**博通（Broadcom）**行政總裁陳福陽（Hock Tan）周一表示，推動人工智能（AI）基建再上樓梯級，真正的瓶頸將不再是晶圓或記憶體供應，而是資本本身；同時預期算力需求至少至 2029 年、甚至 2030 年，仍會持續跑贏供應。
重點摘要：
- 博通 CEO 陳福陽指，限制 AI 增長的最大因素，或將由晶圓、記憶體供應轉為資本及融資能力。
- 他估計，AI 運算需求有機會一路至 2029 年、甚至 2030 年，都超出行業能提供的算力。
- 英特爾 CEO 陳立武同場亦提到，資本成本及證明 AI 投資回報的壓力正急速升溫。
陳福陽：真正瓶頸係「資本」
陳福陽在新加坡一個論壇上發言時，指出，博通在晶圓及記憶體短缺方面已逐步「拆彈」，但隨住 AI 建設進一步升級，未來最大的約束將會是資本能否跟得上。
他提到，新一代前沿實驗室如 Anthropic 及 OpenAI，已經透過最新一代的大型模型，以及 AI 個人助理等應用，證明可以產生可觀收入，商業模式開始成形。
陳福陽在 DBS Asia Future Forward Conference 上表示，過去兩年晶片產業幾乎「逐個關卡」咁處理各類供應瓶頸，由晶圓、記憶體以至其他關鍵零組件，但每次都能慢慢消化。他指：「今日你覺得記憶體好缺，但一年之後情況可能完全唔同。」他預期，晶圓供應緊張有望在 2028、2029 年開始紓緩，而隨住新基建落成，電力供應亦有機會逐步改善。
不過，他同時強調：「市場對運算基建嘅需求，明顯多過我哋能夠提供嘅產能。」他估計，這個供需缺口有可能一直維持至 2029 年，甚至進一步拉長去到 2030 年。
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陳立武：資本成本與回報壓力齊升
**英特爾（Intel）**行政總裁陳立武（Lip-Bu Tan）在同一場合亦呼應相關憂慮，特別是融資成本與投資者對回報的期望。「如果要講短期面前最大難題，其實係資本同資本成本；長遠嚟講，大家都要見到實實在在嘅投資回報（ROI），」他說。
他指出，這種壓力最終會落到數據中心、晶片製造以及電力基建項目身上，而這類大型項目從動工到見到現金回報，往往需要數年時間，與金融市場追求的短期回報節奏並不一致。
陳福陽亦提醒，現時的「搶算力」潮未必永遠持續：如果企業對最先進模型的實際採用低於預期，或模型能力的提升步伐放緩，AI 需求亦可能出現降溫。陳立武則認為，企業日後要愈來愈清晰地交代 AI 帶來的實質效益，包括效率提升及全新商業模式，才能說服股東持續買單。
博通的 AI 融資方案
值得注意的是，一個月前陳福陽提到的「瓶頸」，其實還不是資本本身。在 9 月 8 日舉行的 **高盛（Goldman Sachs）**科技會議上，他指出，博通在晶圓、記憶體及基板等供應上，基本可以透過中長期規劃去管理，但真正難以預測的，是具備充足供電能力的數據中心場地何時、在哪裏可以落成。
當時他亦披露，博通已與 Apollo 及 Blackstone 搭建一個融資架構，由銀行及財務夥伴分擔部份為 AI 實驗室提供算力基建的風險，特別針對那些現金流仍未夠穩定、但需要大手筆投資算力的前沿實驗室。
這個平台早在 6 月已由三家公司聯手公布，首期規模達 350 億美元，由 Apollo 領銜，目標是在 2028 年前為前沿實驗室提供逾 20 吉瓦（GW）算力所需的基建資金。首宗落地交易，正是支援 Anthropic 早前宣布、超過 1 吉瓦計算能力的擴充計劃。
