伯恩斯坦发布研报指出，建设1GW AI数据中心所需的资本开支因采用的加速器架构不同而存在显著差异，总成本介于346亿至395亿美元之间。其中，英伟达Vera Rubin架构的建设成本最高，而OpenAI自研的Jalapeno ASIC架构成本相对较低。
此外，研报将英伟达Rubin NVL72单机柜的成本预期从原先的910万美元大幅下调17%至752万美元，这一调整主要源于对HBM价格和NAND存储容量预期的修正。报告强调，相较于电费，AI数据中心面临的主要经济压力来自高昂的初始资本投入及其带来的巨额折旧费用。