התרחבות הבינה המלאכותית הגלובלית נכנסת לשלב עתיר הון, שחורג הרבה מעבר לייצור שבבים. לפי גולדמן זאקס, ההשקעה השנתית בתשתיות AI עשויה לעלות מ-765 מיליארד דולר ב-2026 לכ-1.64 טריליון דולר ב-2031. בסך הכול, מדובר בכ-7.6 טריליון דולר של השקעות מצטברות במחשוב, מרכזי נתונים ותשתיות חשמל לאורך התקופה.

היקף ההשקעה החזוי ממחיש כיצד הבינה המלאכותית הופכת למחזור תשתיות משמעותי, המשתרע על פני טכנולוגיה, אנרגיה ונכסים פיזיים. עם זאת, גולדמן זאקס מדגיש כי 7.6 טריליון הדולר הם תרחיש המבוסס על מספר הנחות, ולא תחזית קשיחה. היקף ההון בפועל יהיה תלוי בהתפתחויות טכנולוגיות ובתנאי השוק.

המחשוב נותר המנוע המרכזי של השקעות ה-AI

המחשוב צפוי להיות הרכיב הגדול ביותר במחזור ההשקעות. תרחיש הבסיס של גולדמן זאקס מצביע על 494 מיליארד דולר בהוצאות על מחשוב ב-2026, שיגדלו לכ-1.127 טריליון דולר בשנה ב-2031. המודל צופה גם השקעה של 661 מיליארד דולר ב-2027, 808 מיליארד דולר ב-2028, 934 מיליארד דולר ב-2029 ו-1.073 טריליון דולר ב-2030.

המסלול משקף את הדרישות הפיזיות ההולכות וגדלות של יישומי AI. מאיצים ייעודיים, רכיבי תקשורת וזיכרון נדרשים לפעול בקנה מידה הולך וגדל. גולדמן זאקס מציין כי אורך החיים הכלכלי של שבבי AI הוא גורם מרכזי, משום שמאיצים עלולים להפוך לפחות כדאיים כלכלית מהר יותר מתשתיות מסורתיות בעלות אורך חיים ממושך.

מחזורי החלפה קצרים יותר עשויים להגדיל משמעותית את דרישות ההון המצטברות. מנגד, מעבדים ישנים יותר עשויים להמשיך לייצר ערך כלכלי במשימות הסקה פחות תובעניות וביישומים אחרים.

מרכזי נתונים ותשתיות חשמל הופכים למגבלות אסטרטגיות

התרחבות יכולות המחשוב אינה יכולה להתקיים ללא התשתית הפיזית הנדרשת להפעלתה. גולדמן זאקס מעריך כי ההשקעה במרכזי נתונים תעמוד על 232 מיליארד דולר ב-2026 ותעלה ל-436 מיליארד דולר ב-2031. במקביל, ההשקעה בתשתיות חשמל צפויה לגדול מ-39 מיליארד דולר ל-73 מיליארד דולר באותה תקופה.

המורכבות הגוברת של יישומי AI משנה גם את כלכלת הקמת מרכזי הנתונים. צפיפות גבוהה יותר של שרתים דורשת מערכות קירור, אספקת חשמל ותקשורת מתקדמות יותר. השילוב בין מחשוב, זיכרון ותשתיות חשמל יוצר מתקנים מורכבים ויקרים יותר. לפי גולדמן זאקס, מרכזי נתונים מהדור הבא המותאמים ל-AI עשויים לדרוש הוצאות הון גבוהות משמעותית לכל מגה-וואט בהשוואה למרכזי נתונים מסורתיים.

זמינות החשמל הופכת לכן לשיקול מרכזי עבור תעשיית ה-AI. תורים לחיבור לרשת, הליכי רישוי, מחסור בציוד ומחסור בכוח אדם מיומן עלולים לעכב פרויקטים גם לאחר שהוקצה להם הון. מגבלות אלה עשויות להשפיע הן על לוחות הזמנים להקמה והן על כלכלת שרשרת תשתיות ה-AI כולה.

הערכת 7.6 טריליון הדולר תלויה במספר הנחות מרכזיות

הניתוח של גולדמן זאקס מבהיר כי היקף ההשקעה הכולל אינו תוצאה מובטחת. תרחיש הבסיס מניח השקעות מצטברות של כ-7.6 טריליון דולר בתשתיות AI בין 2026 ל-2031, אך הסכום הסופי עשוי להשתנות באופן מהותי בהתאם להתפתחות הטכנולוגיה ותנאי השוק.

ארבעה גורמים מרכזיים צפויים להשפיע על ההיקף: אורך החיים הכלכלי של שבבי AI, העלות והמורכבות של מרכזי נתונים מהדור הבא, היחס בין ארכיטקטורות המבוססות על GPU לבין שבבים ייעודיים, והיקף המגבלות הפיזיות שעלולות להאריך את תהליך ההקמה. המחקר מתייחס גם להבדלים בין עומסי אימון לעומסי הסקה ולמחירי הזיכרון, המשפיעים על התשואה ועל עיתוי ההשקעות, גם אם אינם משנים בהכרח את היקף התשתית הכולל הנדרש.

עבור שווקי ההון, המשמעות חורגת מעבר לחברות הטכנולוגיה. היקף ההשקעה החזוי עשוי להשפיע על יצרניות שבבים, מפעילי מרכזי נתונים, חברות תקשורת, חברות תשתיות חשמל, יצרני ציוד חשמלי ומממני תשתיות. במקביל, הוא מגדיל את החשיבות של יעילות הון ושל היכולת לייצר תשואה כלכלית מההשקעות בתחום ה-AI.

בהמשך, השוק יבחן אם הביקוש ל-AI ימשיך לצמוח בקצב שיצדיק את היקף התשתיות הנבנות. בין הגורמים המרכזיים למעקב יהיו מחזורי החלפת מאיצים, עלויות הקמת מרכזי נתונים, זמינות חשמל, שינויים בארכיטקטורת שבבים והיקף המונטיזציה של יישומי AI. הקלה במגבלות התשתית וירידה בעלויות המחשוב עשויות להרחיב את הביקוש ולפתוח יישומים חדשים. מנגד, עיכובים ממושכים או תשואות נמוכות מהצפוי עלולים למתן את קצב השקעות ההון. הניתוח של גולדמן זאקס מצביע על היקף משמעותי של השקעות, אך ההשפעה הכלכלית הסופית תמשיך להיות תלויה בהתפתחות ההנחות הבסיסיות.