虽然芯片设计成本不断增加，而且我们很难否认这一事实，但 IBS 的估计存在一个重大问题。它们反映的是一家没有任何IP并且必须从头开始开发所有东西的公司从零开始开发一款相当大规模芯片的成本。
虽然有些初创公司设法开发大型设计（例如 Graphcore），但大多数公司开发的东西要小得多。此外，初创公司倾向于尽可能地获得许可，因此必须仅设计和验证其差异化 IP，然后验证整个设计。这些公司不会斥资 7.25 亿美元开发一款芯片（甚至一个平台），原因很简单，它们没有这样的资源。
那些拥有资源开发极其复杂芯片的大公司已经拥有了大量的知识产权和可行的代码行，因此他们不必在单个芯片上花费 7.25 亿美元。然而，它们往往要花费数亿甚至数十亿美元来开发平台。例如，当 Nvidia 开发新的产品系列时（如用于游戏的 Ada Lovelace 和用于计算 GPU 的 Hopper），它在微架构上花费了巨额资金，然后又在芯片的实际物理实现上花费了巨额资金。
估算的另一个方面是，它们假定采用传统的芯片设计方法，而不使用支持人工智能的电子设计自动化工具和其他软件，而这些工具和软件可大大缩短开发时间和成本。然而，这些估算强调了EDA公司的人工智能工具的重要性，并暗示在不久的将来，如果不使用具有人工智能功能的软件，几乎不可能制造出领先的芯片。
