<p>IBM（IBM）首席执行官阿尔文·克里希纳（Arvind Krishna）最近对在人工智能领域的大规模投资的长期财务回报表示担忧。在接受 Decoder 播客采访时，他表示，构建和运营实现人工通用智能（AGI）所需的人工智能基础设施可能会比许多人预期的要昂贵得多。按照目前的速度，整个行业的资本支出可能达到高达 8 万亿美元。</p>
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<p>克里希纳表示，填充仅一个千兆瓦的人工智能数据中心容量现在可能需要约 800 亿美元。这个估算包括先进的芯片、支持硬件和电力。几家公司计划建设 20 到 30 千兆瓦的容量，这可能导致超过 1.5 万亿美元的成本。他还表示，这些设备中的大多数可能需要每五年更换一次，使得再投资周期既快速又昂贵。</p>
<h2><strong>人工智能基础设施扩展与投资者反应</strong></h2>
<p>与此同时，整个行业的公司正在继续扩大其人工智能的影响力。OpenAI <strong>(PC:OPAIQ)</strong> 与微软（MSFT）密切合作，已签署价值约 1.4 万亿美元的长期基础设施协议。这包括与甲骨文（ORCL）达成的 3000 亿美元的云服务协议，以及与博通（AVGO）和英伟达（NVDA）的单独合作伙伴关系，每个计划建设 10 千兆瓦的容量。</p>
<p>字母表（GOOGL）最近将 2025 年的资本支出预测上调至 910 亿至 930 亿美元，高于之前的 850 亿美元。亚马逊（AMZN）也预计在 2025 年支出约 1250 亿美元。总体而言，预计今年整个行业的人工智能基础设施投资将达到 3800 亿美元。</p>
<p>这一轮支出引发了市场的混合反应。最近，甲骨文的股价在 OpenAI 的数据中心延迟报告后下跌了 13%，尽管该公司迅速否认了该报告。博通在发布显示其定制人工智能芯片利润率下降的财报后，股价也下跌了超过 11%。</p>
<h2><strong>对投资者的影响</strong></h2>
<p>克里希纳的言论正值资本配置受到更多审查之际。他认为，目前基于语言的人工智能模型在没有进一步突破的情况下，达到 AGI 的机会可能只有 “0% 到 1%”。在他看来，这一领域的重大进展需要将今天的语言模型与更复杂的知识形式结合起来。他还表示，产生足够的年度利润以证明所需资本的合理性将是一项挑战。根据他的数字，总投资 8000 亿美元每年需要约 800 亿美元的利润，仅用于覆盖该资本的成本。</p>
<p>虽然许多公司预计人工智能将释放出巨大的生产力和自动化收益，但仍然不确定这些收益何时或是否会与支出相匹配。瑞银（UBS）数据显示，2025 年人工智能数据中心的融资协议已跃升至 1250 亿美元，而去年同期仅为 150 亿美元。到 2028 年所需的总计 1.5 万亿美元中，约一半可能来自私人信贷市场。</p>
<p>我们使用 TipRanks 的比较工具将所有大型人工智能支出者进行对比，以获得对每家公司及整个人工智能行业的更广泛视角。在列表中，您将找到 MSFT、GOOGL、META 和 AMZN。</p>

亚马逊

OpenAI

<p>IBM 首席执行官阿尔文·克里希纳质疑人工智能投资的财务回报，强调整个行业在人工智能基础设施上的潜在支出可达 8 万亿美元。他怀疑当前的人工智能模型能否在没有突破的情况下实现通用人工智能，认为成功的可能性仅为 “零到 1%”。像 OpenAI、Alphabet 和亚马逊这样的公司正在增加人工智能支出，但由于高昂的成本和不确定的回报，投资者的反应不一。克里希纳强调，产生足够的利润以证明如此资本投资的合理性是一个挑战</p>

