IBM Üst Yöneticisi Arvind Krishna, The Decoder podcast’inde yapay zeka altyapı yarışının finansal sürdürülebilirliğine ilişkin uyarıda bulundu. Bir gigavatlık veri merkezinin mevcut fiyatlarla yaklaşık 80 milyar dolara mal olduğu kaydedildi. 20-30 gigavatlık altyapı planlarında ise sermaye harcamalarının 1,5 trilyon dolara ulaşabileceği belirtildi.
Krishna, bu rakamların “bugünkü sayılar” olduğunu ve sektörün büyümesiyle maliyetlerin değişebileceğini ifade etti. Gelişmiş yapay zeka çiplerinin genellikle beş yıl içinde yenilenmesi gerektiğini vurgulayarak, sürekli yeniden yatırım döngüsünün finansal yük yarattığını aktardı.
Dünyadaki yapay genel zeka (AGI) peşindeki toplam taahhütlerin yaklaşık 100 gigavat olduğu kaydedildi. Gigavat başına 80 milyar dolarla hesaplandığında, bu sermaye harcamalarının 8 trilyon dolara ulaşacağı ve faiz ödemelerini karşılamak için yıllık 800 milyar dolar kâr gerektiği belirtildi.
Mevcut büyük dil modellerinin, ek atılımlar olmadan yapay genel zekaya ulaşma olasılığını “yüzde sıfır ila 1” olarak değerlendiren Krishna, yapay zekanın kurumsal alanda trilyonlarca dolarlık verimlilik potansiyeli taşıdığını ifade etti. AGI’ye ulaşmak için dil modellerinin “sert bilgi” sistemleriyle birleştirilmesi gerektiğini ileri sürerek, bu yaklaşımın başarıya ulaşıp ulaşmayacağından emin olmadığını kaydettti.
