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若美國AI基礎設施投資未能帶來預期收益，投資資金可能面臨回收困難。據報導，Jefferies的克里斯・伍德（Chris Wood）將中國低價AI模型普及，以及大型雲端業者對借款的依賴增加，列為風險因素。
Crypto Briefing報導，伍德在10月9日發布的投資電子報《GREED & fear》中提出上述疑慮。電子報原文尚未取得，因此無法確認發言的確切措辭。
伍德關注的重點並非AI需求本身，而是投入資料中心與運算設備的資金能否轉化為收益。他的分析指出，若投資支出愈來愈依賴舉債，而非現金流，收益不如預期時，財務負擔可能加重。報導未提供個別企業的借款規模與融資方式。
Crypto Briefing報導，在截至2026年7月19日的一週內，OpenRouter平台上的中國AI模型處理了36兆3900億個tokens，美國排名前列的模型則處理了7兆3900億個tokens。OpenRouter統計經由自家API處理的各模型tokens數量。這些數據反映平台內的使用量，不代表整體AI市場使用量或企業營收市占率。
因此，不能只憑平台處理量就斷定中國模型正在侵蝕美國企業收益。評估投資回收可能性時，也須考量企業客戶的導入規模與付費使用情形、推論成本及模型品質。
AI基礎設施投資也與半導體及資料中心供應商的營收相關。不過，僅憑這份資料，難以判定投資縮減會對哪些企業或產業造成何種影響。本刊先前關於中國AI資料循環與產業影響的報導也指出，有必要區分平台使用指標與實際業務成果。
AI投資能否獲利，仍須觀察各企業的投資指引、AI業務表現與融資結構。
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