贝森特在摩根大通与Robin Hood联合举办的闭门会议上表示，看不到AI存在系统性风险，并以"这不是Pets.com"驳斥泡沫论，称押注AI的是"世界上最聪明的人"。他还就美国经济整体形势发表看法，对AI为美国带来的益处总体持乐观态度，但也指出数据中心和AI公司在向普通美国人传递信息方面做得不够好。
摩根大通欧洲银行研究团队（Kian Abouhossein领衔）在报告中从银行业视角拆解CoreWeave融资结构，指出银行主要敞口集中在有担保的SPV结构，对无担保债券直接持仓有限，认为当前风险可控。报告还点出SPV内交易对手风险、自由现金流持续为负等三项关键风险。
通用汽车内部正通过公开各职能部门的AI使用数据来激发竞争意识，雅各布森透露，向CEO玛丽·博拉直接汇报的高管团队每月都会对比这些指标，目前他的部门仅排在中游。这家汽车巨头的AI战略尚在早期，但目标明确：让财务分析师把80%的工作时间投入到前瞻性预测中，而不是被报表和核算拖住。对职场人而言，这意味着尽早掌握AI工具、主动用数据辅助决策，否则随着竞争对手效率飙升，固守传统工作方式的企业和个人会明显掉队。
戴蒙表示AI支出热潮未放缓，明年超大规模数据中心生态系统投资额或达1万亿美元，已从去年约3000亿美元增至今年的约7000亿美元，相当于每年拉动GDP增长1%，可能略微加剧通胀，但长期看AI或产生通缩效应；他认为现在预测赢家为时过早，并以互联网泡沫为例，还谈及AI投资回报、基础设施与军费需求推高利率、市场或出现调整及美联储应坚持2%通胀目标。
摩根大通环球企业支付部全球联席主管Umar Farooq强调，AI可能会掌握部分支付决策权，但绝不意味着完全脱离人的管控，人类意图仍是关键。
摩根大通CEO杰米·戴蒙发声，支持美国对AI行业实施“轻度”联邦级别监管，认为各州法规不一将增加AI商业落地复杂性。他透露摩根大通正与Anthropic合作研究前沿模型风险，并与联邦官员沟通，合力搭建新机制应对网络安全漏洞问题。
针对当前市场对AI基础设施投资前景的普遍担忧，摩根大通分析师Gokul Hariharan团队发布报告逐一拆解了三大核心疑虑。报告明确指出，算力需求的基本面依然稳固，未见动摇迹象；开源模型非但不是需求的威胁，反而成为新的增长催化剂；至于AI安全监管，则仅构成短期扰动，不影响长期投资逻辑。基于这一判断，分析师认为资本开支的扩张周期仍将延续，并进一步预测，半导体设备有望在2027年前后成为整个供应链中最关键的瓶颈环节。
据报道，美国投行摩根大通已终止向AI主题对冲基金“态势感知”（Situational Awareness）提供借贷服务。该基金由前OpenAI研究员创立，因AI相关杠杆投资遭遇巨额亏损、濒临崩盘，促使摩根大通切断合作。
摩根大通发表报告，预计中国AI算力需求年复合增长约80%，至2028年本土芯片可满足80%AI基建需求，并列出天数智芯、中芯国际等首选股。