投资者内参丨寿紫薇

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10月12日，在新加坡举行的星展银行亚洲未来前瞻大会上，英特尔CEO陈立武与博通CEO陈福阳同台，进行了分享。他表示，AI扩张的关键约束正从芯片产能转向资金供给。利率上升推高资本成本，长期回报成为投资者关注点；短期需求仍强，但长期取决于AI能否真正落地并产生经济收益。

资本与资本成本成为AI扩张的新约束

英特尔 CEO 陈立武表示，人工智能热潮的限制因素已不再只是能否生产足够的芯片，而是能否筹集足够的资金购买这些芯片。

陈立武从成本和回报角度阐述。利率上升使借贷更贵，而 AI 基础设施项目正需要巨额前期投资。同时，投资者开始更严厉地质疑这些支出能否回本。

陈立武说：“如果前方有任何挑战，那就是资本和资本成本；然后从更长期看，人们希望看到 ROI。”

更高债券收益率直接推高数据中心建设和芯片采购的融资成本。当偿债成本上升，需要多年才能产生可观收入的项目更难被证明合理。在近零利率环境下看似有吸引力的经济性，如今正被重新计算。

近期行业需求仍强，长期取决于采用与 ROI

他不认为AI算力行业下行即将到来。

陈立武表示，未来两到三年不太可能出现显著放缓，理由是AI应用采用范围扩大，处理能力需求持续。更长期前景则不确定。未来几年后的轨迹取决于企业是否真正将AI整合进运营，以及该技术是否产生有形经济利益。如果先进模型采用不及预期，或能力提升开始趋平，基础设施需求可能降温。

夸赞中国大模型“足够好、采用速度非常快”

陈立武表示，包括 DeepSeek、Kimi 和 GLM 在内的中国前沿AI模型，受益于每 token 成本更低，因此在不断扩大的 AI 服务市场中成为具有竞争力的替代选择。他将这些模型的采用速度描述为“非常快”，并称其性能对许多应用而言“足够好”，同时强调成本效率与技术能力同样重要。

陈立武还表达了对开源AI开发的支持。他认为，更广泛地获取技术可以促进更高效率和更强竞争。

“我坚定相信开源，这是推动效率的最佳方式。”

他补充称，市场需求最终将决定哪些AI模型最适合不同应用，开发者和企业也会继续根据自身需求评估可用系统。

低成本AI模型对数据中心业务带来机会

对英特尔而言，低成本 AI模型获得更广泛采用，可能在模型本身之外带来机会。陈立武认为，更便宜的推理可能带来更广泛部署，进而增加运行这些工作负载所需的 CPU、服务器和数据中心基础设施需求。他已将英特尔的数据中心业务定位为代理式 AI 的受益者。代理式AI中，软件代理执行多步骤任务，需要大量计算能力。

在人工智能之外，陈立武表示，量子计算可能在未来三到五年内成为主流技术。他还强调，软件在提高支持新兴技术所需的计算基础设施效率方面发挥着重要作用。

#英特尔#AI#算力#大模型#量子计算

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