Bernstein estime que la construction d’un centre de données d’IA d’une capacité de 1 GW nécessite entre 34,6 milliards de dollars et 39,5 milliards de dollars de dépenses d’investissement, selon l’architecture d’accélérateur déployée. L’architecture Vera Rubin de NVIDIA engendre les coûts de construction les plus élevés, tandis que l’architecture ASIC Jalapeno développée en interne par OpenAI se situe dans le bas de la fourchette. Le cabinet a révisé à la baisse de 17 % son estimation du coût d’un seul rack Rubin NVL72 de NVIDIA, qui passe de 9,1 millions de dollars à 7,52 millions de dollars, invoquant un ajustement des anticipations concernant les prix de la HBM et la capacité de stockage NAND. Bernstein identifie les dépenses d’investissement massives et l’amortissement qui en résulte comme la principale charge économique des centres de données d’IA, plutôt que les coûts d’électricité.