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AI（人工智慧）基礎建設投資持續擴大，但龐大支出能否轉化為實際獲利仍是產業隱憂。博通執行長陳福陽近日示警，部分投資人盲目追逐AI商機，未充分了解投資標的；隨著資料中心建置與運算需求增加，資金短缺可能取代晶片、記憶體及電力供應，成為AI產業最嚴重的瓶頸。
據彭博社報導，陳福陽指出，許多投資人對投資標的「根本一無所知」，卻抱持高度期待，最後可能發現自己彷彿在賭場下注。雖然AI產業商機龐大，但企業能否建立可持續的營收與獲利模式仍有待驗證。
博通為科技巨頭設計客製化AI晶片，是這波AI基礎建設投資的受益者之一。博通財報顯示，截至8月2日的2026會計年度第三季，AI半導體營收達到167億美元，年增逾2倍；自2023年底以來相關業務累計營收大約680億美元。
然而，晶片供應商獲利成長不代表AI模型開發商同樣能賺錢。陳福陽指出，據報導，OpenAI截至9月底的年化營收已達到500億美元，但年化營收是依當前營收速度推算，並非過去12個月的實際收入，更不等於獲利。
他表示，OpenAI持續投入大量資金訓練模型，目前仍處於虧損狀態，預計今年模型訓練支出將超過250億美元。AI業者必須找到足夠的付費客戶才能支應高昂的運算與研發成本。
AI產業另一項風險是融資難度增加。部分分析師預期，明年AI資本支出成長可能放緩。獲得輝達支持的澳洲資料中心業者Firmus，因為投資人對預定發行價格反應冷淡，9日已經撤回首次公開發行（IPO）計畫，市場開始重新評估AI基礎建設的估值與融資風險。
不過，硬體需求仍然強勁。英特爾執行長陳立武表示，硬體供應短缺可能持續兩年至三年。陳福陽認為，隨著AI投資規模不斷擴大，資金不足可能比晶片、記憶體或電力短缺更早成為產業的限制。
企業導入AI的投資效益也受到質疑。陳福陽指出，部分企業投入資金購買詞元（token）進行AI實驗，卻未確認能否改善營運或增加收入，可能造成支出增加卻未創造相應的價值。
麥肯錫8月公布的調查顯示，80%受訪者認為AI提升個人工作效率，但僅37%表示AI已對所在機構的息稅前利潤（EBIT）帶來正面貢獻；284約1/5受訪者指出，AI營運成本已限制機構進一步採用這項技術。◇
