8美元的Trials人工智能幻影：IBM稱數學根本行不通

華爾街上的每個人都在忙着慶祝人工智能超級周期--直到你嘗試數學計算。本周，IBM（紐約證券交易所代碼：IBM）首席執行官Arvind Krishna公佈了一個數字，其數字之大，足以讓人工智能派對停止。

他告訴Decoder，按照今天的成本，建造和全面裝備一個10億瓦的人工智能數據中心需要大約800億美元。整個行業已經宣佈了近100吉瓦的超大規模容量，這意味着大約8萬億美元的資本支出。

他的結論很直率：「你不可能獲得回報」，他認為公司僅需要約8000億美元的利潤才能滿足如此規模的投資利息。

這一警告是正確的，因為大型科技公司正在炫耀支出，就像價格並不重要一樣。Amazon.com Inc（NASDAQ：AMZN）、微軟公司（NASDAQ：MSFT）、Alphabet Inc（NASDAQ：GOOG）（NASDAQ：GOOG）和Meta Platforms Inc（NASDAQ：META）正在向計算、圖形處理器、土地、電力和冷卻投入數百億美元，這越來越像是一場證明人工智能主導地位的生存競賽--但不一定是有利可圖的競賽。英偉達公司（納斯達克股票代碼：NVDA）的收入預測假設每個超大規模企業都在不停地建設;芯片製造商和設備供應商的市值取決於這種敍事。

克里希納所暗示的是一種更加黑暗的可能性：經濟學根本不支持這一野心。

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如果資本支出繼續飆升，而貨幣化仍然模糊，就會有人踩剎車。

企業尚未證明生成性人工智能可以大規模地提供投資回報率，推理成本正在爆炸式增長，而且電力短缺已經推迟了多個市場的部署。

你花8萬億美元不是因為你想花;你花它是因為你害怕輸掉比賽。

目前，投資者心理是由FOMO而不是基本面驅動的。第一個減緩支出的超大規模企業可能會引發人們對人工智能基礎設施盈利能力的更廣泛重新思考，並暴露這種建設在很大程度上是敍事而不是經濟。

但在某個時候，首席財務官會開始問一些簡單的問題，卻給出了醜陋的答案：人工智能收入的擴張速度有多快？誰為推斷付費？如果企業採用速度比承諾慢怎麼辦？如果電力限制停止部署怎麼辦？

如果克里希納是正確的，人工智能超級周期的結束不是需求崩潰，而是出現了財務瓶頸--第一家暫停支出的公司會引發對所有這些基礎設施真正價值的更廣泛重新評估。

人工智能革命可能是真實的。但IBM的數學表明，資本模型可能並非如此。而且市場還沒有消化人工智能淘金熱在回報到來之前就碰壁的風險。

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照片：Shutterstock