帕特尔接受Big Technology Podcast主持人坎特罗维茨（Alex Kantrowitz）访谈的节目于9日播出。坎特罗维茨提到，美国资料中心与AI建设在2025-2032年间的支出，每年占GDP的3.63%。帕特尔则认为，实际数字要高出许多。

帕特尔预估，2027年全美在AI的资本支出将逼近2兆美元，涵盖整个供应链各环节，而美国GDP总额约30兆美元，因此实际占比约落在5%-6%左右。

他认为，美国的支出规模遭低估，部分原因在于，过去铁路建设的资本支出是花在盖铁路的那个国家，但现在美国的AI基础设施很大一部分是给海外市场使用，例如欧洲使用OpenAI、Anthropic的大部分推论运算都在美国运行。

面对外界担忧砸大钱的合理性，帕特尔指出，不能因支出庞大、短期营收未跟上，就断言无法回本。帕特尔以1兆美元投资为例，认为若GPU可以用六年、资料中心可运作15年，那六年需产生约1.5兆美元营收，相当于每年需2,500亿美元营收来支撑这笔投资。

帕特尔认为，光是OpenAI和Anthropic两公司，明年12月时，合计营收就能达到6,000亿到7,000亿美元。另一名受访者、SemiAnalysis团队成员纳诺斯（Jordan Nanos）则说，当AI模型有能力推动抗癌新药或自驾车上市，这些潜在的商业回报会无比巨大，大众往往习惯只用现有的Claude软件订阅费或词元API计费模式来估算回报，完全低估未来的变现程度。

帕特尔也说，短期内企业员工总数或薪资未必减少，但会大幅提高产能。他以芯片设计产业为例，提及过去20年全美芯片设计工程师人数没太大变动，但整体产值却在自动化辅助工具的辅助下，爆发式成长。