<p>IBM (IBM) Chief Executive Officer Arvind Krishna recently shared concerns about the long-term financial return of large investments in AI. In an interview with the Decoder podcast, he said that building and operating the AI infrastructure needed to reach major goals like artificial general intelligence, or AGI, could end up being far more costly than many expect. At the current pace, industry-wide capital expenditures could reach as much as $8 trillion.</p>
<div class="lb-trans"><p>IBM（IBM）首席执行官阿尔文·克里希纳（Arvind Krishna）最近对在人工智能领域的大规模投资的长期财务回报表示担忧。在接受 Decoder 播客采访时，他表示，构建和运营实现人工通用智能（AGI）所需的人工智能基础设施可能会比许多人预期的要昂贵得多。按照目前的速度，整个行业的资本支出可能达到高达 8 万亿美元。</p>
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</div><p>According to Krishna, filling just one gigawatt of AI data center capacity may now cost around $80 billion. That estimate includes advanced chips, supporting hardware, and power. Several companies are planning to build 20 to 30 gigawatts worth of capacity, which could result in costs above $1.5 trillion. He also said most of this equipment may need to be replaced every five years, making the reinvestment cycle both fast and expensive.</p>
<div class="lb-trans"><p>克里希纳表示，填充仅一个千兆瓦的人工智能数据中心容量现在可能需要约 800 亿美元。这个估算包括先进的芯片、支持硬件和电力。几家公司计划建设 20 到 30 千兆瓦的容量，这可能导致超过 1.5 万亿美元的成本。他还表示，这些设备中的大多数可能需要每五年更换一次，使得再投资周期既快速又昂贵。</p>
</div><h2><strong>AI Infrastructure Expansion and Investor Response</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>人工智能基础设施扩展与投资者反应</strong></h2>
</div><p>Meanwhile, companies across the sector are continuing to grow their AI footprints. OpenAI <strong>(PC:OPAIQ)</strong>, which works closely with Microsoft (MSFT), has entered into long-term infrastructure agreements worth around $1.4 trillion. That includes a $300 billion deal with Oracle (ORCL) for cloud services and separate partnerships with Broadcom (AVGO) and Nvidia (NVDA), each planning for 10 gigawatts of capacity.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，整个行业的公司正在继续扩大其人工智能的影响力。OpenAI <strong>(PC:OPAIQ)</strong> 与微软（MSFT）密切合作，已签署价值约 1.4 万亿美元的长期基础设施协议。这包括与甲骨文（ORCL）达成的 3000 亿美元的云服务协议，以及与博通（AVGO）和英伟达（NVDA）的单独合作伙伴关系，每个计划建设 10 千兆瓦的容量。</p>
</div><p>Alphabet (GOOGL) recently raised its capital spending forecast for 2025 to between $91 billion and $93 billion, up from $85 billion earlier. Amazon (AMZN) is also expecting to spend around $125 billion in 2025. Overall, industry-wide AI infrastructure investment is projected to hit $380 billion this year.</p>
<div class="lb-trans"><p>字母表（GOOGL）最近将 2025 年的资本支出预测上调至 910 亿至 930 亿美元，高于之前的 850 亿美元。亚马逊（AMZN）也预计在 2025 年支出约 1250 亿美元。总体而言，预计今年整个行业的人工智能基础设施投资将达到 3800 亿美元。</p>
</div><p>This wave of spending has drawn a mixed response from the market. Recently, Oracle shares fell 13% after reports of delays at OpenAI's data centers, though the company was quick to reject the report. Broadcom also dropped more than 11% after posting earnings that showed lower profit margins on its custom AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一轮支出引发了市场的混合反应。最近，甲骨文的股价在 OpenAI 的数据中心延迟报告后下跌了 13%，尽管该公司迅速否认了该报告。博通在发布显示其定制人工智能芯片利润率下降的财报后，股价也下跌了超过 11%。</p>
</div><h2><strong>Implications for Investors</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>对投资者的影响</strong></h2>
</div><p>Krishna's remarks come at a time when capital allocation is under more scrutiny. He believes that current language-based AI models may have a &#34;zero to 1%&#34; chance of reaching AGI without further breakthroughs. In his view, meaningful progress in this space would need to combine today's language models with more complex forms of knowledge. He also stated that generating adequate yearly profit to justify the capital needed would be a challenge. Using his numbers, a total investment of $8 trillion would require around $800 billion in profit each year just to cover the cost of that capital.</p>
<div class="lb-trans"><p>克里希纳的言论正值资本配置受到更多审查之际。他认为，目前基于语言的人工智能模型在没有进一步突破的情况下，达到 AGI 的机会可能只有 “0% 到 1%”。在他看来，这一领域的重大进展需要将今天的语言模型与更复杂的知识形式结合起来。他还表示，产生足够的年度利润以证明所需资本的合理性将是一项挑战。根据他的数字，总投资 8000 亿美元每年需要约 800 亿美元的利润，仅用于覆盖该资本的成本。</p>
</div><p>While many companies expect AI to unlock major gains in productivity and automation, there is still uncertainty about when, or if, those gains will match the spending. UBS (UBS) data shows that financing agreements for AI data centers have jumped to $125 billion in 2025, up from $15 billion during the same period last year. Around half of the total $1.5 trillion needed through 2028 may come from private credit markets.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然许多公司预计人工智能将释放出巨大的生产力和自动化收益，但仍然不确定这些收益何时或是否会与支出相匹配。瑞银（UBS）数据显示，2025 年人工智能数据中心的融资协议已跃升至 1250 亿美元，而去年同期仅为 150 亿美元。到 2028 年所需的总计 1.5 万亿美元中，约一半可能来自私人信贷市场。</p>
</div><p>We used TipRanks' Comparison Tool to align all the big AI spenders to gain a broader perspective on each of the companies and the AI industry as a whole. In the list you'll find MSFT, GOOGL, META, and AMZN.</p>
<div class="lb-trans"><p>我们使用 TipRanks 的比较工具将所有大型人工智能支出者进行对比，以获得对每家公司及整个人工智能行业的更广泛视角。在列表中，您将找到 MSFT、GOOGL、META 和 AMZN。</p>
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Zero to 1% Chance": IBM CEO Questions AGI Returns on $8 Trillion AI Push

- IBM CEO Arvind Krishna 对 AI 大规模投资的长期财务回报表示担忧。  
- 他指出，建设和运营 AI 基础设施的成本可能远超预期，行业资本支出可能达 8 万亿美元。  
- 目前，AI 基础设施投资预计今年将达到 3800 亿美元，市场反应不一。  

IBM 首席执行官质疑在 8 万亿美元的 AI 投资中，AGI 的回报是否只有 “零到 1% 的机会”