根据@LexSokolin 的观点，技术规模在扩大、算力成本在下降、网络在加速、AI能力在提升，这与“只是泡沫”的看法相反，来源：@LexSokolin 于2025年11月12日发布的X帖子。 独立数据表明单位TFLOP成本持续下降、GPU性能代际提升，强化AI工作负载的经济性并支持GPU市场模式的可行性，来源：NVIDIA Ampere A100与Hopper H100架构白皮书（2020–2022）。 随着5G与光纤普及，全球带宽与时延持续改善，支撑更快的模型训练、推理以及更高效的分布式算力，来源：思科《2018–2023互联网年度报告》与Ookla《2023全球网速指数》。 对交易者而言，这些长期效率提升与去中心化算力网络及其代币（如RNDR、AKT）通过GPU供需变现的使用论点一致，但不构成价格预测，来源：Render Network 2023轻白皮书与Akash Network 2023文档。

据@DeepLearningAI称，研究者提出了GAIN-RL方法，通过利用模型的简单内部信号先训练最有用的样本来微调大语言模型，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，在Qwen 2.5和Llama 3.2上，GAIN-RL在70至80个epoch内即可达到基线准确率，而非200个epoch，约快2.5倍，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，该加速有助于降低计算成本并缩短面向数学与代码助手团队的迭代周期，这对评估AI训练效率与成本结构的交易决策具有直接参考价值，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。

根据萨姆·奥特曼的说法，计算资源的成本与其可产生的价值之间存在显著差异，50美分的计算可以产生500美元的价值。这一声明强调了在计算资源上投资高回报的潜力，这可能会影响技术和AI相关加密货币市场的交易策略。交易者可能会考虑投资与AI和云计算相关的代币，因为它们可能产生不成比例的价值。来源：萨姆·奥特曼的推特。

根据维塔利克·布特林的说法，14B精炼模型虽然不及全尺寸版本的性能，但在本地运行时提供了相当的效率，这可能会影响AI驱动的交易算法中的计算成本策略。