在AI浪潮席卷全球的当下，算力供需矛盾正成为业界关注的焦点。

英特尔执行长陈立武10月12日在新加坡出席星展集团首届「亚洲未来前瞻论坛」时表示，AI基础设施已成为数字经济发展的关键支柱，未来两到三年AI硬件将持续短缺，供不应求的局面甚至可能延续至2029年。

陈立武指出，当前算力供需失衡主要由两大因素驱动：一是AI模型需求呈指数级成长，二是将AI模型导入不同产业所涉及的复杂性远超预期。他强调，AI带来的影响可能超越因特网——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，也能显著提高职场效率。

尽管AI产业需求依然强劲，但陈立武认为，产业下一阶段的成长关键，已不只是持续扩充GPU算力，而是提升运算资源的使用效率。他提出，应整合CPU、GPU、专用加速器乃至量子运算等多元算力，并加速软件与人才布局，构建更高效、更完整的AI基础设施。

谈及量子运算投资，陈立武表示，企业经营必须同时兼顾短、中、长期发展，在新技术尚未成熟前就提早卡位。事实上，他在出任英特尔执行长之前，便已投资多家量子运算新创公司。随着错误校正技术逐步成熟，量子运算在药物探索、化学研究及新材料开发等领域已开始显现实际应用机会。他预期，未来三至五年，量子运算有机会进入主流应用，并与其他运算技术相互整合。

除硬件之外，陈立武特别指出，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，整合硬件、软件与服务，提供更完整的解决方案。他还提到，随着软件公司估值回落，市场可能出现值得关注的投资机会。

不过，AI产业能否持续成长，仍需观察成本控制与企业实际采用情况。陈立武提醒，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等模型的崛起，也显示不同技术路线正逐步缩小效能差距。

此外，人才短缺是产业发展的另一大挑战。陈立武估计，整体AI产业至少需要约15万名工程师，人才招募与培育将成为支撑未来发展的重要支柱。