英特尔、博通首席执行官警告:资金紧张或将成为人工智能最大瓶颈
尽管算力基础设施的需求持续供不应求,但英特尔与博通两家企业的首席执行官发出警告,资金获取能力或将成为人工智能发展的一大主要约束。博通 CEO 陈福阳称,全行业都在加紧建设基础设施,支撑复杂度越来越高的 AI 大模型。相较于半导体、存储芯片或是电力短缺,融资问题可能会成为 AI 扩张更大的阻碍。

“我认为最大的制约因素或许是资本。” 陈福阳周一于新加坡星展亚洲未来前瞻峰会上发言表示。
英特尔 CEO 陈立武也对融资风险表达了相同的担忧。他指出,资本成本持续走高,同时市场也心存疑问:大举投入 AI 的企业,最终能否创造足够回报。
“如果说未来存在挑战,那就是资本以及资本成本;从更长期角度看,市场希望看到实实在在的投资回报率(ROI)。” 他说道。
两位高管的发言,揭示出 AI 行业正在浮现的一大难题。为应对算力需求暴涨,行业已经向数据中心、先进芯片、电力基础设施投入海量资金。
当前借贷成本抬升,可能会给重金押注 AI 基建的科技企业的融资带来麻烦。债券收益率走高,将抬高数据中心建设、芯片采购的资金成本;而这类项目往往需要数年时间才能产生收益,项目的商业可行性或将承受压力。
陈福阳表示,过去两年行业接连遭遇各类供给瓶颈,但随着产能扩张,部分约束条件有望得到缓解。
“过去两年,各种瓶颈层出不穷,但我们总能逐一克服。如今的存储短缺,一年之后或许就不复存在。”
他预判,晶圆紧缺局面有望在 2028‑2029 年得到缓和;同时随着新建基础设施陆续投产,电力供给情况也会改善。
虽然担忧融资环境,但两位高管依旧看好 AI 算力基础设施的短期需求。
陈福阳称:“算力基础设施的市场需求已经超出行业供给能力。” 他补充,这种供需失衡状态或将持续至 2029 年,甚至延续到 2030 年。
英特尔的陈立武同样认为,受 AI 应用普及、算力需求拉动,未来两到三年行业不太会出现显著的增长失速。
但两位高管同时提到:数年之后行业能否维持高增长,取决于企业落地 AI 的速度,以及 AI 技术能否创造实实在在的经济效益。
博通的陈福阳提醒:倘若高级 AI 模型落地不及预期,或是模型性能提升进入平台期,算力基础设施的需求就有可能降温。
而陈立武则着重强调:企业越来越需要通过效率提升、全新商业模式,来证明 AI 投资可以带来看得见摸得着的回报。




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