인텔·브로드컴 CEO들, 자본 부족이 AI의 최대 병목으로 부상할 수 있다고 경고
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싱가포르 — 인텔과 브로드컴의 최고경영자(CEO)들은 컴퓨팅 인프라에 대한 수요가 공급을 계속 상회하고 있는 상황에서도 자본 접근성이 인공지능(AI) 붐의 주요 제약 요인으로 부상할 수 있다고 경고했다.
브로드컴의 호크 탄(Hock Tan) CEO는 점점 더 정교해지는 모델을 구동하는 데 필요한 인프라를 구축하기 위해 업계가 치열하게 경쟁하는 가운데, 자금 조달이 반도체, 메모리 칩 또는 전력 부족보다 AI 확장에 더 큰 장애물이 될 수 있다고 말했다.
호크 탄 CEO는 월요일 싱가포르에서 열린 DBS 아시아 퓨처 포워드 컨퍼런스에서 "[제가 생각하는] 가장 큰 제약 요인은 자본일 것"이라고 밝혔다.
인텔의 립-부 탄(Lip-Bu Tan) CEO도 자본 조달과 관련된 우려에 공감하며, 자본 비용의 상승과 AI에 막대한 투자를 하는 기업들이 결국 충분한 수익을 낼 수 있을지에 대한 의문을 지적했다.
그는 "앞으로의 과제 중 하나가 있다면 자본과 자본 비용이며, 다른 하나는 장기적으로 사람들이 투자수익률(ROI)을 보고 싶어 한다는 점"이라고 말했다.
이들의 발언은 컴퓨팅 용량에 대한 급증하는 수요를 예상하며 데이터 센터, 첨단 칩 및 전력 인프라에 거액을 쏟아부은 AI 산업이 직면한 새로운 도전을 부각시킨다.
이러한 경고는 AI 인프라에 막대한 투자를 하는 기술 기업들의 자금 조달을 복잡하게 만들 수 있는 상승하는 차입 비용과 맞물려 나왔다. 높은 국채 수익률은 데이터 센터 건설 및 칩 구매를 위한 자금 조달 비용을 높일 수 있으며, 이는 수익을 내는 데 수년이 걸릴 수 있는 프로젝트의 경제성에 잠재적으로 압박을 가할 수 있다.
호크 탄 CEO는 지난 2년 동안 업계가 반복적으로 공급 병목 현상을 겪었지만, 생산 능력이 확대됨에 따라 이러한 제약 중 일부가 완화될 것으로 예상된다고 말했다.
그는 "지난 2년 동안 계속 나타나는 일련의 병목 현상을 목격했지만, 우리는 그것을 극복해 왔다"며 "오늘날의 메모리 부족이 1년 뒤에도 그렇게 될지는 모르겠다"고 말했다.
그는 웨이퍼 부족 현상은 2028년 또는 2029년경에 완화될 수 있으며, 새로운 인프라가 가동됨에 따라 전력 가용성도 개선될 수 있다고 제안했다.
자금 조달에 대한 우려에도 불구하고, 두 최고경영자는 단기적으로 AI 컴퓨팅 인프라에 대한 수요에 대해 낙관적인 입장을 유지했다.
호크 탄 CEO는 "우리가 공급할 수 있는 것보다 컴퓨팅 인프라에 대한 수요가 더 많다"며, 이 불균형이 2029년까지 그리고 잠재적으로 2030년까지 지속될 수 있다고 덧붙였다.
인텔의 탄 CEO 또한 AI 애플리케이션의 확대 채택과 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 근거로, 향후 2~3년 동안 업계가 현저한 둔화를 겪을 가능성은 낮다고 말했다.
그러나 두 최고경영자는 향후 몇 년 동안 이러한 성장을 지속하는 것은 기업들이 AI를 얼마나 빠르게 채택하느냐, 그리고 해당 기술이 의미 있는 경제적 혜택을 제공하는지에 달려 있다고 말했다.
브로드컴의 탄 CEO는 첨단 AI 모델의 채택이 기대에 미치지 못하거나 기능 개선이 정체되기 시작하면 컴퓨팅 인프라에 대한 수요가 둔화될 수 있다고 경고했다.
한편, 립-부 탄 CEO는 기업들이 효율성 개선과 새로운 비즈니스 모델을 통해 AI 투자로부터 구체적인 수익을 입증해야 할 필요성이 점점 더 커질 것이라고 강조했다.
📄 원문 (English)
SINGAPORE — The chief executives of Intel and Broadcom warned that access to capital could emerge as a major constraint on the artificial intelligence boom, even as demand for computing infrastructure continues to outstrip supply.
Broadcom CEO Hock Tan said financing could become a bigger obstacle to AI expansion than shortages of semiconductors, memory chips or electricity, as the industry races to build the infrastructure needed to power increasingly sophisticated models.
"[What] I think might be the biggest constraint is capital," Hock Tan said at the DBS Asia Future Forward Conference in Singapore on Monday.
Intel CEO Lip-Bu Tan echoed concerns about financing, pointing to the rising cost of capital and questions over whether companies investing heavily in AI will eventually generate sufficient returns.
"If there's any challenge in the front, it's capital and the cost of capital, and then the other part is in the longer run, people want to see the ROI," he said.
Their remarks highlight an emerging challenge for the AI industry, which has poured enormous sums into data centers, advanced chips and power infrastructure in anticipation of surging demand for computing capacity.
The warnings come as rising borrowing costs threaten to complicate financing for technology companies investing heavily in AI infrastructure. Higher bond yields could make it more expensive to fund data center construction and chip purchases, potentially putting pressure on the economics of projects that may take years to generate returns.
Hock Tan said the industry has repeatedly encountered supply bottlenecks over the past two years, but expects some of those constraints to ease as production capacity expands.
"[In the] last two years we have seen a series of bottlenecks that keep coming out, but then we overcome it," he said. "Memory shortage today might not be that way a year from now."
He suggested that wafer shortages could ease by 2028 or 2029, while power availability could also improve as new infrastructure comes online.
Despite the financing concerns, both executives remained bullish on near-term demand for AI computing infrastructure.
"There is more demand for compute infrastructure than we can supply," Hock Tan said, adding that the imbalance could persist through 2029 and potentially into 2030.
Intel’s Tan similarly said the industry was unlikely to experience a significant slowdown over the next two to three years, citing growing adoption of AI applications and demand for computing power.
But sustaining that growth beyond the next few years will depend on how quickly businesses adopt AI and whether the technology delivers meaningful economic benefits, the executives said.
Broadcom’s Tan cautioned that demand for computing infrastructure could slow if the adoption of advanced AI models disappoints or improvements in their capabilities begin to plateau.
Lip-Bu Tan, meanwhile, emphasized that companies would increasingly need to demonstrate tangible returns from AI investments through improved efficiency and new business models.
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