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高盛预测：到2031年人工智能基础设施投资将达7.6万亿美元

2026-06-06 19:23:49

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高盛近日发布了对人工智能基础设施资本支出的详细预测，预计2026年至2031年间的累计支出将达到7.6万亿美元。

算力与数据中心需求推动基础设施扩建

支出细分涵盖三个核心层面：算力层5.1万亿美元、数据中心层2.1万亿美元、电力层3580亿美元。报告指出，到2026年，年度人工智能资本支出将达7650亿美元，预计至2031年将增长至1.6万亿美元。

在算力层面，英伟达占据核心地位。预测期内，其预计将占据算力总投资的75%，通过其产品累计产生约3.8万亿美元收入。此预测以定价为每颗80,500美元的Rubin VR200芯片为基准计算单位。

英伟达数据中心GPU的毛利率高达75%，这促使大型超大规模服务商开发定制芯片。然而，性能差距意味着这些公司仍需并行采购英伟达硬件，目前尚无其他方案能与其大规模输出相匹配。

数据中心层反映出物理需求的急剧上升。标准云基础设施每机柜功耗为5至15千瓦，过渡性的Blackwell架构人工智能设施每机柜功耗达130至200千瓦，而运行Rubin和Feynman芯片的下一代人工智能工厂每机柜需求将超过500千瓦，液冷成为唯一可行的散热方案。

随着密度提升，建设成本同步攀升。传统超大规模数据中心每兆瓦建设成本约为1000万美元，下一代人工智能数据中心每兆瓦规划成本已升至1500万至2000万美元，这一大幅增长主要由冷却和电力基础设施需求驱动。

电力制约与关键企业塑造资本周期

分析指出，芯片使用寿命是模型中最大的变量。若以三年为更换周期，算力累计折旧将达3.99万亿美元；若周期延长至七年，该数字则降至2.23万亿美元，单一假设导致1.76万亿美元的差异。

维谛技术直接受益于数据中心升级周期。每个从40千瓦升级至500千瓦以上的机柜都需要新的液冷系统和配电设备。预计液冷市场规模将从目前的55亿美元增长至2030年的157.5亿美元。

电力层虽以3580亿美元的预算规模最小，却是运营中最关键的制约环节。电网接入大型数据中心的审批时间长达数年，使得早期合同签订对部署至关重要。

为应对此制约，Vistra能源公司已锁定长期核电采购协议，包括与Meta签订的覆盖2600兆瓦核电的20年期协议，以及与亚马逊云科技的另一项独立协议。

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