2025年8月20日，华尔街投研公司Melius Research分析师Ben Reitzes预测，英伟达市值有望在2030年达到9万亿美元，较当前4万亿美元翻倍以上。Reitzes指出，英伟达将在人工智能基础设施需求中占据重要份额，预计到2030年其年收入可能达6000亿美元。他强调能源是AI发展的关键制约因素，预计AI能源需求将以每年30%的复合增长率攀升，到2030年达156吉瓦。每吉瓦需求或为英伟达带来400亿至500亿美元营收机会，未来年度总营收机会可能增至2万亿美元。若占据30%市场份额，英伟达年收入将达6000亿美元，支撑其高估值目标。不过，该预测需行业投资约5万亿美元支持AI能源需求。

4月27日，在俄克拉荷马城举行的哈姆美国能源研究所会议上，亚马逊和英伟达透露，为满足AI数据中心的能源需求，短期内可能依赖化石燃料，包括天然气。尽管科技公司曾致力于可再生能源，但特朗普政府的政策转向增加了化石燃料的使用可能性。亚马逊全球数据中心副总裁Kevin Miller指出，短期需增加热能发电以保障供电稳定性，同时强调公司仍聚焦于减少碳排放，正投资先进核能和碳捕获技术，目标是2040年实现净零碳排放。英伟达企业可持续发展高级主管Josh Parker也表示，需“把所有选择摆上桌面”，但优先级仍是获取稳定电力。AI初创公司Anthropic预计，至2027年全球需新增约50千兆瓦电力，这或将推动新型能源发展。值得注意的是，尽管特朗普支持煤炭增产，与会嘉宾对此存在分歧，亚马逊和英伟达高管未明确表态，Anthropic联合创始人Jack Clark认为煤炭并非首选方案。

7月17日，数据中心能源解决方案提供商Bloom Energy与英伟达合作伙伴CoreWeave宣布合作，将在伊利诺伊州部署燃料电池现场发电，以应对AI驱动下数据中心能源需求激增。Bloom Energy的创新燃料电池技术可减少排放和用水，满足AI应用的能源需求。公司CEO KR Sridhar强调AI数据中心将是公司未来十年的重要增长领域，预计全球数据中心耗电量将大幅攀升。燃料电池制造商如Bloom Energy因其快速部署优势，有望抓住这一市场机遇，同时银行分析师预测电力需求将持续增长，利好独立电力提供商。

香港大学、北航与苏黎世联邦理工学院合作的BiLLM团队近期发布了一项突破性研究成果，他们在IEEE Spectrum上展示了一种名为BiLLM的训练后量化方法，能将大模型参数压缩至1.1bit，实现极致的内存节省。该方法针对LLM参数规模过大带来的挑战，通过1bit和2bit的混合表示，成功在OPT模型和Llama系列上超越现有技术。BiLLM在1.08bit下甚至优于全精度的OPT-66B模型，并能在半小时内完成7B LLM的二值化。研究已获ICML 2024接收，引发行业热议，强调数据质量和训练时间对模型性能的重要性。