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若要支撐美國目前規劃中的AI資料中心投資，2032年AI營收須達3.5兆美元（約新台幣111兆元）。這相當於當年美國國內生產毛額（GDP）的8.8%，與消費者食品支出占比9.1%相近。
《華爾街日報》（Wall Street Journal，WSJ）3日報導，哥倫比亞大學金融學教授斯泰恩・范紐沃堡（Stijn Van Nieuwerburgh）進行了這項分析。估算依據目前規劃中的資料中心建設及平均建造成本，並假設名目GDP每年成長4%、部分計畫取消；分析也採用每1美元營收可產生50美分現金流，以及投資人要求10%投入資本報酬率等條件。
這項營收數字並非AI企業提出的目標，而是在多項假設下，大規模基礎設施投資需要達到的回收門檻。以相同基準估算，能源占美國GDP的5.1%，營建業與電腦及軟體業各占4.4%，國防支出則占2.8%。
AI運算價格是決定投資能否回收的關鍵因素。資料中心供給增加、競爭加劇，可能壓低服務價格與企業利潤率。《華爾街日報》以過往光纖網路投資為例：1997至2001年間，連接倫敦與紐約的光纖網路頻寬價格下跌96%；供給擴大、技術進步後，長途光纖業者陸續破產。
另一種可能是，價格下跌帶動需求，進而推升整體營收。《華爾街日報》報導引用Epoch AI資料指出，具備一定效能的AI服務付費價格自2023年以來，每季下降47%；但同期AI企業營收成長得更快。
不過，使用量增加是否能轉化為生產力與企業獲利，仍是另一個問題。《華爾街日報》介紹的一項哈佛大學經濟學博士班研究分析顯示，使用AI輔助工具的軟體開發者，程式碼產出量增加12%，提交的合併請求（pull request）增加5%。使用AI代理工具時，兩項數據分別增加30%與23%，但已完成專案是否因此有效增加，統計上並不顯著；研究也指出，檢查和修改AI生成的成果需要額外時間。
即使AI提升生產力，也不能據此斷定效益會等比例轉化為AI企業營收或投資人報酬。這項分析指出，仍須檢視付費需求與現金流能否真正支撐投資回收。本刊先前也曾報導一項估算AI基礎設施投資額及2032年所需營收的分析。
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