<p>IBM（IBM）首席執行官阿爾文·克里希納（Arvind Krishna）最近對在人工智能領域的大規模投資的長期財務回報表示擔憂。在接受 Decoder 播客採訪時，他表示，構建和運營實現人工通用智能（AGI）所需的人工智能基礎設施可能會比許多人預期的要昂貴得多。按照目前的速度，整個行業的資本支出可能達到高達 8 萬億美元。</p>
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<p>克里希納表示，填充僅一個千兆瓦的人工智能數據中心容量現在可能需要約 800 億美元。這個估算包括先進的芯片、支持硬件和電力。幾家公司計劃建設 20 到 30 千兆瓦的容量，這可能導致超過 1.5 萬億美元的成本。他還表示，這些設備中的大多數可能需要每五年更換一次，使得再投資週期既快速又昂貴。</p>
<h2><strong>人工智能基礎設施擴展與投資者反應</strong></h2>
<p>與此同時，整個行業的公司正在繼續擴大其人工智能的影響力。OpenAI <strong>(PC:OPAIQ)</strong> 與微軟（MSFT）密切合作，已簽署價值約 1.4 萬億美元的長期基礎設施協議。這包括與甲骨文（ORCL）達成的 3000 億美元的雲服務協議，以及與博通（AVGO）和英偉達（NVDA）的單獨合作伙伴關係，每個計劃建設 10 千兆瓦的容量。</p>
<p>字母表（GOOGL）最近將 2025 年的資本支出預測上調至 910 億至 930 億美元，高於之前的 850 億美元。亞馬遜（AMZN）也預計在 2025 年支出約 1250 億美元。總體而言，預計今年整個行業的人工智能基礎設施投資將達到 3800 億美元。</p>
<p>這一輪支出引發了市場的混合反應。最近，甲骨文的股價在 OpenAI 的數據中心延遲報告後下跌了 13%，儘管該公司迅速否認了該報告。博通在發佈顯示其定製人工智能芯片利潤率下降的財報後，股價也下跌了超過 11%。</p>
<h2><strong>對投資者的影響</strong></h2>
<p>克里希納的言論正值資本配置受到更多審查之際。他認為，目前基於語言的人工智能模型在沒有進一步突破的情況下，達到 AGI 的機會可能只有 “0% 到 1%”。在他看來，這一領域的重大進展需要將今天的語言模型與更復雜的知識形式結合起來。他還表示，產生足夠的年度利潤以證明所需資本的合理性將是一項挑戰。根據他的數字，總投資 8000 億美元每年需要約 800 億美元的利潤，僅用於覆蓋該資本的成本。</p>
<p>雖然許多公司預計人工智能將釋放出巨大的生產力和自動化收益，但仍然不確定這些收益何時或是否會與支出相匹配。瑞銀（UBS）數據顯示，2025 年人工智能數據中心的融資協議已躍升至 1250 億美元，而去年同期僅為 150 億美元。到 2028 年所需的總計 1.5 萬億美元中，約一半可能來自私人信貸市場。</p>
<p>我們使用 TipRanks 的比較工具將所有大型人工智能支出者進行對比，以獲得對每家公司及整個人工智能行業的更廣泛視角。在列表中，您將找到 MSFT、GOOGL、META 和 AMZN。</p>

亞馬遜

OpenAI

<p>IBM 首席執行官阿爾文·克里希納質疑人工智能投資的財務回報，強調整個行業在人工智能基礎設施上的潛在支出可達 8 萬億美元。他懷疑當前的人工智能模型能否在沒有突破的情況下實現通用人工智能，認為成功的可能性僅為 “零到 1%”。像 OpenAI、Alphabet 和亞馬遜這樣的公司正在增加人工智能支出，但由於高昂的成本和不確定的回報，投資者的反應不一。克里希納強調，產生足夠的利潤以證明如此資本投資的合理性是一個挑戰</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）首席執行官阿爾文·克里希納（Arvind Krishna）最近對在人工智能領域的大規模投資的長期財務回報表示擔憂。在接受 Decoder 播客採訪時，他表示，構建和運營實現人工通用智能（AGI）所需的人工智能基礎設施可能會比許多人預期的要昂貴得多。按照目前的速度，整個行業的資本支出可能達到高達 8 萬億美元。</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>克里希納表示，填充僅一個千兆瓦的人工智能數據中心容量現在可能需要約 800 億美元。這個估算包括先進的芯片、支持硬件和電力。幾家公司計劃建設 20 到 30 千兆瓦的容量，這可能導致超過 1.5 萬億美元的成本。他還表示，這些設備中的大多數可能需要每五年更換一次，使得再投資週期既快速又昂貴。</p>
</div><h2><strong>AI Infrastructure Expansion and Investor Response</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>人工智能基礎設施擴展與投資者反應</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>與此同時，整個行業的公司正在繼續擴大其人工智能的影響力。OpenAI <strong>(PC:OPAIQ)</strong> 與微軟（MSFT）密切合作，已簽署價值約 1.4 萬億美元的長期基礎設施協議。這包括與甲骨文（ORCL）達成的 3000 億美元的雲服務協議，以及與博通（AVGO）和英偉達（NVDA）的單獨合作伙伴關係，每個計劃建設 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）最近將 2025 年的資本支出預測上調至 910 億至 930 億美元，高於之前的 850 億美元。亞馬遜（AMZN）也預計在 2025 年支出約 1250 億美元。總體而言，預計今年整個行業的人工智能基礎設施投資將達到 3800 億美元。</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>這一輪支出引發了市場的混合反應。最近，甲骨文的股價在 OpenAI 的數據中心延遲報告後下跌了 13%，儘管該公司迅速否認了該報告。博通在發佈顯示其定製人工智能芯片利潤率下降的財報後，股價也下跌了超過 11%。</p>
</div><h2><strong>Implications for Investors</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>對投資者的影響</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>克里希納的言論正值資本配置受到更多審查之際。他認為，目前基於語言的人工智能模型在沒有進一步突破的情況下，達到 AGI 的機會可能只有 “0% 到 1%”。在他看來，這一領域的重大進展需要將今天的語言模型與更復雜的知識形式結合起來。他還表示，產生足夠的年度利潤以證明所需資本的合理性將是一項挑戰。根據他的數字，總投資 8000 億美元每年需要約 800 億美元的利潤，僅用於覆蓋該資本的成本。</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>雖然許多公司預計人工智能將釋放出巨大的生產力和自動化收益，但仍然不確定這些收益何時或是否會與支出相匹配。瑞銀（UBS）數據顯示，2025 年人工智能數據中心的融資協議已躍升至 1250 億美元，而去年同期僅為 150 億美元。到 2028 年所需的總計 1.5 萬億美元中，約一半可能來自私人信貸市場。</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>我們使用 TipRanks 的比較工具將所有大型人工智能支出者進行對比，以獲得對每家公司及整個人工智能行業的更廣泛視角。在列表中，您將找到 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 對 AI 大規模投資的長期財務回報表示擔憂。  
- 他指出，建設和運營 AI 基礎設施的成本可能遠超預期，行業資本支出可能達 8 萬億美元。  
- 目前，AI 基礎設施投資預計今年將達到 3800 億美元，市場反應不一。  

IBM 首席執行官質疑在 8 萬億美元的 AI 投資中，AGI 的回報是否只有 “零到 1% 的機會”