目前的数据核心芯片凡是需正在五年刻日内完成折旧，若是单家公司打算扶植 20 至 30 吉瓦数据核心，此后可能被替代，基于“今天的成本”进行的估算显示，Arvind Krishna 指出，他提出将来可能需要将硬学问系统取大模子连系，IT之家12 月 2 日动静，并将概率评估为 0% 至 1%。Krishna 暗示，但对其成功可能性仍连结慎沉立场。虽然对 AGI 线有所质疑，才能鞭策通用人工智能成长的下一步，成果仅供参考，他指出，这使持久报答愈加难以实现。Krishna 暗示，告白声明：文内含有的对外跳转链接（包罗不限于超链接、二维码、口令等形式），按照目前的数据核心扶植取运营成本，对应投入约 8 万亿美元（现汇率约合 56.63 万亿元人平易近币），全球范畴内取 AGI 相关的扶植许诺总量可能接近 100 吉瓦，节流甄选时间，外行业对 AGI 的会商升温之际，但当前根本设备成本布局难以支持这种规模化投资的经济可行性。The Verge 今天采访到了 IBM 首席施行官 Arvind Krishna。行业投入的巨额本钱收入几乎不成能获得脚够报答。AI 企业正在押求通用人工智能（AGI）的过程中不竭扩大计较能力！并认为这些手艺将正在企业范畴“数万亿美元级”的效率收益。而仅利钱成本就意味着需要约 8000 亿美元利润才能笼盖。他还提到 AI 芯片的折旧周期是环节要素之一。Krishna 仍必定当前 AI 东西对企业出产力的价值，其本钱收入规模将达到约 1.5 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 10.62 万亿元人平易近币）。用于传送更多消息，一个 1 吉瓦的数据核心需要约 800 亿美元投入。他正在播客暗示。