L’amministratore delegato di Broadcom, Hock Tan, ha affermato lunedì che il principale freno alla crescita dell’intelligenza artificiale rischia di essere il capitale disponibile, più che le carenze di wafer o memoria, mentre la domanda di capacità di calcolo potrebbe superare l’offerta almeno fino al 2030.
Punti chiave:
- Per il CEO di Broadcom Hock Tan sarà il capitale, non l’offerta di wafer o memoria, a rappresentare il limite principale alla crescita dell’AI.
- Tan ritiene che la domanda di capacità di calcolo possa restare superiore all’offerta fino al 2029 e forse spingersi al 2030.
- Il CEO di Intel Lip-Bu Tan richiama a sua volta l’attenzione sul costo del capitale e sulle pressioni per dimostrare i ritorni degli investimenti in AI.
Hock Tan mette in guardia sul capitale
Intervenendo a un panel a Singapore lunedì, Tan ha spiegato che il gruppo sta superando le strozzature legate a wafer e memoria, ma che il vincolo più severo, man mano che l’AI avanza, sarà la disponibilità di capitale.
Tan ha aggiunto che i laboratori di frontiera Anthropic e OpenAI hanno già dimostrato di poter generare ricavi consistenti con gli ultimi modelli, impiegati come assistenti personali basati su AI.
Il settore, ha ricordato il manager alla DBS Asia Future Forward Conference, ha attraversato una serie di colli di bottiglia nell’offerta negli ultimi due anni, riuscendo di volta in volta a risolverli, come ha raccontato. «La carenza di memoria che vediamo oggi potrebbe non essere più tale tra un anno», ha osservato. Secondo Tan anche la scarsità di wafer potrebbe attenuarsi entro il 2028-2029, mentre l’offerta di energia elettrica migliorerebbe con l’entrata in funzione di nuove infrastrutture.
«La domanda di infrastrutture di calcolo è superiore a quanto siamo in grado di fornire», ha detto Tan, stimando che questo squilibrio possa protrarsi fino al 2029 e forse spingersi al 2030.
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Lip-Bu Tan e la sfida dei ritorni
Allo stesso evento, anche il CEO di Intel, Lip-Bu Tan, ha confermato le stesse preoccupazioni, richiamando l’attenzione sui costi di finanziamento e sulla necessità per le aziende di provare che la spesa in AI generi ritorni concreti. «Se c’è un ostacolo immediato, è il capitale e il costo del capitale; poi, nel lungo periodo, le persone vogliono vedere il ritorno sull’investimento», ha affermato.
Questa pressione grava su data center, semiconduttori e grandi progetti legati all’energia, i cui ritorni economici possono richiedere anni per materializzarsi.
Hock Tan ha avvertito che la domanda potrebbe raffreddarsi se l’adozione dei modelli più avanzati dovesse deludere o se i progressi nelle capacità dei modelli rallentassero. Lip-Bu Tan, dal canto suo, ritiene che le imprese dovranno sempre più dimostrare benefici misurabili in termini di efficienza e di nuovi modelli di business.
Il nodo del finanziamento per l’AI in Broadcom
Un mese fa Tan aveva indicato un altro collo di bottiglia. Intervenendo a una conferenza tecnologica organizzata da Goldman Sachs l’8 settembre, aveva spiegato che Broadcom può pianificare l’approvvigionamento di wafer, memoria e substrati, mentre è molto più complesso prevedere la disponibilità di siti per data center già predisposti in termini di capacità elettrica.
Il CEO ha inoltre descritto una struttura di finanziamento con Apollo e Blackstone in cui banche e partner finanziari si assumono parte del rischio legato al funding delle infrastrutture di calcolo per i laboratori di AI con flussi di cassa ancora insufficienti.
Le tre società hanno lanciato questa piattaforma a giugno, con una prima tranche da 35 miliardi di dollari guidata da Apollo, destinata a oltre 20 gigawatt di capacità di calcolo per i laboratori di frontiera fino al 2028. Il primo accordo riguarda il già annunciato piano di Anthropic per espandere di oltre 1 gigawatt la propria capacità di calcolo.
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