Goldman Sachs повышает прогноз по объему данных центров в 2030 году до 273 ГВт, что предполагает инвестиции в размере $8,5 трлн

2026/11/05 13:21:00

В подробном исследовательском обновлении от Goldman Sachs Global Investment Research аналитики повысили свой прогноз глобальной мощности энергопотребления центров обработки данных к 2030 году до 273 гигаватт (ГВт), что представляет собой повышение на 26% (+56 ГВт) по сравнению с предыдущей оценкой в 217 ГВт. По сравнению с базовым уровнем глобальной эксплуатируемой мощности около 103 ГВт в 2025 году, достижение этой цели требует добавления примерно 170 ГВт чистой новой мощности центров обработки данных в течение пятилетнего периода. При оценке по средней капитальной интенсивности в размере 50 миллионов долларов США за мегаватт, включающей как физическую инфраструктуру объектов, так и высокоплотные процессоры для ИИ, это расширение предполагает примерно 8,5 триллиона долларов США совокупных глобальных расходов на инфраструктуру и оборудование к 2030 году.

Этот анализ оценивает, могут ли региональные электрические сети передачи, муниципальные водные ресурсы и глобальные долговые и акционерные рынки реалистично поддержать масштабную инфраструктурную разработку такого масштаба.

Основные выводы

Goldman Sachs повысил свой глобальный прогноз потребления электроэнергии данными центрами к 2030 году с 217 ГВт до 273 ГВт, что требует примерно 170 ГВт чистых добавлений мощности сверх базового уровня в 103 ГВт, зафиксированного в 2025 году.
Развертывание 170 ГВт при оценочной полной стоимости в 50 миллиардов долларов США за гигаватт предполагает примерно 8,5 триллиона долларов США совокупных расходов на ускорители ИИ, сетевые структуры, жидкостное охлаждение и электрические подстанции.
Мега-объекты с одним кампусом мощностью 75 МВт и выше, как ожидается, составят 66% новых глобальных мощностей к 2028 году, по сравнению с всего 25% глобально в 2025 году.
Очереди подключения к сетям коммунальных услуг сроком от четырех до семи лет, сроки поставки высоковольтных трансформаторов от трех до четырех лет и сильная зависимость от финансирования проектов на уровне долга 80%–90% остаются основными рисками реализации.

Основные драйверы: почему Goldman Sachs повысил свой прогноз на 2030 год на 26%

Goldman Sachs повысил свой прогноз, поскольку вложения капитала от специализированных облачных провайдеров GPU, оптовых разработчиков колокации и компаний по добыче криптовалют, перенастраивающих объекты под высокопроизводительные вычисления (HPC), ускорились быстрее, чем предполагали традиционные модели, на фоне структурного сдвига в сторону крупных однокампусных «мега-объектов» мощностью более 75 МВт.

Подробный разбор механизма

Исторически инфраструктурные модели Уолл-стрит предполагали, что рост глобальных центров обработки данных будет определяться почти исключительно внутренними графиками строительства четырех традиционных облачных гипермасштабировщиков: Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta Platforms. Аналитики просто сопоставляли глобальные добавления мегаватт с бюджетами капитальных расходов этих четырех компаний.

Однако между 2024 и концом 2026 года предложение вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта диверсифицировалось по трем основным направлениям. Во-первых, специализированные облачные операторы GPU, такие как CoreWeave, Lambda, Nebius и Crusoe, привлекли десятки миллиардов долларов частного кредита и активообеспеченных финансовых инструментов для агрессивного развертывания кластеров AI на чистом железе, уделяя приоритетное внимание быстрому выводу на рынок лабораторий передовых моделей.

Во-вторых, публично торгуемые операторы добычи биткоина, включая Core Scientific, IREN, Cipher Mining, TeraWulf и Hut 8, перенаправили значительную долю своих энергетических портфелей на размещение ИИ и высокопроизводительных вычислений. Поскольку промышленные объекты добычи уже имеют подключенные высоковольтные сетевые соединения, распределительные подстанции и экологические разрешения, модернизация майнингового комплекса для установки ИИ-серверов с жидкостным охлаждением позволяет разработчикам запустить мощности в течение 6–18 месяцев, обходя многолетние очереди на подключение, характерные для новых объектов.

