近期接受采访时，Anthropic首席执行官Dario Amodei认为目前训练人工智能模型的成本将持续增加，甚至未来3年内的训练成本将会增加至100亿美元，甚至高达破兆美元规模。
Dario Amodei表示，硬件将成为日后人工智能训练成本重要关键，以英伟达今年公布的“Blackwell”显示架构B200 GPU为例，价格约落在3万美元至4万美元左右，而Tesla执行长Elon Musk计划斥资购买30万组B200 GPU建造大规模资料中心，藉此训练人工智能模型， 而微软也计划与OpenAI建造全新人工智能数据中心，预计投入上万亿美元资金。
除了硬件投资成本，人工智能模型训练与后期运作更包含电力等能源损耗成本，因此未来电力也将成为人工智能发展面临挑战之一。 其他部分则包含训练数据如何取得，以及数据背后相关授权成本等，都有可能让人工智能训练成本以倍数增加。
而Dario Amodei对于市场谈论的通用人工智能（AGI）相关看法，则认为此类技术不会突然出现，而是会以循序渐进方式产生，一如人类在成长过程持续学习，并且能产生可学以致用的智能。
在此之前，英伟达CEO黄仁勋也针对人工智能技术发展，必然会面临背后运作的电力能源损耗问题，但预期将能依照当时的技术发展逐一改善，因此认为随着人工智能技术发展，将能持续解决能源使用问题。
