PANews 10月10日付の報道によると、バーンスタインのリサーチレポートは、異なるAIアクセラレータアーキテクチャを採用した場合、1GWのデータセンター建設に必要な設備投資は約346億〜395億ドルになると示している。このうち、NVIDIAのVera Rubinアーキテクチャの建設コストが最も高く、OpenAIの自社開発ASICアーキテクチャ「Jalapeno」は比較的低い。バーンスタインはNVIDIAのRubin NVL72の単一ラックコスト見通しを従来の910万ドルから752万ドルへと約17%大幅に引き下げたが、これは主にHBM価格とNANDストレージ容量の見通し調整を反映したものだ。レポートはまた、AIデータセンターの主な経済的負担は電気料金ではなく、巨額の設備投資とそれに伴う減価償却費だと指摘している。