ChainCatcher 消息，加密资产管理公司 Grayscale 研究主管 Zach Pandl 于 9 月 24 日在栏目 The Stack 发文称，人工智能热潮中，训练、运行和操作模型所需算力的需求与供给路径正在分化。Grayscale 认为，这种失衡有利于已通电、可运行的算力容量所有者，并带来偏成长型的投资机会。

Zach Pandl 表示，数字需求可以即时扩张，但电力、数据中心、芯片、内存和云服务等物理基础设施需要数年才能获批、接入和建成。人工智能代理执行多步骤任务时，可能比典型聊天机器人交互多消耗 5 至 50 倍 compute token，应用层活动增加会向底层算力基础设施传导。

文章援引国际能源署及劳伦斯伯克利国家实验室资料称，数据中心预计约占到 2030 年美国电力需求增长的一半，新项目接入电网可能超过五年。即便电力落实，仍需要许可、专业劳动力、电气设备、冷却系统、GPU、高带宽内存和网络。持续价值将流向已能把电力转化为计算的发电商、数据中心运营商和人工智能云服务商。