该论文提出「Nested Learning（巢状式学习）」概念，主张先建构可重复运用的小型知识单元，再逐步扩展至更高层次的理解与推理能力，理论上可提升学习效率，并降低对单纯算力扩张的依赖。市场担忧，若训练模式出现根本性转变，既有的硬体投资方向恐需重新调整，进而影响 AI 相关资本支出与产业链配置。
不过，巨亨买基金认为，即使此技术路径最终获得验证，也不代表 AI 产业走向泡沫化，而是迈入下一个发展阶段的转折点。AI 发展的重点，将从单纯追求模型规模，转向「如何更有效率地运用算力」。
巨亨买基金总经理张荣仁指出，无论 AI 模型架构如何变化，对运算能力与晶片的需求不会消失，只是呈现形式不同。真正具备长期竞争力的，并非押注单一技术路线的业者，而是拥有先进制程、良率控制与量产规模优势的半导体制造端。在此脉络下，台湾半导体供应链反而更具弹性，能快速配合架构转换，有机会在下一阶段 AI 发展中扮演更关键角色。
张荣仁进一步分析，目前仍难以判断巢状式学习是否会成为主流，但可以确定的是，AI 的长期成长趋势并未改变，改变的只是发展路径。在此转折期，若单一押注特定模型架构或供应链角色，投资风险将明显升高。相较之下，透过主动式基金布局，可由专业经理人分散不同技术路线的风险，同时保留参与 AI 长线成长的机会。
根据理柏统计，今年以来截至 11 月底，台湾股票型基金平均报酬率达 34%，表现突出的台股基金涨幅普遍超过 50%，最高甚至达 63%，明显优于大盘约 20% 的涨幅。张荣仁建议，面对市场波动与不确定性，投资人可优先考虑成立逾 20 年的老牌台股基金，这类基金历经多次景气循环，仍能维持稳健表现，更有助于在震荡市况中提升长期投资胜率。
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