觀點網訊：10月10日，伯恩斯坦研報顯示，採用不同AI加速器架構，建設1GW數據中心所需的資本開支約為346億至395億美元。

其中，英偉達Vera Rubin架構的建設成本最高，OpenAI自研ASIC架構Jalapeno則相對較低。

伯恩斯坦將英偉達Rubin NVL72單機櫃成本預期從此前的910萬美元大幅下調至752萬美元，降幅約17%，主要反映了對HBM價格和NAND存儲容量預期的調整。

研報還指出，AI數據中心的主要經濟負擔並非電費，而是鉅額資本開支及其產生的折舊。