8美元的Trials人工智能幻影：IBM称数学根本行不通

华尔街上的每个人都在忙着庆祝人工智能超级周期--直到你尝试数学计算。本周，IBM（纽约证券交易所代码：IBM）首席执行官Arvind Krishna公布了一个数字，其数字之大，足以让人工智能派对停止。

他告诉Decoder，按照今天的成本，建造和全面装备一个10亿瓦的人工智能数据中心需要大约800亿美元。整个行业已经宣布了近100吉瓦的超大规模容量，这意味着大约8万亿美元的资本支出。

他的结论很直率：“你不可能获得回报”，他认为公司仅需要约8000亿美元的利润才能满足如此规模的投资利息。

这一警告是正确的，因为大型科技公司正在炫耀支出，就像价格并不重要一样。Amazon.com Inc（NASDAQ：AMZN）、微软公司（NASDAQ：MSFT）、Alphabet Inc（NASDAQ：GOOG）（NASDAQ：GOOG）和Meta Platforms Inc（NASDAQ：META）正在向计算、图形处理器、土地、电力和冷却投入数百亿美元，这越来越像是一场证明人工智能主导地位的生存竞赛--但不一定是有利可图的竞赛。英伟达公司（纳斯达克股票代码：NVDA）的收入预测假设每个超大规模企业都在不停地建设;芯片制造商和设备供应商的市值取决于这种叙事。

克里希纳所暗示的是一种更加黑暗的可能性：经济学根本不支持这一野心。

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如果资本支出继续飙升，而货币化仍然模糊，就会有人踩刹车。

企业尚未证明生成性人工智能可以大规模地提供投资回报率，推理成本正在爆炸式增长，而且电力短缺已经推迟了多个市场的部署。

你花8万亿美元不是因为你想花;你花它是因为你害怕输掉比赛。

目前，投资者心理是由FOMO而不是基本面驱动的。第一个减缓支出的超大规模企业可能会引发人们对人工智能基础设施盈利能力的更广泛重新思考，并暴露这种建设在很大程度上是叙事而不是经济。

但在某个时候，首席财务官会开始问一些简单的问题，却给出了丑陋的答案：人工智能收入的扩张速度有多快？谁为推断付费？如果企业采用速度比承诺慢怎么办？如果电力限制停止部署怎么办？

如果克里希纳是正确的，人工智能超级周期的结束不是需求崩溃，而是出现了财务瓶颈--第一家暂停支出的公司会引发对所有这些基础设施真正价值的更广泛重新评估。

人工智能革命可能是真实的。但IBM的数学表明，资本模型可能并非如此。而且市场还没有消化人工智能淘金热在回报到来之前就碰壁的风险。

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照片：Shutterstock