Il CEO di Broadcom, Hock Tan, ha dichiarato lunedì che sarà il capitale – e non la scarsità di wafer o memoria – a rappresentare il principale vincolo alla crescita dell’intelligenza artificiale, mentre la domanda di capacità di calcolo rischia di superare l’offerta almeno fino al 2030.
Punti chiave:
- Per il CEO di Broadcom Hock Tan è il capitale, più che l’offerta di wafer o memoria, il principale limite alla crescita dell’AI.
- Tan ritiene che la domanda di potenza di calcolo possa superare l’offerta fino al 2029, e forse oltre.
- Anche il CEO di Intel Lip-Bu Tan segnala il costo del capitale e la pressione per dimostrare ritorni sugli investimenti in AI.
Hock Tan mette in guardia sul capitale
Intervenendo lunedì a un panel a Singapore, Tan ha spiegato che il produttore di chip sta via via superando i colli di bottiglia su wafer e memoria, ma che il vero vincolo, man mano che l’AI continua a espandersi, sarà la disponibilità e il costo del capitale.
Ha aggiunto che i laboratori all’avanguardia Anthropic e OpenAI hanno dimostrato di poter generare ricavi significativi con gli ultimi modelli impiegati come assistenti personali basati su AI.
Il settore ha attraversato una serie di strozzature dal lato dell’offerta negli ultimi due anni, riuscendo ogni volta a smaltirle, ha ricordato Tan alla DBS Asia Future Forward Conference, come riportato da CNBC. «La carenza di memoria che vediamo oggi potrebbe non esserci più tra un anno», ha affermato. Secondo Tan anche la scarsità di wafer potrebbe attenuarsi tra il 2028 e il 2029, mentre l’offerta di energia elettrica dovrebbe migliorare con l’entrata in funzione di nuove infrastrutture.
«Oggi c’è più domanda di infrastrutture di calcolo di quanta ne possiamo soddisfare», ha sintetizzato Tan. Il divario tra domanda e offerta, ha aggiunto, potrebbe protrarsi fino al 2029 e forse spingersi oltre, fino al 2030.
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Lip-Bu Tan e il tema dei ritorni
Il CEO di Intel, Lip-Bu Tan, ha confermato le stesse preoccupazioni intervenendo al medesimo evento, sottolineando il peso dei costi di finanziamento e la necessità, per le aziende, di dimostrare che la spesa in AI genera ritorni concreti. «La vera sfida, davanti a noi, è il capitale e il suo costo; poi, sul lungo periodo, gli investitori vogliono vedere il ROI», ha spiegato.
Questa pressione ricade sui progetti legati a data center, semiconduttori e infrastrutture energetiche, settori in cui i ritorni sugli investimenti possono emergere solo dopo diversi anni.
Hock Tan ha avvertito che la domanda potrebbe raffreddarsi se l’adozione dei modelli più avanzati dovesse deludere le aspettative, o se i progressi nelle capacità dei modelli rallentassero. A sua volta, Lip-Bu Tan ha osservato che le imprese dovranno sempre più dimostrare benefici tangibili, sotto forma di maggiore efficienza operativa e nuovi modelli di business abilitati dall’AI.
Il modello di finanziamento AI di Broadcom
Un mese fa Tan aveva indicato un altro collo di bottiglia. Intervenendo l’8 settembre a una conferenza tecnologica di Goldman Sachs, aveva spiegato che Broadcom riesce a pianificare con una certa precisione le forniture di wafer, memoria e substrati, mentre è molto più difficile prevedere la disponibilità di siti per data center già predisposti per carichi energetici elevati.
Tan ha anche descritto una struttura di finanziamento con Apollo e Blackstone, nella quale banche e partner finanziari si fanno carico di parte del rischio legato agli investimenti in capacità di calcolo per i laboratori di AI che non dispongono ancora di flussi di cassa adeguati.
Le tre società hanno presentato questa piattaforma a giugno, con una prima tranche da 35 miliardi di dollari guidata da Apollo, destinata a finanziare oltre 20 gigawatt di capacità di calcolo per i laboratori di frontiera fino al 2028. Il primo accordo riguarda l’espansione – già annunciata – della capacità di calcolo di Anthropic, per oltre 1 gigawatt.
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