高盛预计到 2027 年人工智能资本支出将达到 1.2 吨

该投资银行认为，美国超大规模企业正在向人工智能基础设施投入前所未有的资金，其中债务融资发挥着越来越重要的作用。

高盛上调了对美国最大的科技公司将花费多少资金建设人工智能基础设施的预测，预计到 2027 年，美国超大规模资本支出可能会攀升至 1.4 万亿美元。这一数字超出了该行此前估计的约 1.1 万亿美元，也让华尔街一直徘徊在 9200 亿美元左右的广泛共识相形见绌。

坡道后面的数字

高盛更新后的轨迹勾画出陡峭的攀登之路。该银行此前预计，2025 年超大规模人工智能资本支出约为 4050 亿美元，到 2026 年将增至约 7500 亿美元，然后在 2027 年达到 1.2 万亿美元。最新修正将 2027 年的数字推得更高。

推动这股浪潮的公司是人们通常认为的：微软、亚马逊、Alphabet、Meta 和甲骨文，其中 OpenAI 也吸引了引人注目的投资活动。这些公司正在集体从高盛所描述的人工智能部署的实验阶段过渡到全面的商业实施。

展望未来，该银行预计从 2026 年到 2031 年，人工智能基础设施累计支出可能达到约 7.6 万亿美元。其中计算支出约为 5.1 万亿美元，数据中心支出为 2.1 万亿美元，电力基础设施支出为 3580 亿美元。

高盛分析师将其与历史上的技术浪潮进行了比较，特别是铁路和汽车的建设。两者都需要大量的前期资本部署才能实现下游经济效益。

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债务正在承担重任

2027 年预计资本支出的三分之一以上（约 4000 亿美元）预计将通过投资级债券发行来实现。这是对大型科技公司前二十年定义的自筹资金、现金流驱动的投资模式的一个有意义的转变。

高盛指出广告和订阅模式是人工智能驱动工具的主要盈利渠道。人们押注消费者人工智能代理和企业人工智能应用程序将产生足够大的收入流，足以证明基础设施投资的合理性。

估值紧张和波动风险

高盛指出，人工智能基础设施股票估值中位数约为远期市盈率的 26 倍。

该银行的分析师还指出了一些供应方面的限制，无论超大规模企业愿意投入多少钱，这些限制都可能会减缓建设速度。电力可用性接近列表的顶部。土地可达性也存在类似的瓶颈。内存芯片的承受能力完善了高盛的限制清单，人工智能工作负载对内存的消耗非常大。

向债务融资的转变也创造了值得监控的二级市场动态。固定收益市场将需要吸收超过 4000 亿美元的新投资级债券供应。