バーンスタインは、1GWのAIデータセンターを建設するには、採用するアクセラレーターアーキテクチャによって異なるが、346億〜395億ドルの資本支出が必要になると推計している。エヌビディアの「Vera Rubin」アーキテクチャは建設コストが最も高く、OpenAIが自社開発した「Jalapeno」ASICアーキテクチャはレンジの下限に近い位置にある。 同社は、エヌビディアの「Rubin NVL72」1ラックあたりのコスト予測を、HBM価格とNANDストレージ容量に関する見通しの修正を理由に、910万ドルから752万ドルへ17%引き下げた。バーンスタインは、AIデータセンターにとっての主要な経済的負担は電力コストではなく、巨額の資本支出とそれに伴う減価償却だと指摘している。