英特尔首席执行官林斌（Lip-Bu Tan）与博通首席执行官陈福阳（Hock Tan）今日在新加坡出席财经会议时指出，资本获取能力可能成为人工智能行业面临的最大潜在挑战。作为AI行业关键的芯片供应商，英特尔和博通正面临截然不同的需求态势。由于AI代理运行工具的需要，英特尔中央处理器需求激增，上月其披露产能仅能满足50%的订单需求；博通则主要供应网络处理器及定制AI加速器。针对当前数据中心芯片供不应求的局面，陈福阳预测，短缺状况有望在2028年或2029年得到缓解，但计算能力需求与行业供给能力之间的不平衡可能会持续至2030年。陈福阳还提及训练大型语言模型的高昂成本问题，并特别提到OpenAI Group PBC。今年早些时候，博通曾协助这家AI开发商设计了首款定制推理芯片。“目前他们仍在亏损，因为投入了大量资金用于训练，”林斌表示，“坦率地说，这除表明提供前沿生成式AI模型具有巨大收入增长潜力外，并不能说明其他问题。”相比之下，据悉Anthropic PBC在剔除模型训练成本和与合作伙伴共享的收入后，毛利率超过80%，并有望连续第二个季度实现正向调整后营业利润。陈福阳指出，AI实验室目前的收入相当一部分来自试点项目。他比喻道：“就像孩子去街机厅，父母给10美元代币，10分钟花完却什么也没学到。”他呼吁AI实验室应获取更多能实现推理支出回报的客户。针对AI股票的剧烈波动，陈福阳批评许多投资者设定了极端期望，其行为“几乎就像在赌场”。尽管市场热情高涨，但他强调，资本获取能力“可能是该行业面临的最大限制”。林斌对此表示赞同：“如果前方有任何挑战，那就是资本及其成本；从长远来看，人们希望看到投资回报率。”此外，林斌注意到中国实验室推出的开源语言模型在过去一年获得显著关注，并被证明对许多注重预算的用户而言“已经足够好”。“我坚信开源，这是提高效率的最佳方式。”他说。讨论还延伸至AI之外领域。林斌预测，量子计算可能在未来三到五年内成为主流。英特尔正致力于开发可使用标准芯片制造设备生产的量子处理器。今年1月，阿贡国家实验室部署了由英特尔开发的12量子比特计算机，该公司当时表示，希望能开发出拥有数百个量子比特的量子系统。