ASICの回路設計はテープアウトの時点でアルゴリズムのサポートを固定してしまう。MACH-1のシリコン設計完了後にMoEやMamba、マルチモーダルアーキテクチャが登場したことで、フロンティアモデルとの構造的な互換性が失われた。

MACH-1はコストと供給の観点からHBMではなくLPDDR（モバイルDRAM）を選択した。現代のLLM推論はメモリ帯域幅に依存しており、モデルサイズの増大に伴い、LPDDRの低い帯域幅が致命的なボトルネックとなった。

世界の開発者コミュニティは、あらゆる最適化ライブラリ、学習フレームワーク、推論スタックをNVIDIAのCUDA上に構築してきた。新しいASICが実用レベルになるには、長年にわたるエコシステムの蓄積を再現しなければならない。

シリコンの設計から量産までは最低でも18〜24ヶ月かかる。一方、AIモデルのアーキテクチャは同期間に2〜4ヶ月ごとに劇的に変化した。ハードウェアは、このペースに追いつくことができない。