В-третьих, физика распределённого обучения ИИ и низколатентного вывода требовала увеличения плотности размещения на отдельных объектах. Поскольку синхронизация десятков тысяч GPU требует ультракоротких оптоволоконных линий для минимизации задержек, разработчики перешли от разрозненных субурбанических дата-центров мощностью 20–40 МВт к объединённым мега-кемпингам, требующим непрерывной мощности от 100 МВт до более чем 1000 МВт (1 ГВт).

Эмпирические рыночные индикаторы

Данные, собранные Goldman Sachs, подчеркивают, насколько быстро эти тенденции изменяют конвейер проектов, особенно в Соединенных Штатах, где прогнозируемая мощность на 2030 год была повышена с 125 ГВт до 152 ГВт. В рамках совокупных добавлений мощности в США с 2026 по 2030 год аналитики повысили свою оценку для объединенной категории Neoclouds, преобразований криптомайнеров в HPC и оптовых провайдеров колокации на 11,8 ГВт, что превышает повышение на 9,4 ГВт, назначенное прямым гиперскалерам, строящим собственные объекты.

В то же время масштаб проектов значительно консолидируется. Во всем мире объекты с установленной мощностью 75 МВт и выше составляли всего 25% новой введенной мощности в 2025 году, но Goldman Sachs прогнозирует, что эта доля достигнет 66% всех новых мощностей к 2028 году. В Соединенных Штатах концентрация еще более выражена: мегаобъекты мощностью 75 МВт и выше, как ожидается, будут составлять 75% новых мощностей в США к 2028 году, по сравнению с 37% в 2025 году.

Разбор требования к капиталу в размере 8,5 триллиона долларов: куда направляются деньги?

Преобразование 170 ГВт чистой новой электрической мощности в инвестиционную сумму в размере 8,5 триллионов долларов требует анализа полной капитальной стоимости современного AI-завода.

Оценка в 8,5 триллиона долларов отражает среднюю полную стоимость в 50 миллионов долларов за мегаватт для 170 ГВт новой мощности, где передовые процессоры для серверов ИИ, память HBM и сетевые коммутаторы составляют примерно 65–70% всех расходов, а электрические подстанции, системы охлаждения и физические здания — оставшиеся 30–35%.

Полная распределение затрат и несоответствия амортизации

Когда отраслевые руководители и аналитики указывают на стоимость в 50 миллиардов долларов за гигаватт мощности центра обработки данных ИИ, эта цифра охватывает три различных инженерных уровня с существенно различающимися экономическими сроками службы.

Самой крупной статьей затрат, составляющей примерно 65–70% от общих расходов, или приблизительно 32,5–35,0 млрд долларов США на гигаватт, являются вычислительное оборудование и высокоскоростные сетевые структуры. Это включает в себя корпоративные ускорители ИИ, память с высокой пропускной способностью, корпоративные твердотельные накопители и неблокирующие InfiniBand или Spectrum-X оптические Ethernet-коммутаторы.

Второй уровень, составляющий примерно 20–25% от общих расходов или 10,0–12,5 млрд долларов США на гигаватт, охватывает электрическое распределение и механическое тепловое управление. Это включает в себя высоковольтные подстанции на территории объекта, понижающие трансформаторы, коммутационное оборудование, аккумуляторные батареи бесперебойных источников питания (ИБП), резервные генераторы на природном газе или дизельном топливе, а также контуры прямого жидкостного охлаждения чипов, совмещенные с закрытыми сухими холодильными установками.

Последний слой, составляющий примерно 8–10% от общей стоимости или 4–5 миллиардов долларов США на гигаватт, включает приобретение земли, зонирование и экологическую рекультивацию, армированные бетонные корпуса серверных залов, физические охранные периметры и платы за подключение к энергосети.

