1亿个GPU现实吗？目前还不行，除非在制造、能源效率和成本方面取得突破。但这正是关键所在。Altman的愿景并非局限于现有资源，而是着眼于未来的可能性。
不过，对于英伟达、AMD 而言，恢复供应只是新一轮竞争的起点。未来，随着行业对 GPU 算力需求的持续升级，以及更多潜在竞争者的入局可能性， GPU 市场的竞争将会迎来更多看点。
有趣的是，AMD 和 NVIDIA 在 GPU 市场的关系与 AMD 和英特尔的关系类似。在这两个市场中，AMD 都是实力强劲的第二名。NVIDIA 在过去两年中增长迅猛，AMD 的后盾却越来越小。然而，随着 AMD 强化其竞争产品路线图，预计 AMD 将逐渐抢占 NVIDIA 的份额。
超大规模数据中心可以构建自己的数据中心发电机，但其余数据中心则依赖于国家电网，而这些电网是发展缓慢的系统，这意味着企业和消费者IT服务的增长将面临限制，因为IT服务需求将超过电力供应的增长。
随着定制化算力竞赛进入深水区，ASIC具备的优势逐渐清晰，并有望在明年迎来超越GPU的临界点。
人工智能的经济效益也在不断提升。特定模型的成本每年下降4倍（Anthropic）到10倍（OpenAI）。这是计算能力和算法改进的共同作用。这意味着到2030年，当今模型的运行成本将降至千分之一到十万分之一。
