Intel 行政總裁陳立武（Lip-Bu Tan）10 月 12 日在新加坡出席論壇時表示，中國先進 AI 模型的 Token 使用成本較低，市場採用速度亦「非常快」。他點名 DeepSeek、Kimi 及 GLM，認為這些模型表現已經「夠用」（good enough），並表明自己十分看好開源技術，相信有助提升 AI 運算效率。
中國 AI 模型收費較低 採用速度非常快
根據《路透社》報道，陳立武在 DBS 銀行舉辦的 Asia Future Forward Conference 論壇上指出，DeepSeek、Kimi 及 GLM 等中國 AI 模型已具備足夠實用的能力，加上 Token 成本較低，令市場採用速度非常快。
Token 是 AI 模型處理及生成內容時使用的計算單位，API 服務通常按輸入及輸出的 Token 數量收費。對經常使用 AI 處理大量文字或執行自動化工作的用戶而言，每次請求的成本會直接影響長期開支。
不過陳立武並未提供具體採用率、用戶數目或模型效能比較數據。他的評論主要反映對中國 AI 模型成本、實用性及市場發展的觀察。
看好開源 AI 認為市場會決定模型勝負
陳立武表明自己非常支持開源技術，認為開源是提高效率的最佳方法。他指出，市場最終會決定哪些模型最適合不同應用場景。
他的說法亦顯示，AI 模型是否值得採用，不能單憑模型規模或排行榜成績判斷。實際應用能力與使用成本，同樣是選擇模型時需要考慮的因素。
AI 投資仍面對回本壓力 預測量子運算 3 至 5 年內普及
陳立武在同一論壇亦談及 AI 基礎設施投資。據 CTech 報道，他認為 AI 需求未來 2 至 3 年仍會保持強勁，但資金供應及融資成本可能限制產業擴張，投資者長遠亦會要求企業證明 AI 投資能帶來實際回報。
同場的 Broadcom 行政總裁 Hock Tan 亦指出，資金可能成為比晶片、記憶體或電力供應更大的 AI 發展障礙。
陳立武另預測，量子運算可能在未來 3 至 5 年成為主流技術。他認為軟件將有助更有效地運用所需基礎設施。不過這是他對技術發展的預測，並非已確認的商業化時間表。
