該論文提出「Nested Learning（巢狀式學習）」概念，主張先建構可重複運用的小型知識單元，再逐步擴展至更高層次的理解與推理能力，理論上可提升學習效率，並降低對單純算力擴張的依賴。市場擔憂，若訓練模式出現根本性轉變，既有的硬體投資方向恐需重新調整，進而影響 AI 相關資本支出與產業鏈配置。
不過，鉅亨買基金認為，即使此技術路徑最終獲得驗證，也不代表 AI 產業走向泡沫化，而是邁入下一個發展階段的轉折點。AI 發展的重點，將從單純追求模型規模，轉向「如何更有效率地運用算力」。
鉅亨買基金總經理張榮仁指出，無論 AI 模型架構如何變化，對運算能力與晶片的需求不會消失，只是呈現形式不同。真正具備長期競爭力的，並非押注單一技術路線的業者，而是擁有先進製程、良率控制與量產規模優勢的半導體製造端。在此脈絡下，台灣半導體供應鏈反而更具彈性，能快速配合架構轉換，有機會在下一階段 AI 發展中扮演更關鍵角色。
張榮仁進一步分析，目前仍難以判斷巢狀式學習是否會成為主流，但可以確定的是，AI 的長期成長趨勢並未改變，改變的只是發展路徑。在此轉折期，若單一押注特定模型架構或供應鏈角色，投資風險將明顯升高。相較之下，透過主動式基金布局，可由專業經理人分散不同技術路線的風險，同時保留參與 AI 長線成長的機會。
根據理柏統計，今年以來截至 11 月底，台灣股票型基金平均報酬率達 34%，表現突出的台股基金漲幅普遍超過 50%，最高甚至達 63%，明顯優於大盤約 20% 的漲幅。張榮仁建議，面對市場波動與不確定性，投資人可優先考慮成立逾 20 年的老牌台股基金，這類基金歷經多次景氣循環，仍能維持穩健表現，更有助於在震盪市況中提升長期投資勝率。
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