由于能源成为关键瓶颈，高盛预计到 2027 年人工智能基础设施资本支出将达到 1.2T 美元

预计美国五家最大的超大规模企业明年在人工智能基础设施上的支出将比 2026 年增加 50%，到 2031 年累计投资可能达到 7.6 万亿美元

高盛策略师预计，到 2027 年，美国最大的五家超大规模企业将向人工智能基础设施资本支出投入约 1.2 万亿美元。这一数字比 2026 年预计的 8000 亿美元增长 50-54%，超过了华尔街约 1.1 万亿美元的共识预测。

由策略师瑞安·哈蒙德 (Ryan Hammond) 领导的这份研究报告更进一步：如果上行情景，这一数字将接近 1.4 万亿美元。从长远来看，高盛估计从 2026 年到 2031 年，累计人工智能基础设施支出可能达到 7.6 万亿美元。

超大规模军备竞赛

推动这场支出海啸的五家公司是亚马逊、Alphabet、微软、甲骨文和 Meta。每家公司都在竞相构建训练日益强大的人工智能模型和大规模运行推理所需的计算和数据中心容量。

高盛团队一直在向上修改其对 2026 年的预测，并引用超大规模企业在第二季度和第三季度强劲的季度资本支出结果作为证据，证明之前的共识数字过于保守。

2026 年，人工智能基础设施支出增长近 100%。高盛预计，这一增速将在 2027 年放缓至 54%，然后在 2028 年降至 12%，届时总支出预计将达到 2 万亿美元。

3000亿美元收入问题

所有这些乐观情绪中都隐藏着一个陷阱。高盛的分析表明，这五家超大规模企业每年需要大约 3000 亿美元的人工智能相关收入才能实现基础设施投资的收支平衡。

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这种融资转变值得关注。当公司开始大量举债来为资本支出提供资金时，计算方式就会发生变化。偿债成本增加了更快产生回报的压力，人工智能收入增长的任何放缓都可能将看似有远见的投资变成资产负债表问题。

能源、劳动力和芯片：三重约束

高盛的策略师指出了可能减缓或重塑这一消费浪潮的三个关键瓶颈：能源供应、劳动力供应和存储芯片短缺。

能源可以说是最基本的限制。训练和运行大型人工智能模型需要大量电力，而数据中心已经给主要市场的电网带来了压力。建造这些设施的公司正在探索从核能到天然气再到可再生能源合作伙伴关系的一切，但新的发电需要数年时间才能上线。

存储芯片短缺是第三个瓶颈。对于人工智能工作负载至关重要的高带宽内存一直供应紧张，因为需求超出了制造商规模生产的能力。 SK 海力士和三星等公司一直在提高产能，但供需之间的差距尚未缩小。

这对市场意味着什么

对于超大规模企业本身来说，从竞争意义上来说，风险是至关重要的。任何投资不足的公司都面临着人工智能能力落后、失去云客户以及眼睁睁看着竞争对手占领市场的风险。这种动态创造了一个难以回升的支出底线，即使回报需要比预期更长的时间才能实现。

但账本的风险面是真实存在的。如果人工智能相关的收入增长未能达到 3000 亿美元的收支平衡门槛，市场将迅速对这些公司重新定价。向债务融资的转变意味着利率敏感性正在渗透到历史上现金充裕的市场角落。