Sam Altman 說 OpenAI 需要快速增長收入，以支付他們正在建設的龐大計算成本。 目前，OpenAI 的 GPU 數量不足以滿足需求，這實際上是一個好問題。 這意味著人們想要他們正在建設的東西。 真正的風險不是稀缺，而是在有足夠的付費客戶能夠盈利使用之前，過度建設計算能力。 OpenAI 正在前期投入數十億美元於數據中心和 GPU，押注他們能夠通過 ChatGPT 訂閱、企業客戶嵌入他們的模型以及企業在 API 上構建的收入來填補這一容量。 這就像建造一個昂貴的電影院，空座位是一場災難，滿座則變成現金機器。 關鍵的見解是，訓練成本將在絕對金額上持續上升，但如果需求正確擴展，則作為收入百分比會縮小。 三種力量使這成為可能：消費者訂閱、企業交易和效率提升，使每一美元的計算隨著時間的推移變得更具生產力。 企業是最關鍵的槓桿，因為企業每單位計算的支付遠高於個別用戶。 Sam Altman 承認的風險是過快地建設過多的計算能力，導致需求滯後。 如果發生這種情況，OpenAI 將面臨數十億的未充分利用基礎設施，並且這一論點將破裂。 但他的信心來自於看到多個獨立的需求來源同時拉動計算能力，以及有足夠的靈活性來調整時間或經濟情況的輕微變化。