ハイパースケーラーの資本支出が増加し続けるため、AIインフラの不足は2028年まで続く可能性があります
物理層——チップ、電力、土地、データセンター——が追いつかない場合、グローバルなAIブームは拡大を継続できるでしょうか？ゴールドマン・サックス・リサーチおよび関連するゴールドマン・TMT分析は、少なくとも現時点ではできないと主張しています。同銀行の見解では、AIインフラの供給と需要は2028年までリバランスされない可能性があり、一方でハイパースケーラーの資本支出はピークに達するのではなく、引き続き上昇しています。
その不均衡が市場の核心的な物語である。ゴールドマン・サックス・リサーチによると、2026年の世界のAI関連資本支出は約1兆190億ドルと推定されている。ゴールドマン・サックス・グローバル・インスティテュートのベースラインモデルでは、2026年の年間AI資本支出は約7,650億ドル、2026年から2031年にかけてのコンピューティング、データセンター、電力への累積支出は約7.6兆ドルと示されている。暗号資産およびデジタル資産投資家にとって、同様の不足が、分散型コンピューティングトークンやAI関連ネットワークがインフラ議論の一部であり続ける理由である。
ゴールドマン・サックスは、AIコンピューティングに対する需要が、業界がチップ、メモリ、電力、完成したデータセンター容量を提供できる速度を依然として上回っているため、不足が継続していると述べています。
ゴールドマンのTMT研究責任者であるエリック・シェリダンは、AIコンピューティング需要と供給の間には継続的な差が存在すると述べました。圧力点はすでにGPUを超えています。ストレージ価格、チップ価格、土地、電力、施設のシェル、納期がすべて同時に引き締まっています。
ゴールドマンの分析は、いくつかのシナリオでは需要と供給が2027年後半までバランスしない可能性があると指摘しており、その後のコメントでは2028年前半がより現実的な時期であるとしています。この後の日付は、1年間の支出の急増ではなく、さらに数年間の資本支出見通しの引き上げを意味します。
物理的なボトルネックが遅延の原因です。電力網の接続待ちリスト、許可手続き、専門労働力の不足、および変圧器、開閉器、タービン、冷却システムの長いリードタイムにより、資金が投入された時点と実際の容量が稼働するまでの差が広がっています。ゴールドマン・サックス・グローバル・インスティテュートはこれを「延長」と呼んでいます。資本は投入されますが、使用可能な計算能力は予定より遅れて到着します。
ゴールドマン・サックスによると、AI投資がGDPに占める割合が引き続き上昇する場合、ハイパースケーラーの資本支出は依然として上昇傾向にあり、2027年のコンセンサス予測は低すぎるとされる。
ゴールドマンは、ウォールストリートの2027年におけるハイパースケーラーの資本支出に関する約9200億ドルのコンセンサスは、2026年の約84%から2027年に22%へと成長率が鈍化することを示唆していると述べた。同銀行自身の分析では、追加のAI投資がGDPの2%～3%に達した場合、より現実的な数値は約1兆1000億ドル、すなわち約45%の成長となると推定している。キャッシュフロー生成と投資格付信用力に関連する上振れシナリオでは、約1兆4000億ドルに達する可能性がある。
これらのGDP比較は意図的です。ゴールドマンは、過去の汎用技術の整備がGDPの約2％～5％でピークに達したと指摘しています。1880年代の米国の鉄道投資はGDPの約3.4％に達しました。1920年代の電動モーターインフラは約2.2％、1910年代の自動車インフラは約2.1％に達しました。AIへの支出は大きいですが、まだ歴史的な範囲を超えています。
ゴールドマン・サックス・リサーチは、2026年の米国AI資本支出をGDPの1.8%、2027年を2.5%、2028年を2.8%と推定しています。グローバルなAI投資は、2026年にGDPの0.9%、2027年に1.3%、2028年に1.4%と推定されています。
