Counterpoint报告预测，2030年全球人形机器人AI加速器累计出货量将破100万台，GPU短期主导、ASIC加速崛起，算力生态走向多元共存。
AI研究者Nathan Lambert在Interconnects撰文称，两到三年内实现预训练研究自动化如今看来具备可行性：模型将作为分布式GPU系统工程师达到超人熟练度，推动智能的有效成本近指数级下降，但他也提醒GPU基础设施能力不等于通用超级智能。