誰もがAIサプライチェーンの次なる動きはより多くのチップを製造することだと仮定している。レオ・ファンは、目につきやすい場所に、より大きなレバーが隠されていると指摘する。 「より多くのチップを製造する前に、十分なエンジニアリングの努力を払えば、最新でない現在のハードウェアでも同じ結果を実現できます。」 「DeepSeekのようなトップのオープンソースモデルを例に挙げましょう。最新のB200ではなく、古い4090クラスのGPUでも同じ推論を実行できます。結果は変わりません。」 「トレーニングには依然として最新のGPUが必要ですが、推論には必要ありません。この差異こそ、はるかに低いコストで同じ出力を実現できる場所です。」