**博通（Broadcom）執行長陳福陽（Hock Tan）**週一表示，在 AI 浪潮持續延燒之際，真正可能壓縮成長空間的，將不再是晶圓或記憶體供給，而是「資本」本身的取得與成本壓力。他預期，AI 運算需求恐怕會一路高於供給，直到 2029 年、甚至延續至 2030 年。
重點整理：
- 博通執行長陳福陽示警，限制 AI 成長的最大瓶頸，將是資本而非晶圓或記憶體供應。
- 他預估，AI 運算需求將持續大於供給，至少到 2029 年、甚至可能延伸到 2030 年。
- 英特爾執行長陳立武（Lip-Bu Tan）同樣點出資本成本與投資報酬壓力，是企業推進 AI 的關鍵考驗。
資本壓力浮現 陳福陽：產能瓶頸可解，資金才是硬傷
陳福陽週一在新加坡一場座談中表示，博通正逐步走出晶圓與記憶體供應吃緊的階段，但隨著 AI 開發規模日益擴大，未來真正的主限因素將是資本：如何籌措所需的巨額建設資金，以及如何承擔長期回收風險。
他提到，前沿實驗室 Anthropic 與 OpenAI 已證明，將最新大型模型導入 AI 個人助理等應用後，確實能創造可觀營收，但要支撐這樣的商業模式，背後需要極大且持續的資本投入。
在過去兩年，半導體與 AI 產業接連遭遇不同供應瓶頸，從晶圓、記憶體到機房用電，業者一路「解完一關再面對下一關」。陳福陽在 DBS Asia Future Forward Conference 上指出， 「今天的記憶體短缺，也許一年後就不再是問題。」他研判，晶圓產能吃緊的情況，最快可能在 2028 或 2029 年逐步舒緩，電力供應也有望隨著新基礎建設完工而改善。
不過，他強調，目前「市場對運算基礎設施的需求，遠高於我們能提供的水準」，這種供不應求的缺口很可能一路持續至 2029 年，甚至延後到 2030 年。
延伸閱讀：ChatGPT 智慧介面升級 為 12 億用戶把圖表與計算機直接塞進回答中
英特爾陳立武：資本成本高漲 投報壓力拉高門檻
**英特爾（Intel）執行長陳立武（Lip-Bu Tan）**在同一場會議上呼應此一憂慮，直指企業面臨的關鍵課題在於融資成本與投資報酬率（ROI）。
他表示，「眼前最大的挑戰，就是資本與資本成本；接下來，從長期來看，大家都會要求看到實際的 ROI。」這股壓力主要落在資料中心、晶片製造與電力基礎建設等大型計畫上，而這類投資往往需要多年時間才能回本。
陳福陽也提醒，若高階模型的實際採用不如預期，或模型效能提升趨勢放緩，AI 需求成長可能降溫。陳立武則預期，企業接下來必須更清楚地拿出證據，證明 AI 投資能以更高效率與創新商業模式轉化為實際收益。
博通的 AI 融資布局
約一個月前，陳福陽曾提到另一項瓶頸。在 9 月 8 日舉行的 **高盛（Goldman Sachs）**科技會議上，他指出，博通雖然可以針對晶圓、記憶體與載板（substrates）等關鍵物料進行中長期規劃，但「具備供電條件的資料中心場址」卻難以預測，成為規劃 AI 佈局時的變數。
他同時說明了與 Apollo 和 Blackstone 合作的融資架構，由銀行及金融合作夥伴分擔部分風險，協助現金流不足的 AI 實驗室取得建置運算資源所需的資金。
三方在 6 月宣布啟動一項 AI 基礎設施平台，首波規模達 350 億美元，由 Apollo 主導，目標是在 2028 年前為前沿實驗室提供超過 20 吉瓦（GW）的運算能力。首筆交易則涵蓋 Anthropic 先前公布的擴建計畫，其運算能力將新增逾 1 吉瓦。
