国际商业机器公司首席执行官 Arvind Krishna 在 The Verge 上露面解码器播客质疑目前为追求通用人工智能而进行的资本支出是否能够收回成本。Krishna 表示，今天建设和填充大型人工智能数据中心的数据使该行业走上了这样的轨道：大约 8 万亿美元的累计承诺将需要大约 8000 亿美元的年利润来满足资本成本。
这一说法与对当前硬件、其折旧和能源的假设直接相关，而不是任何可靠的长期预测，但它是在我们看到几家公司通过前所未有的多年基础设施项目相互竞争的时候提出的。
Krishna 估计，用计算硬件填充 1 吉瓦的人工智能设施需要大约 800 亿美元。问题在于，这种规模的部署正在从绘图板进入实际规划阶段，领先的人工智能公司提议部署数十吉瓦的电力 –在某些情况下，超过 100 吉瓦– 每个。Krishna 表示，总的来说，公开和私人公告显示，目前规划的容量约为 100 吉瓦，专门用于 AGI 级工作负载。
克里希纳指出，折旧是投资者最低估的计算部分。人工智能加速器通常会在五年内被淘汰，他认为架构变革的步伐意味着车队必须被替换而不是扩展。“你必须在五年内用完它，因为到那时，你必须把它扔掉并重新装满它，”他说。
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