更新：2026-10-13 22:39:08
英特尔和博通的CEO警告称，对算力基础设施的需求仍将持续超过供应，但资金获取能力可能成为制约人工智能（AI）热潮的一大因素。
博通CEO陈福阳（Hock Tan）周一（10月12日）在新加坡的一场活动上表示，在整个行业竞相建设基础设施、为日益复杂的AI模型提供算力支持之际，融资可能成为AI扩张面临的更大障碍，其影响甚至可能超过半导体、存储芯片或电力的短缺。
陈福阳说道：“我认为，最大的制约因素可能是资本。”
同台亮相的英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）也表达了对融资问题的担忧，他指出资本成本不断上升，同时市场也在质疑那些大举投资AI的企业最终能否获得足够的回报。
陈立武说道：“如果说眼下存在什么挑战，那就是资本以及资金成本。另一方面，从长远来看，人们希望看到投资回报率（ROI）。”
两位高管的表态凸显了AI行业正面临的一项新挑战。此前，为了应对计算能力需求的激增，多家企业投入巨额资金建设数据中心、开发先进芯片并完善电力基础设施。
随着借贷成本上升，科技企业为AI基础设施投入巨资的融资活动也可能变得更加复杂。
债券收益率走高可能推高数据中心建设和芯片采购的融资成本，进而挤压相关项目的经济效益，而此类项目可能需要数年时间才能产生回报。
陈福阳表示，过去两年，AI行业不断遭遇供应瓶颈，但随着产能扩大，部分限制因素有望逐步缓解。
他说：“过去两年，我们不断遇到各种供应瓶颈，但随后又一一克服了。今天的存储芯片短缺，一年后可能就不再是问题。”
陈福阳认为，晶圆短缺可能在2028年或2029年得到缓解。随着新的基础设施陆续投入运营，电力供应状况也可能有所改善。
尽管对融资问题表示担忧，两位高管仍看好近期AI计算基础设施的需求前景。
陈福阳表示：“对算力基础设施的需求超过了我们的供应能力。”他补充称，这种供需失衡可能持续到2029年，甚至延续至2030年。
陈立武也表示，未来两到三年，整个行业不太可能出现明显放缓。他指出，AI应用正得到越来越广泛的采用，市场对算力的需求也在持续增长。
不过，两位高管表示，未来几年之后，AI行业能否维持增长，将取决于企业采用AI的速度，以及这项技术能否带来实质性的经济效益。
陈福阳提醒，如果先进AI模型的普及情况不及预期，或者模型能力的提升开始趋于停滞，计算基础设施的需求就可能放缓。
陈立武则强调，企业将越来越需要证明AI投资能够带来切实回报，例如能否提高运营效率，以及是否能催生新的商业模式。
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