伯恩斯坦比较不同AI加速器架构的数据中心成本，Rubin NVL72单机柜成本预期下调约17%

伯恩斯坦研报显示，采用不同AI加速器架构，建设1GW数据中心所需的资本开支约为346亿至395亿美元。其中，英伟达（NVDA）Vera Rubin架构的建设成本最高，OpenAI自研ASIC架构Jalapeno则相对较低。伯恩斯坦将英伟达（NVDA）Rubin NVL72单机柜成本预期从此前的910万美元大幅下调至752万美元，降幅约17%，主要反映了对HBM价格和NAND存储容量预期的调整。研报还指出，AI数据中心的主要经济负担并非电费，而是巨额资本开支及其产生的折旧。

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