Peter H. Diamandis认为，马斯克将大规模AI算力部署至太空的野心，在现实的发射能力面前极度受限。，仅实现1吉瓦在轨算力就需要数千次星舰发射，而要达成百吉瓦乃至太瓦级目标，则意味着每天需发射数十乃至上百次，远超当前人类航天能力的总和。Salim Ismail称，除非星舰真正实现”航班化”运营，否则太空AI计划在未来15至20年内几乎无法落地。

资深AI创业者Dave Blundi和前微软AI专家Ramez Naam谈到，GPU目前存在巨大利润空间，成本与售价之间可能相差20倍。 英伟达真正的护城河并非芯片，而是CUDA生态，但随着AI自动编程、AMD及其他芯片崛起，CUDA优势或在未来两年被削弱。 与此同时，AI推理需求快速增长，对芯片互联的依赖低于训练。 最后，能源供给仍是AI扩张关键，太阳能长期可能成为主导能源。

经济学家David Woo表示Token价格下跌快于用量增长，是AI最危险的信号。 微软花1美元买英伟达芯片，即便不赚钱，两家账面盈利却同步增加。OpenAI停研、降价80%，微软七成AI收入来自OpenAI算力付费，构成闭环。 恐惧驱动的资本支出没有上限，但Token价格跌速超用量，正在动摇整个AI投资叙事。