新加坡——英特爾和博通的首席執行官警告稱，儘管計算基礎設施的需求持續超過供應，但資本獲取渠道可能成為人工智能繁榮的主要制約因素。

博通首席執行官陳福陽（Hock Tan）表示，隨着行業競相建設驅動日益複雜模型所需的基礎設施，融資可能比半導體、存儲芯片或電力短缺成為 AI 擴張的更大障礙。

“我認為最大的制約因素可能是資本，” 陳福陽週一在新加坡舉行的星展銀行亞洲未來向前大會（DBS Asia Future Forward Conference）上表示。

英特爾首席執行官陳立武也表達了對融資的擔憂，指出資本成本上升，以及大力投資 AI 的公司最終能否產生足夠回報的問題。

“如果説眼前有什麼挑戰，那就是資本以及資本成本；而從長遠來看，人們希望看到投資回報率（ROI），” 他説。

他們的言論凸顯了 AI 行業面臨的一個新興挑戰。該行業已投入鉅額資金用於數據中心、先進芯片和電力基礎設施，以預期計算容量的激增需求。

這些警告之際，借貸成本上升正威脅使大力投資 AI 基礎設施的科技公司的融資複雜化。較高的債券收益率可能會增加數據中心建設和芯片採購的資金成本，從而可能給那些可能需要數年才能產生回報的項目的經濟性帶來壓力。

陳福陽表示，過去兩年行業反覆遭遇供應瓶頸，但隨着生產能力的擴大，預計部分限制將會緩解。

“在過去兩年中，我們看到一系列瓶頸不斷出現，但我們隨後克服了它們，” 他説。“今天的存儲芯片短缺可能在一年後就不會是那樣了。”

他暗示，晶圓短缺可能在 2028 年或 2029 年得到緩解，而隨着新基礎設施上線，電力供應狀況也可能改善。

儘管存在融資方面的擔憂，兩位高管仍對 AI 計算基礎設施的近期需求保持樂觀。

“對計算基礎設施的需求超過了我們的供應能力，” 陳福陽表示，並補充説這種失衡可能會持續到 2029 年，甚至可能延續至 2030 年。

英特爾的陳立武同樣表示，鑑於 AI 應用採用的增加以及對算力的需求，未來兩三年內行業不太可能出現顯著放緩。

但高管們表示，要在未來幾年之後維持這種增長，將取決於企業採用 AI 的速度，以及該技術能否帶來實質性的經濟效益。

博通的陳福陽警告稱，如果先進 AI 模型的採用情況令人失望，或其能力提升開始停滯，對計算基礎設施的需求可能會放緩。

與此同時，陳立武強調，企業將越來越需要通過提高效率和開發新商業模式，來證明 AI 投資帶來的切實回報。