：“可能性仅为0到1%。”
这一观点与OpenAI CEO萨姆·奥特曼“已知如何构建AGI”、Meta CEO扎克伯格“超级智能触手可及”等乐观表态形成鲜明对比。
克里希纳明确表示：“当前技术虽能释放企业数万亿美元生产力，但距离AGI仍有巨大鸿沟。”他认为，真正通往AGI的道路需要将“硬知识”——即人类积累的科学定律与事实体系——与大语言模型深度融合。“即便如此，我也只能说‘也许’。”
IBM的战略选择
聚焦企业市场，避开消费端竞争
基于上述判断，IBM并未参与C端AI产品的激烈竞争。“我不会试图与谷歌竞争打造拥有6.5亿用户的聊天机器人，”克里希纳坦言，“这不是我们的品牌优势所在。”
IBM专注于企业级应用，例如为健康保险公司提供数据保护前提下的AI解决方案。公司强调其114年历史中从未滥用客户数据，以此建立信任壁垒。
提升效率而非裁员，反向招聘程序员
实际业务中，IBM使用自研代码辅助工具，使6,000人团队在四个月内生产力提升45%。正因如此，在多家科技公司因AI推动自动化而裁员之际，IBM反而扩大招聘。
克里希纳认为，AI可能导致部分岗位减少，但更多体现在特定领域。“让初级员工借助AI达到专家水平，不是更有价值吗？”他反问。在他看来，效率提升将激发更多创新需求，从而带动新岗位增长。
押注量子计算，布局长期未来
IBM另一重点方向是量子计算。克里希纳预计，未来三到五年内量子计算将进入实用阶段，初期市场规模可达每年4,000亿至7,000亿美元。目前已有300家客户参与研究，其量子软件完全开源，全球用户达65万。
他对商业化时间表持谨慎态度：“三年半内取得突破的可能性约20%-30%，四年内显著上升，五年内非常高。”
谁的判断更接近现实？
克里希纳的观点代表了一种理性声音：AI确实能大幅提升企业生产力，但当前投资规模与回报预期存在严重错配。他相信AI将创造巨大价值，但这与支撑天量投资的AGI愿景并非同一逻辑。
他认为，真正的技术突破更可能来自学术界——如麻省理工学院、芝加哥大学等机构正在进行的知识融合研究。然而他也承认，产业界在算力与数据上的绝对优势，可能使学术界难以主导下一波变革。
克里希纳总结：不认为现有LLM路径能实现AGI，也不看好8万亿美元数据中心投资能收回成本，但他坚信AI将深刻重塑企业运营模式，提升整体生产力。
值得注意的是，他的立场源于IBM的企业服务定位。对于同时布局消费者市场与AGI目标的公司而言，战略逻辑完全不同——若相信自己将成为最终赢家之一，高风险投入便具备合理性。
当被问及如何看待奥特曼对投资回报的信心时，克里希纳回应：“那是一种信念。我能理解，但不代表我同意。‘理解’不同于‘同意’。”
五年后，历史或将揭晓答案：这场史无前例的投资热潮，究竟是开启新纪元的技术革命，还是又一次破灭的泡沫？AGI是近在咫尺，还是依然遥不可及？IBM的选择，是前瞻布局，还是错失风口？
眼下，不同的信念仍在激烈碰撞。