Для рынков капитала ключевым нюансом в этом анализе является несоответствие амортизации между физической недвижимостью и полупроводниками. Хотя бетонные центры обработки данных, высоковольтные подстанции и модернизация линий передачи имеют экономический срок службы от 20 до 30 лет, AI GPU и сетевое оборудование амортизируются за три-пять лет, поскольку новые архитектуры чипов обеспечивают значительный рост эффективности вывода на ватт. Поддержание 273 ГВт активных вычислений требует не только одноразовых капитальных затрат на строительство, но и регулярных циклов обновления оборудования стоимостью в триллионы долларов.

Денежные потоки крупных технологических компаний против консенсусной кривой капитальных затрат в $7,55 трлн

Чтобы определить, кто будет финансировать эту модернизацию, Goldman Sachs сопоставил глобальную оценку в $8,5 трлн с консенсусными прогнозами капитальных расходов, составленными Visible Alpha для восьми крупнейших публично отслеживаемых участников инфраструктурных расходов: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Oracle, CoreWeave и Baidu.

Согласно консенсусным оценкам Visible Alpha, совокупные годовые капитальные расходы этих восьми компаний, как ожидается, вырастут с примерно 456 миллиардов долларов в 2025 году до 918 миллиардов долларов в 2026 году и 1,52 триллиона долларов в 2027 году. Однако за пределами 2027 года консенсусные модели прогнозируют резкое замедление годового роста капитальных расходов до однозначных показателей, достигнув 1,67 триллиона долларов в 2028 году, 1,71 триллиона долларов в 2029 году и 1,74 триллиона долларов в 2030 году, что составляет пятилетний совокупный итог примерно 7,55 триллиона долларов для восьми крупнейших операторов.

Хотя запланированные корпоративные капитальные расходы на сумму $7,55 трлн покрывают подавляющую часть глобальных потребностей на бумаге, резкое сглаживание темпов роста после 2027 года — в сочетании с недавними дефицитами свободного денежного потока у крупнейших гипермасштабаторов — показывает, что внутренние корпоративные денежные потоки в одиночку не могут обеспечить всю экспансию. Закрытие разрыва до 273 ГВт заставляет разработчиков в значительной степени полагаться на частные кредитные синдикаты, коммерческие ипотечные ценные бумаги (CMBS), секьюритизацию, обеспеченную активами (ABS), и партнерства с суверенными фондами.

Структурное сравнение: строительство гипермасштабируемых центров обработки данных, аренда мест и переоборудование сайтов криптомайнеров

Ниже приведена таблица, сравнивающая три основные модели развития, определяющие прогноз мощности на 2030 год по временным рамкам, финансированию и операционным аспектам:

Операционный показатель	Самостоятельная сборка гипермасштабируемой инфраструктуры (например, Microsoft, Alphabet)	Оптовая / Индивидуальная аренда хостинга (например, Digital Realty, Vantage)	Криптомайнеры с преобразованием в HPC (например, Core Scientific, IREN, Cipher)
Типовой масштаб сайта	150 МВт до 1 000+ МВт (многофазные мега-комплексы)	50 МВт до 300+ МВт (выделенные корпуса объектов)	50 МВт до 300+ МВт (модернизированные промышленные объекты снабжения энергией)
Время подготовки к мощности	4–7 лет (новые очереди подключения к умной электрической сети)	3–5 лет (разрешение на подстанцию и модернизация сети)	Немедленно до 18 месяцев (существующие энергетические подстанции)
Основная структура финансирования	Денежные потоки по балансу корпорации и старшие корпоративные облигации	65%–90% долг на уровне проекта (обеспеченный лизингами инвестиционного класса)	Долг высокодоходных проектов, предварительные платежи по капитальным затратам арендаторов и собственный капитал
Охлаждение и профиль корпуса	Специально разработанная прямая жидкостная охлаждение чипов и замкнутая водяная система	Модульные высокоплотные жидкостно-совместимые корпуса	Требуется серьезная модернизация шедов для добычи в дата-центры третьего уровня
Типичный срок аренды / отгрузки	Внутреннее корпоративное потребление (срок службы актива 15–30 лет)	Арендные договоры с тройным нетто и обязательством оплаты на 10–15 лет	Фиксированные контракты на хостинг на 10–15 лет (например, CoreWeave/Hyperscalers)
Основной риск исполнения	Многолетние задержки с передачей коммунальных услуг и контроль за окупаемостью капитальных затрат	Рост процентных ставок по займам и инфляция затрат на строительство	Сложность выполнения модернизации и риск концентрации арендаторов

