博通CEO陳福陽（Hock Tan）周一在新加坡的一場活動上表示，在整個行業競相建設基礎設施、為日益複雜的AI模型提供算力支持之際，融資可能成為AI擴張面臨的更大障礙，其影響甚至可能超過半導體、記憶體晶片或電力的短缺。陳福陽說，「我認為，最大的限制可能是資本。」
同台亮相的英特爾CEO陳立武（Lip-Bu Tan）也表達對融資問題的擔憂，他指出資本成本不斷上升，同時市場也在質疑那些大舉投資AI的企業最終能否獲得足夠的回報。陳立武說，「如果說目前存在什麼挑戰，那就是資本以及資金成本。另一方面，從長遠來看，人們希望看到投資回報率（ROI）。」
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記憶體晶片短缺1年後不是問題
外媒報導，兩位半導體界高層的表態，凸顯AI產業正面臨的一項新挑戰，之前，為了因應運算能力需求的激增，多家企業投入巨額資金建造資料中心、開發先進晶片並完善電力基礎設施。隨著借貸成本上升，科技企業為AI基礎設施投入大量資金的融資活動也可能變得更加複雜。
債券殖利率走高可能推升資料中心建置和晶片採購的融資成本，進而排擠相關專案的經濟效益，而這類專案可能需要數年時間才能產生回報。
陳福陽表示，過去2年，AI產業不斷遭遇供應瓶頸，但隨著產能擴大，部分限制因素可望逐步緩解；他說，「過去2年，我們不斷遇到各種供應瓶頸，但隨後又一一克服了，今天的記憶體晶片短缺，1年後可能就不再是問題。」
AI供需失衡可能延續到2030年
他認為，晶圓短缺可能在2028年或2029年得到緩解；隨著新的基礎設施陸續投入運營，電力供應狀況也可能有所改善。
儘管對融資問題表示擔憂，兩位高層仍看好近期AI運算基礎設施的需求前景。陳福陽表示，對算力基礎設施的需求超過我們的供應能力，這種供需失衡可能持續到2029年，甚至延續至2030年。
陳立武也說，未來2到3年，整個產業不太可能明顯放緩，他指出，AI應用正被越來越廣泛的採用，市場對算力的需求也持續成長。
AI能否維持成長取決企業採用的速度
不過，他們表示，未來幾年後，AI產業能否維持成長，將取決於企業採用AI的速度，以及這項技術能否帶來實質的經濟效益。
陳福陽提醒，如果先進AI模型的普及情況不如預期，或者模型能力的提升開始趨於停滯，計算基礎設施的需求就可能放緩；陳立武則說，企業將愈來愈需要證明AI投資能帶來實質回報，例如能否提高營運效率，以及是否能催生新的商業模式。
