据 Woofun AI 消息，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在红杉资本播客中指出，AI 推理有望成为全球规模最大的市场之一，其体量甚至可能超过石油行业，占据全球 GDP 的数个百分比。他预测，到 2030 年，仅 OpenAI 和 Anthropic 两家公司的计算能力需求总和就将超过 100 吉瓦特。Patel 认为，模型迭代带来的效率提升速度快于算力增长，导致算力短缺可能长期存在。

尽管太空数据中心在短期内影响有限，但他预计到了 2040 年，超过一半的新增算力将部署在太空，以规避地面能源成本与容量限制。在技术层面，Patel 强调过去三年 AI 效率提升主要源于模型与跨层协同优化，而非单纯硬件改进。他以 DeepSeek、Anthropic 和 OpenAI 为例，指出不同模型对 GPU 或 TPU 的适配差异，并认为 CUDA 优势实质在于围绕 GPU 优化的开源生态。

此外，SemiAnalysis 开发的 InferenceX 基准测试显示，同等质量下推理成本每年可降低约 60 倍，每瓦特智能处理能力则提升约 40 倍。