ROMA (Public Policy Bytes) – “Non esiste alcuna possibilità di ottenere un ritorno su un investimento di 8mila miliardi di dollari di spese in conto capitale, perché implica la necessità di circa 800 miliardi di dollari di utile solo per coprire gli interessi”.
È il commento dell’amministratore delegato di Ibm Arvind Krishna sulla spinta agli investimenti e all’indebitamento per infrastrutture di intelligenza artificiale, animata dalla corsa alla cosiddetta IA generale (Agi).
“Oggi – spiega Krishna in una puntata di Decoder, podcast di The Verge – se un’azienda decide di impegnarsi per lo sviluppo di 20-30 gigawatt di potenza, necessità di 1.500 miliardi di dollari di spese in conto capitale e deve utilizzarne l’intera capacità in cinque anni, perché trascorso quel periodo bisogna sostanzialmente dismetterla e reinvestire. Considerando gli impegni complessivi annunciati a livello mondiale in questo ambito, si arriva a circa 100 gigawatt”, per i quali si renderebbe necessaria la cifra reputata insostenibile dalla guida di Ibm.
Krishna attribuisce, infatti, “probabilità davvero basse, dello 0-1%, al fatto che l’attuale insieme di tecnologie note ci possa condurre all’IA generale”, dicendosi dunque scettico sul contributo che possono fornire in tale ambito i modelli linguistici di cui disponiamo attualmente: “abbiamo modelli basati sul lessico, e non sono sicuro che questo sia l’unico modo per creare conoscenza”.
Infine, sulla fiducia mostrata da OpenAI nella possibilità che gli investimenti producano ritorni sufficienti, Krishna sostiene si tratti “di una mera convinzione che alcune persone desiderano perseguire”. (Public Policy Bytes) DVZ
