高盛：AI 基礎建設 6 年吃掉 7.6 兆美元，NVIDIA 拿走四分之三算力
重點摘要
高盛六月發布《追蹤兆美元》報告，預測 AI 基礎建設 2026 至 2031 年累計支出達 7.6 兆美元。算力佔 5.1 兆，NVIDIA 獨拿 75%；電力是最小預算，卻是最卡的瓶頸。
六月六日，高盛發布了一份研究報告，標題叫《追蹤兆美元》。開頭就給了一個讓人難以忽視的數字：從 2026 年到 2031 年，全球 AI 基礎建設的累計資本支出，高盛的基準情境估算是 7.6 兆美元，大概等於美國一年 GDP 的四分之一。
逐年來看，今年的年度支出估算是 7650 億美元，到 2031 年會爬升到每年 1.6 兆美元。報告的計算邏輯完整附上，每個假設都標出了對最終數字的敏感度，讀者可以按圖索驥。
三層結構：算力、資料中心、電力
高盛 把整個 AI 基礎建設切成三塊。
算力吃掉最大部分，累計 5.1 兆美元，涵蓋 AI 訓練與推論所需的晶片、伺服器與相關周邊硬體。
資料中心排第二，累計 2.1 兆美元，包含機房建設、冷卻系統改造、電氣化升級和網路連線。各地建設速度正在加快，但電力取得卡住了進度。
電力與能源基礎設施數字最小，3580 億美元，卻是分析師一致認定對部署時程影響最大的環節。
NVIDIA 預計獨拿算力市場四分之三
算力這塊 5.1 兆裡，高盛估算 NVIDIA 將獲得約 75%，換算接近 3.8 兆美元累計營收。計算基礎是 NVIDIA 下一代 Rubin VR200 GPU，報告使用的單卡定價是 每張 8 萬 500 美元，比 H100 當年的發售價貴了將近一倍。
四家超大型雲端業者的合計資本支出，高盛也跟著上修。Meta、微軟、亞馬遜和 Google 在 2025 至 2030 財年的合計支出，估算從 4.5 兆美元調高到 5.3 兆美元，多了 8000 億。Oracle 另外預計在 2030 年前增加 2 兆美元的 AI 相關資產，規模讓人吃驚。今年的超大型業者算力支出共識值已上調至 5270 億美元，比年初的估算多了 620 億。
AMD、英特爾、Google 的 TPU 以及中國自製晶片都在搶市場份額。高盛的判斷是 NVIDIA 的軟體生態在短期內難以被複製，目前的份額仍然集中在 NVIDIA 手裡。這個結論業界已經聽過很多次，但到目前為止，採購數字確實沒有給出反駁的理由。
電力：最小的預算，最大的瓶頸
電力這塊 3580 億美元在整個 7.6 兆裡佔比最小，但這是已確認合約和已規劃支出的加總，實際缺口遠不止於此。
AI 資料中心的電力需求已經完成了一次量級跳躍。傳統超大型機房的每機架功率大約 40 千瓦，下一代 AI 資料中心的設計標準已經跳到每機架 500 千瓦以上，相差超過十倍。建設成本也因此從每百萬瓦 1000 萬美元，上升到新一代的 每百萬瓦 1500 至 2000 萬美元。
配合發熱量急增，液冷技術從可選配件變成標準配備。液冷市場規模預計從目前的 55 億美元膨脹至 2030 年的 157.5 億美元，接近三倍。
核能在這個脈絡下重新獲得大型科技公司的關注。Vistra 能源公司與 Meta 簽了一份 20 年合約，供電規模超過 2600 百萬瓦，是近年規模最大的企業核電採購協議之一。亞馬遜 CEO Andy Jassy 今年明確說過：「我們最大的制約因素就是電力。」高盛把這句話直接寫進報告。電網接入排隊延遲動輒兩三年，大型業者已開始繞過傳統電網，直接和核電廠、再生能源業者談長約。
高盛自己的警告藏在標題下面
這份報告裡有一句話值得細讀。六月二日，高盛負責指導機構客戶全球股票投資的官員說：「AI 的投資經濟學，今天比兩年前還要值得懷疑。」
說這話的時間點，剛好在這份大型資本支出報告發布前後。兩件事同時存在不奇怪，但值得關注的是：高盛量化了支出的規模，同時股票部門的人在提醒投資人，規模大並不保證回報穩定。
懷疑的核心在硬體折舊週期。GPU 的實際使用壽命是三年還是七年，各家業者看法不同，AI 模型架構的演進速度也讓答案更難確定。光是這個假設的差距，就造成報告中的累計支出預測出現 1.76 兆美元的上下區間。沒人知道現在買進的晶片能用多久，但採購計畫得在這個不確定性裡做出來。
定價只往一個方向走
對企業來說，這份報告最直接的啟示在定價方向。
今年三月，阿里巴巴雲端以「硬體採購成本大漲」為由，調漲 AI 算力服務價格最高 34%，儲存服務同步漲 30%。百度在同期跟進。這個動作在高盛的框架下很容易理解：算力市場的供需結構沒有根本改變，議價能力集中在 NVIDIA 和少數幾個超大型雲端業者手裡，下游的雲端服務商承受成本上漲後，選擇把壓力往客戶端轉移。
AI 雲端算力的定價在未來幾年大概率會繼續上升，除非 GPU 能效出現突破性改變，或者出現真正能與 NVIDIA 競爭的替代品。在規劃 AI 採購預算時，把算力成本設為動態變數，可能比固定值更接近現實。
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