根据Tetranode的说法，AI模型的效率与硅的需求成反比，因为效率的提高可能导致分配更多的任务，从而增加硬件需求。Tetranode指出，无论算法改进如何，较大的GPU阵列仍然具有优势，这表明在理解AI模型效率与硬件需求之间的关系时可能存在忽视。

根据Paolo Ardoino的说法，未来AI模型训练将需要更少的GPU，大幅降低成本。这一发展可能通过降低运营开支影响加密货币交易，促进更高效的数据处理。Ardoino强调，数据获取仍然至关重要，建议交易平台应优先获取数据以保持竞争优势。向本地或边缘推理的转变可能会在交易环境中加快决策过程，加强实时交易能力。