Физические и финансовые узкие места, угрожающие сроку 2030 года

Хотя финансовые модели демонстрируют сильный спрос на мощность 273 ГВт, превращение бумажных обязательств в активированные мегаватты сталкивается с тремя серьезными реальными препятствиями.

Очереди в электрических сетях и нехватка высоковольтных трансформаторов

Самым ограничивающим фактором для достижения 273 ГВт к 2030 году является физическая передача электроэнергии. По данным крупнейших операторов электросетей США, таких как PJM Interconnection, ERCOT в Техасе и MISO, инженерное исследование и процесс утверждения подключения новой нагрузки в несколько сотен мегаватт в среднем занимают от четырех до семи лет.

Даже после получения проектом разрешения на эксплуатацию, узкие места в цепочке поставок тяжелого электротехнического оборудования остаются острыми. Сроки производства крупных силовых трансформаторов (LPT) и коммутационного оборудования на напряжение от 345 кВ до 765 кВ увеличились с примерно двух лет в 2021 году до трех-четырех лет (160–210 недель) в 2026 году из-за глобального дефицита зерновой электротехнической стали (GOES) и специализированной рабочей силы для намотки. Эти задержки уже вызывают реальные проблемы в реализации проектов: крупные облачные провайдеры приостановили или перераспределили некоторые региональные арендные обязательства, где коммунальные службы перенесли даты подачи электроэнергии за 2028 год, а крупные объекты столкнулись с трудностями при получении разрешений и обеспечении инфраструктуры из-за требований к электроэнергии и местным ресурсам.

Муниципальные моратории на зонирование и ограничения по воде

По мере того как масштабы кампусов превышают 75 МВт и приближаются к гигаваттному уровню, сопротивление местных сообществ усиливается. Жилищные тарифоплательщики и государственные коммиссии по коммунальным услугам в таких центрах, как Северная Вирджиния, Огайо, Джорджия и Пенсильвания, всё чаще проверяют, не приведут ли многомиллиардные модернизации передающих линий, построенные для центров обработки данных, к росту счетов за электроэнергию для домохозяйств.

В сочетании с опасениями по поводу потребления воды для испарительного охлаждения и постоянного шума от чиллеров и резервных генераторов местные органы во многих штатах США ввели временные моратории или более строгие зонирующие правила для выдачи разрешений на строительство центров обработки данных — это задерживает или блокирует почти 200 миллиардов долларов запланированных проектов в США, согласно отраслевым аналитикам. Хотя операторы переходят на водонепроницаемые замкнутые системы охлаждения и соглашения о использовании природного газа или ядерной энергии за пределами счетчика, местные административные препятствия угрожают сдвинуть многие сроки поставок на 2028–2030 годы вправо.

Долг и кредитная бифуркация проекта с высоким кредитным плечом

С финансовой стороны аналитики Goldman Sachs отметили растущую зависимость от проектного финансирования с высоким кредитным плечом в экосистеме колокации и разработчиков. Когда разработчик заключает аренду на 12–15 лет с гиперскалером инвестиционного уровня, частные кредитные фонды и структурированные дески по долговым обязательствам часто финансируют 80–90% стоимости строительства проекта за счет заемных средств.

