英特爾陳立武：AI 算力短缺恐延續到 2029 年，產業至少缺 15 萬名工程師

英特爾執行長陳立武 12 日公開表示，AI 基礎設施至關重要，未來幾年全球運算資源可能持續供不應求，短缺情況甚至可能延續到 2029 年。他同時指出，要支撐這波 AI 發展，產業至少需要 15 萬名工程師投入，人才缺口與算力缺口同樣嚴峻。

陳立武分析，這波供需失衡主要來自兩股力量。其一是 AI 模型本身的需求呈指數級成長，模型參數、訓練資料量與推論使用量同時攀升，對晶片、記憶體與電力的需求遠超過產能擴張的速度。其二則是將 AI 模型導入不同產業所涉及的複雜性，從製造、金融到醫療，每個產業都需要針對自身流程客製化部署，這不只需要硬體，也需要大量具備系統整合能力的工程師。

這番談話出自一位半導體大廠執行長之口，格外具有指標意義。過去一年，市場上不時出現「AI 泡沫」的質疑聲浪，擔心資本支出過熱、需求終將放緩。陳立武的看法則顯示，至少從供給端來看，產能仍追不上需求，算力短缺並非短期現象。業界分析人士指出，這也與近期記憶體價格持續上漲、先進封裝產能吃緊、資料中心電力供應受限等現象相互呼應。

對英特爾本身而言，算力長期短缺的判斷，也為其晶圓代工與資料中心業務提供了發展空間。英特爾近年積極重建製程競爭力，並爭取外部代工客戶，若市場長期缺貨，客戶分散供應來源的意願將會提高，有助於英特爾爭取訂單。

人才缺口則是另一個值得關注的面向。15 萬名工程師的需求，涵蓋晶片設計、系統架構、軟體最佳化到產業應用整合。對台灣而言，半導體與資通訊人才本已供不應求，若全球 AI 人才需求持續擴大，人才外流與薪資競爭壓力可能進一步升高，產學界如何加速培育跨領域人才，將成為重要課題。

展望未來，算力短缺若真延續至 2029 年，晶圓代工、記憶體、先進封裝、電源與散熱等供應鏈都將維持高景氣。不過，產能擴張速度、電力基礎設施建設，以及 AI 應用能否持續轉化為實際營收，仍是決定這波循環能走多遠的關鍵。