**博通（Broadcom）**首席执行官陈福阳周一表示，相比晶圆和存储供给，资本金正逐步成为限制AI产业扩张的最大约束，即便在需求有望一路旺盛直至2030年前后之际，供给仍可能长期落后。
要点速览：
- 博通CEO陈福阳称，未来制约AI发展的首要瓶颈或将从晶圆、存储短缺转向资本约束。
- 他预计，算力基础设施的需求可能一直高于供给，贯穿2029年，并可能延续到2030年。
- 英特尔CEO陈立武同场表示，资本成本与“AI投资回报”压力正在上升。
陈福阳：资本将成AI“硬约束”
在新加坡一场论坛上发言时，陈福阳表示，博通正在逐步化解晶圆和存储的产能瓶颈，但随着AI大规模建设进入深水区，真正的硬约束将越来越多来自资本端。
他提到，前沿AI实验室Anthropic和OpenAI已经证明，基于最新一代大模型打造的AI个人助手，具备可观且持续放大的商业变现能力。
陈福阳在DBS Asia Future Forward Conference上表示，过去两年行业几乎是“一个瓶颈接着一个瓶颈”地往前走，但都在逐步打通。他认为，“今年看似紧缺的存储，未必一年后还是问题。”他判断，晶圆产能短缺大概率会在2028至2029年间边际缓解，而电力供给则有望随着新基础设施落地而逐步改善。
“当前对算力基础设施的需求，远远超过我们能提供的供给。”陈福阳说，这种缺口很可能一直持续到2029年，甚至进一步拉长到2030年前后。
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陈立武：资本成本和ROI审视将趋严
**英特尔（Intel）**首席执行官陈立武在同一场合呼应了上述担忧，强调融资成本上升、以及企业必须证明AI投资“值回票价”的现实压力。
他指出：“摆在眼前的最大挑战，是资本和资本成本；再往后看，人们越来越关注投资回报率（ROI）。”这意味着，那些建设周期长、回本周期更长的数据中心、芯片和能源配套项目，将承受更大的财务考核压力。
陈福阳也提醒，如果先进大模型的应用落地不及预期，或模型能力提升的边际效应趋缓，需求曲线也存在回落风险。陈立武则认为，企业会被迫拿出更具说服力的成果，通过提升运营效率和孵化新业务模式，来兑现AI投资的回报承诺。
博通的AI融资打法
大约一个月前，陈福阳提到的瓶颈还是另一块。9月8日在一场**高盛（Goldman Sachs）**科技会议上，他表示，博通在晶圆、存储、基板等物料上，基本可以通过中长期协议进行规划，但真正难以预测的是具备供电条件的数据中心场地。
他同时披露了与Apollo和Blackstone搭建的一种融资结构：由银行及金融合作伙伴分担一部分算力建设风险，为现金流尚不足以自我覆盖的AI实验室提供算力融资。
今年6月，三方推出这一AI基础设施平台，首期规模为350亿美元，由Apollo主导，目标是在2028年前支持超过20吉瓦（GW）前沿实验室算力部署。首个落地项目即是为Anthropic先前披露的扩建计划提供资金支持，该计划单体算力扩容已超过1吉瓦。
