
陈立武指出AI算力供需失衡恐持续到2029年,未来成长关键在提升效率、集成多种运算技术与加速人才布局,且产业至少需15万名工程师。AI摘要
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英特尔首席执行官(CEO)陈立武12日指出,AI基础设施至关重要,未来几年运算资源可能持续供不应求,短缺情况甚至可能延续至2029年。这波供需失衡主要来自AI模型需求呈指数级成长,以及将AI模型导入不同产业所涉及的复杂性。
星展集团12日在新加坡举办首届「亚洲未来前瞻论坛」,邀请英特尔首席执行官陈立武、博通总裁兼首席执行官陈福阳,与星展集团运行总裁陈淑珊进行对谈。该论坛聚焦AI时代的领导力、投资机会及企业组织转型。
陈立武强调,AI带来的影响可能超越互联网。通过自动化处理日常繁琐工作、提升预测能力,AI不仅能改善人们的日常生活,也能提高职场效率。
陈立武指出,AI产业需求依然强劲,但下一阶段的成长关键,不只是持续扩充GPU,而是提升运算资源使用效率,集成CPU、GPU、专用加速器及量子运算,并加速软件与人才布局。
谈到量子运算投资,陈立武表示,企业经营必须同时考量短、中、长期发展,在新技术尚未成熟前就提早布局。他在出任英特尔首席执行官前,便已投资部分量子运算新创公司。随着错误校正技术逐步发展,量子运算在药物探索、化学研究及新材料开发等领域,也开始出现实际应用机会。他预期,未来三至五年,量子运算有机会进入主流应用,而是与其他运算技术相互集成。
陈立武指出,除硬件外,软件是提升基础设施效率的重要推手,企业应寻找适合的软件合作伙伴,集成硬件、软件与服务,提供更完整的解决方案。随着软件公司估值回落,市场也可能出现值得关注的投资机会。
不过,AI产业能否持续成长,仍须观察成本控制与企业实际采用情况。陈立武指出,企业导入AI时,若未妥善管理Token使用量,运算成本可能快速攀升。相较之下,中国部分AI模型的Token成本较低,且企业采用速度加快;DeepSeek、Kimi及GLM等模型,也显示不同技术路线正逐步缩小性能差距。他也提醒,AI产业仍需要大量专业人才,整体产业至少需要约15万名工程师,人才招募与培育将是未来发展的重要支柱。
他认为主因是AI模型需求呈指数级成长,且把模型导入各产业的落地复杂度很高,导致运算资源持续供不应求,短缺情况可能拖长到2029年。 他指出,下一阶段不只是持续扩充GPU,而是要提升算力使用效率,集成CPU、GPU、专用加速器与量子运算,同时强化软件与人才布局。 陈立武提醒,若企业未妥善管理Token使用量,AI运算成本会快速攀升;此外,产业仍需要大量专业人才,整体至少要约15万名工程师,招募与培育都很关键。精华 FAQ

