कृष्णा ने कहा, “अगर एक कंपनी 20-30 गीगावाट देने जा रही है, तो यह $1.5 ट्रिलियन कैपेक्स है,” कृष्णा ने कहा, “अभी हमने जो बिंदु बनाया है, आपको इसे पांच वर्षों में उपयोग करना होगा क्योंकि उस बिंदु पर, आपको इसे फेंकना होगा और इसे फिर से भरना होगा। फिर, अगर मैं एजीआई का पीछा करते हुए इस क्षेत्र में दुनिया में कुल प्रतिबद्धताओं को देखता हूं, तो यह इन घोषणाओं के साथ 100 गीगावाट की तरह प्रतीत होता है। यह 8 ट्रिलियन डॉलर है मेरा मानना है कि इस पर आपको कोई रिटर्न नहीं मिलेगा क्योंकि 8 ट्रिलियन डॉलर के कैपएक्स का मतलब है कि आपको केवल ब्याज का भुगतान करने के लिए लगभग 800 बिलियन डॉलर के लाभ की आवश्यकता है।
कृष्णा ने कहा, खर्च के मौजूदा स्तर की प्रेरणा यह विश्वास है कि एक कंपनी एजीआई (कृत्रिम) तक पहुंच सकती है जनरल इंटेलिजेंस जब मशीनें लोगों की तरह ही चतुर होती हैं) दूसरों से पहले और इसके लिए पूरे बाजार पर कब्ज़ा कर लेती हैं, लेकिन कृष्णा का मानना है कि वे एक कल्पना का पीछा कर रहे हैं।
कृष्णा ने कहा, “मैं आश्वस्त नहीं हूं, या बल्कि मैं इसे बहुत कम संभावना देता हूं – हम 0 से 1 प्रतिशत की बात कर रहे हैं – कि ज्ञात प्रौद्योगिकियों का वर्तमान सेट हमें एजीआई तक ले जाता है।” “मुझे लगता है कि एजीआई को वर्तमान एलएलएम पथ की तुलना में अधिक तकनीकों की आवश्यकता होगी। मुझे लगता है कि इसके लिए ज्ञान को एलएलएम के साथ मिलाने की आवश्यकता होगी। हमारे पास शब्द हैं, और मुझे यकीन नहीं है कि यह ज्ञान पैदा करने का एकमात्र तरीका है। लोग न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के बारे में बात करते हैं, लेकिन अगर मैंने सिर्फ व्यापक अर्थ में “ज्ञान” कहा, तो मेरा मतलब कठिन ज्ञान है जिसे खोजने में लोगों ने हजारों साल बिताए हैं। अगर हम ज्ञान को एलएलएम के साथ मिलाने का कोई तरीका निकाल सकते हैं, तो शायद। फिर भी मैं एक हो सकता हूं, मैं 100 प्रतिशत जैसा नहीं हूं।”