また、ゴールドマンは、メタ、マイクロソフト、アマゾン、アルファベットの合計資本支出予測を、第1四半期の業績発表前の4.5兆ドルから、2025会計年度から2030会計年度までの間で5.3兆ドルに引き上げました。この見直しは、支出サイクルがまだ拡大していることを示す最も明確な兆候の一つです。
電力、設備、サイトの提供が、資金調達だけではなく、制約要因である。
米国エネルギー省ローレンス・バーケレー国立研究所の2024年米国データセンター電力使用報告書によると、2023年の米国データセンターの電力消費量は全国の電力の約4.4%、すなわち176 TWhで、2014年の58 TWhから増加しました。同報告書は、2028年には325〜580 TWh、つまり米国電力消費の6.7%〜12.0%に達すると推定しています。
その電力増加は接続遅延と衝突している。ゴールドマンは、自給自足型（グリッド外）で大部分の電力を生成する孤立型データセンターが、例外的ケースから現実的な道筋へと移行したと指摘している。ゴールドマン関連の分析で引用された推定値によると、グリッドの待ち行列が遅すぎるため、今後の容量の3分の1近くが孤立型となる可能性がある。
機器の在庫不足が問題を悪化させています。大手メーカーの電力分配機器は数年待ちの状況です。冷却システムはより高いラック密度に対応できる必要があります。次世代のAIホールは、サーバーが単に設置された倉庫ではなくなりました。コンピューティング、メモリ、ネットワーキング、冷却、電力は今や共同設計されています。
メモリはもう一つの課点である。かつてこの不足はGPUの問題として捉えられていたが、ゴールドマンのTMTコメントでは、HBMおよび関連メモリが土地と電力と同等の制約として扱われている。メモリとチップが同時に上昇すると、データセンターの構築コストも上昇する。
労働力と許可手続きが摩擦を生みます。専門の電気技師、試運転エンジニア、高圧技術者は、資本支出予算が承認される速度よりも早く採用できません。地域の反対や環境審査の長期化により、スケジュールはさらに延長されます。
ハイパースケーラーは、営業キャッシュフローだけでなく、債券、民間インフラ資本、およびバランスシート外の構造を通じて、ブームをさらに資金調達しています。
ゴールドマンは、アルファベット、アマゾン、メタ、マイクロソフト、オラクルの5大ハイパースケーラーが、2025年の約4,050億ドルの資本支出を2026年には約7,500億ドル、2027年には約11,400億ドルへと増加させると予想している。このグループによる投資適格債の発行額は2025年に1,080億ドルで、資本支出の約26％を占めた。ゴールドマンは、この割合が2026年には約2,500億ドル、2027年には約4,000億ドル、すなわち資本支出の約35％に近づくと予想している。
プライベートインフラと不動産資本が残りを補っている。ゴールドマンは、これらの資金源がプロジェクトを土地、電力、建物、機器に分割するにつれて、より重要な役割を果たすだろうと述べている。2021年から2024年まで、プライベートインフラ市場は年率約11.5％で成長し、ゴールドマンは、この成長率が過去の年々見られた16％～17％の水準まで上昇する余地があると見ている。
資金調達のシフトはリスクを排除しません。アルファベットは、大規模な設備投資が単一四半期でフリーキャッシュフローをマイナスに押し下げる可能性をすでに示しています。クレジット市場は建設の大部分を資金調達できますが、発行量が増えるにつれて、発行者集中度と流動性市場の容量は厳しくなります。
長年にわたる計算リソースの不足により、中央集権的なクラウドの価格は高止まりしており、暗号通貨由来のGPUおよびAIマーケットプレイスを含む代替計算ネットワークの余地が生まれています。
CoinGeckoによると、人工知能関連の暗号資産カテゴリは最近、時価総額が200億ドル中盤から高めの範囲に集中し、24時間取引高は数十億ドル規模です。Bittensor (TAO)、Render (RENDER)、Artificial Superintelligence Alliance (FET) は、計算資源、モデル調整、または分散型レンダリング需要に最も近い位置にあるため、引き続き注目されています。
