Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas 在 9 月 4 日接受 CNBC 采访时表示，大型银行正要求部署可以物理断开互联网连接的 AI 系统，这一需求可能改变未来数万亿美元 AI 算力建设的地点。Srinivas 指出，摩根士丹利和摩根大通等机构希望采用“气隙”（air-gapped）的本地部署方式，在自有设备上运行模型和智能体，以防止知识产权泄露给前沿实验室。他提到的硬件是英伟达的 DGX Spark，一款面向本地推理的桌面级设备。

Srinivas 认为，仅靠数据中心无法支撑 AI 的下一阶段发展。他举例说，如果十亿人需要运行全天候的智能体，将需要太瓦级的电力和大量内存，这无法仅通过数据中心实现。他提出的解决方案是混合架构：将隐私敏感的工作负载放在本地硬件上，同时保留对云端前沿模型的访问。他强调，现有设备、办公室和家庭中还有大量未用于 AI 推理的算力资源。

英伟达首席财务官 Colette Kress 在 Q2 FY27 财报电话会上透露，按过去 12 个月计算，汽车垂直领域的本地部署收入达到 80 亿美元，而金融服务业、制造业和医疗保健合计贡献了 70 亿美元。她还提到 Hudson River Trading 和 Jane Street 等交易公司正在英伟达 AI 工厂上运行量化工作负载。Kress 表示，非超大规模客户类别，包括主权 AI、区域 neocloud、企业边缘和气隙数据中心，将约占数据中心业务的一半。

英伟达同时在为集中式和分布式两端提供资金支持。公司已联合 Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛和 KKR 等机构，动员超过 5000 亿美元用于集中式 AI 基础设施。此外，其机密计算 GPU 为苹果的 Private Cloud Compute 提供支持，该混合架构可在设备和服务器上运行。

英伟达 CEO 黄仁勋在 Q2 FY27 电话会上表示，英伟达是一个“完整的 AI 工厂平台”，客户可以在任何云或任何地方使用。如果工作负载迁移到本地，英伟达仍可销售芯片。该公司股价过去一年上涨 35%，年初至今上涨 21.7%。Q3 FY27 营收指引为 1080 亿美元（±2%）。市场关注的问题是，本地部署的转变是否会压缩超大规模数据中心的资本开支，或通过不同 SKU 继续贡献收入。英伟达正押注其芯片仍将为这些本地机器提供动力。