高盛预测，到2027年，人工智能基础设施的资本支出将达到1.2万亿美元。该银行警告称，这一支出激增可能会给能源资源带来压力，增加对债务的依赖，并挤压超大规模企业的收入增长。据该公司称，能源正成为扩张的关键瓶颈。
1.2万亿美元的建设规模
高盛预计，到2027年，企业将在人工智能基础设施上投入1.2万亿美元。这一数字涵盖了训练和运行大型AI模型所需的数据中心、芯片和网络设备。这一预测突显了该技术从研究实验室迅速走向工业规模部署的速度。
但该银行并不认为这些支出没有风险。在其评估中，投资规模可能会给能源资源带来压力，并增加对债务的依赖——这两个制约因素在乐观的AI预测中很少出现。
能源：安静的瓶颈
据高盛称，能源正成为AI基础设施扩张的关键瓶颈。数据中心已经消耗大量电力，而下一波专用于AI的设施预计将需要更多电力。在许多地区，电网如果没有重大升级，就无法承受这样的负荷。
该银行的警告表明，AI增长的限制因素可能不是芯片供应或资本，而是产生和输送足够电力的能力。这种转变将使公用事业公司、监管机构和能源市场处于AI故事的中心。
债务驱动的扩张引发疑问
高盛还指出，预计的支出激增可能会增加对债务的依赖。以这种规模建设AI基础设施需要巨额前期投资，企业可能会转向借贷来为其提供资金。如果收入增长未能如预期那样迅速实现，这将提高风险。
这种担忧并非抽象。如果超大规模企业——推动大部分建设的大型云服务提供商——的收入增长受到压力，偿还这些债务可能会变得更加困难。该银行的报告将这些线索联系在一起：巨额支出、能源约束和债务负担构成了一个风险三角。
超大规模企业面临压力
推动AI进步的同一笔支出可能会给超大规模企业的收入增长带来压力。这些公司预计将引领基础设施建设，但成本极其巨大。高盛没有具体说明哪些公司或它们将面临多大压力，但暗示很明确：AI基础设施的经济效益并不保证对所有人都有利。
超大规模企业一直是AI领域最热情的支出者之一，但该银行的预测表明，这种热情伴随着资产负债表成本。如果收入增长放缓而资本支出仍然很高，这一缺口将不得不通过定价、削减成本或额外融资来管理。
值得关注的事项
高盛对2027年1.2万亿美元的预测是一种预测，而非确定无疑。真正的考验将是能源基础设施能否跟上步伐，以及企业能否在不透支自身的情况下为这一建设提供资金。目前，该银行的报告为AI热潮给出了一个具体数字，并指出了可能使其放缓的制约因素。
投资者和运营者将关注超大规模企业的财报，以寻找收入压力的迹象。能源监管机构和公用事业公司将面临关于电网容量的问题。债务市场将显示贷款机构是否仍愿意为下一阶段的AI基础设施提供融资——或者资本成本是否开始产生负面影响。