Хотя кредитное плечо 80–90% работает без проблем, если строительство завершается в срок, а арендаторы имеют кредитные рейтинги Aaa/Aa, это оставляет минимальную маржу для ошибок. Если нехватка трансформаторов или муниципальные иски задержат дату ввода объекта в эксплуатацию на 12–18 месяцев, процентные расходы растут, в то время как доходы по аренде остаются приостановленными. Кроме того, рынки капитала резко разделились: проекты, поддерживаемые обязательными договорами аренды с гиперскалерами «брать или платить», получают доступ к глубокому кредиту, тогда как спекулятивные проекты или объекты, сданные в аренду контрагентам с высоким кредитным плечом, сталкиваются с гораздо более широкими спредами заимствования и более строгими критериями оценки.

Заключение

Пересмотр Goldman Sachs в сторону повышения до 273 ГВт подчеркивает исключительный масштаб глобальной инфраструктуры для искусственного интеллекта, прогнозируя добавление 170 ГВт чистой мощности и примерно 8,5 триллиона долларов США в виде полного цикла капитальных вложений до 2030 года. Хотя 7,55 триллиона долларов США запланированных капитальных затрат за пять лет у восьми крупнейших технологических компаний и быстрое преобразование в высокопроизводительные вычислительные системы криптовалютными майнерами демонстрируют интенсивный спрос, финансовый капитал не может мгновенно произвести высоковольтные трансформаторы или обойти очереди на подключение к энергосетям. В конечном счете, достигнет ли глобальный рынок 273 ГВт в срок к 2030 году, будет зависеть от модернизации сетей, генерации электроэнергии на стороне потребителя и дисциплинированного кредитования долгов при реализации крупных проектов.

ЧаВо

Почему Goldman Sachs повысил свой прогноз по данным центрам к 2030 году до 273 ГВт?

Goldman Sachs повысил свой глобальный прогноз на 2030 год на 26% из-за более быстрых, чем ожидалось, обязательств по мощности со стороны специализированных облачных платформ ИИ (Neoclouds), перехода криптовалютных майнеров на размещение ИИ/HPC на энергетических объектах и роста спроса на мега-объекты на одном кластере мощностью 75 МВт и выше.

Что включает в себя оценка инвестиций в центры обработки данных в размере 8,5 триллиона долларов?

Сумма в 8,5 триллиона долларов США представляет собой оценочные общие капитальные затраты, необходимые для добавления 170 ГВт чистой новой мощности между 2025 и 2030 годами при примерно 50 миллионах долларов за мегаватт. Около 65–70% этих затрат приходится на ИИ-ГПУ, память и сетевое оборудование, а 30–35% — на электрические подстанции, жидкостное охлаждение, землю и корпуса зданий.

Почему биткоин-майнеры являются основным драйвером пересмотра прогноза в сторону роста?

Подключение совершенно нового центра обработки данных к электрической сети может занять от четырех до семи лет. Поскольку промышленные майнеры bitcoin уже владеют подключенными высоковольтными подстанциями и контрактами на мощность в сотни мегаватт, модернизация майнинговых площадок для размещения ИИ позволяет разработчикам запустить вычислительные мощности в течение 6–18 месяцев, что способствует пересмотру в сторону увеличения на 11,8 ГВт проектов по созданию Neocloud, колокации и переводу майнеров.

Каковы основные риски достижения 273 ГВт к 2030 году?

Основными узкими местами являются задержки в физическом подключении к сетям, задержки в поставках трансформаторов высокого напряжения на три–четыре года, местные моратории на тарифы на электроэнергию и использование воды, а также финансовые риски, связанные с финансированием на 80–90% за счет заемных средств при разработке сторонних центров обработки данных.

Отказ от ответственности

Эта общая рыночная информация, возможно, из сторонних, коммерческих или спонсорских источников, предоставлена исключительно в справочных и образовательных целях и не является финансовой или инвестиционной консультацией, предложением, запросом или гарантией. Мы отказываемся от ответственности за её точность, полноту, надежность и любые возникшие потери. Инвестиции/торговля сопряжены с риском; прошлые результаты не гарантируют будущих. Пользователи должны проводить собственное исследование, принимать обоснованные решения и нести полную ответственность. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования и Раскрытием рисков KuCoin.

Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.