高盛预警：AI算力需求爆发致2027年数据中心资本开支或大增

高盛预测AI资本开支远超市场预期

高盛在6月11日的最新报告里，抛出了一个相当大胆的判断：超大规模数据中心运营商在AI上的实际投入，可能比大家想象的还要激进得多。即便市场已经对预测进行过多次上调，眼下对2027年相关资本开支的共识预期，恐怕还是低估了。

预计2027年资本开支达1.1万亿至1.4万亿美元

那么，到底差了多少？据高盛测算，到2027年，这些巨头的资本支出预计能达到1.1万亿美元左右；如果行业势头足够强劲，这个数字甚至可能冲到1.4万亿美元。而目前市场的主流预期呢？只有大约9200亿美元。这中间的缺口，不是小数目。

AI算力需求刚刚起步，Token消耗量将暴增24倍

报告里反复强调一个观点：AI算力需求其实才刚刚开了个头。预计到2030年，AI Token的消耗量会比现在暴涨24倍，而背后的核心驱动力，来自企业级AI智能体的大规模落地。Token用量持续攀升，自然就拉动了对数据中心、高性能芯片、高速网络设备以及配套电力设施的长期需求。说白了，这波基建投资，远没到顶峰。

供需再平衡或需至2027年下半年

有意思的是，高盛认为AI领域供需关系的实质性再平衡，最早也要等到2027年下半年才有可能发生。这意味着资本开支的高峰期会比预想的更长，超预期的投入恰恰会成为支撑AI基础设施产业链企业盈利增长的核心动力。换句话说，市场目前还没有完全消化这层逻辑。

AI落地成本与效率仍需检验

当然，现实中的阻力也不容忽视。部分企业反馈，AI工具在落地过程中带来了显著的新增成本，而生产效率的提升能否真正覆盖模型运行费用，还需要时间来检验。这不是一个“上线即见效”的故事。

物理瓶颈制约扩张：电力、内存与人才短缺

更值得警惕的是，AI产业扩张目前最大的瓶颈，反而不是钱够不够，而是物理层面的约束。多个大型数据中心项目已经出现延期，内存供应趋紧、区域电力容量饱和、专业技术人员短缺——这些才是真正卡脖子的环节。

竞争格局加剧，部分概念股估值快速攀升

此外，竞争格局也在加剧。近期多只AI基础设施概念股的估值快速攀升，部分标的的涨幅已经明显跑赢了其盈利增长轨迹。市场情绪一旦出现波动，风险不容小觑。