このリンクは経済的であり、プロモーションではありません。ハイパースケーラーが2028年まで十分な容量を提供できない場合、最大のクラウド外の未使用または低使用率のGPUの価値が高まります。推論、トレーニング、またはレンダリングジョブを分散型ハードウェアにルーティングするネットワークは、スケールにおいてハイパースケーラーの信頼性に匹敵できなくても、価格と可用性で競争できます。
トークン需要はまだ投機的です。CoinGeckoのデータによると、AIカテゴリ内でも急激な下落やローテーションが見られます。データセンターにおける物理的な不足が、すべてのAIティッカーの価格を自動的に再評価するわけではありません。トレーダーは、実際の計算スループットを持たないナラティブトークンと、インフラの希少性を区別すべきです。
企業の採用はまだ初期段階です。ゴールドマンは、多くの企業が決算説明会でAIの生産性について議論している一方で、収益への影響を数値化している企業はごく少数であると指摘しています。この差が、資本支出が高水準で推移する一方で、収益化が不均一である理由です。
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ゴールドマン・サックスの警告はシンプルです。AI需要はまだ物理的インフラを上回っており、この差は2028年まで続く可能性があります。ハイパースケーラーの資本支出は減速していません。ゴールドマンの分析によると、年間兆ドル規模の需要が見込まれ、2028年までに米国のAI投資はGDPの約3％に達し、米国最大の4つのハイパースケーラーの2025年から2030年までの支出額は5.3兆ドルに達します。
制約は具体的です。米国エネルギー省ローレンス・バークレー国立研究所によると、2028年までにデータセンターの電力消費量は米国の電力需要の6.7%から12.0%に達する可能性があります。メモリ、土地、変圧器、冷却、接続キューはGPUとともに制約要因となっています。資金調達は債券や民間インフラ資本へ移行しており、このブームを資金面で支える一方で、レバレッジと変動率を高める可能性もあります。
デジタル資産市場において、長期的な不足は代替計算ネットワークの必要性を高めています。一方、CoinGeckoのAIカテゴリは流動性と高いトークンレベルのリスクを両方示しています。投資家は無限の繁栄に関するスローガンではなく、資本支出の見直し、電力網の供給、シリコンの交換サイクル、および実際のAI収益に注目すべきです。
この構築は、電力市場、クレジット市場、および暗号通貨コンピューティングトークンを同時に再構築するほど十分に大きい。しかし、容量がついに需要に追いついた際、支出が鈍化する可能性を完全に消し去るほどではない。
2028年の不足日が、AI株やトークンがそれまでしか上がらないことを意味するのでしょうか？
ゴールドマンは、資本支出の見通しが上昇しているにもかかわらず、高めの評価とポジショニングが変動率を生む可能性があると別途警告している。
ボトルネックはまだNVIDIA GPUだけですか？
ゴールドマンのTMTコメントリーは、メモリ、土地、パワー、施設シェル、デリバリー・サイクルを同等の圧力点として扱っている。
2028年までに米国のデータセンターはどのくらいの電力を消費するでしょうか？could U.S. data centers use by 2028?
米国エネルギー省のローレンス・バーケレー国立研究所によると、この範囲は325〜580TWh、または米国の電力使用量の6.7%〜12.0%である。
ハイパースケーラーが非常に収益性が高いのに、なぜより多くの債券を発行するのでしょうか？
複数の企業で資本支出がフリーキャッシュフローよりも速く成長しているため、ゴールドマンは、2027年までに投資格付発行が支出のより大きな割合を賄うと予想しています。
免責事項：本記事は情報提供を目的としたものであり、財務的、法的、または投資アドバイスを構成するものではありません。デジタル資産とやり取りする前に、必ずご自身で調査を行ってください。
免責事項: このページは、お客様の便宜のためにAI技術を使用して翻訳されています。最も正確な情報については、元の英語版を参照してください。