Goldman Sachsは、2026年から2031年にかけてAIインフラへの累積支出が約7.5兆〜7.6兆ドルに達すると予測している。この見通しは、約5.1兆ドルのコンピュート、2.1兆ドルのデータセンター、3,580億ドルの電力インフラに分かれており、年間のAI設備投資額は今年の推定7,650億ドルから2031年には1.6兆ドルへ増加するとみられている。

Goldmanのリサーチ枠組みでは、コンピュート層の最大の受益者はNVIDIAとされ、同社がそのセグメントのおよそ75%を獲得すると見込まれている。Goldmanは、この水準の集中は過去のテクノロジー設備投資サイクルには前例がないと述べた。

年間ベースの支出規模だけでも、これはテクノロジー史上最大の単独資本投下となる。同社アナリストはまた、コンセンサス予想が支出ペースに繰り返し遅れてきたと指摘し、2026年の設備投資コンセンサスが1つの決算シーズンの間に4,650億ドルから5,270億ドルへ上方修正されたことを挙げた。

「2031年までにAIのCAPEXが7.6兆ドル？ 印象的だが、Goldman Sachsの見積もりで本当に気になるのは、電力に割り当てられている割合が極めて小さいことだ。全期間を通じて、Goldmanはコンピュートに約5.1兆ドル、データセンターに2.1兆ドル超が費やされると見込んでいる…」と、Christophe Barraudは2026年7月11日のX投稿で記した。

AIインフラを追う個人向け暗号資産投資家にとって、Goldmanの数値は背景ノイズではない。AIコンピュートトークン、分散型GPUネットワーク、AIトークンのプレセールを評価する際のマクロな枠組みであり、とりわけこの支出サイクルが、暗号資産ネイティブのプロジェクトが再現または補完しようとするインフラ層に集中している点が重要だ。

7.5兆ドルという予測は、暗号資産ネイティブのインフラレールへ0.1%でも資金が向かえば、トークン市場にとって材料となり得るほど大きな資本サイクルを意味する。重要なのはこのサイクルが存在するかどうかではなく、どのトークン分野がその一部を構造的に取り込める位置にあるかだ。

Goldmanの5.1兆ドル・コンピュート予測が示す、暗号資産におけるAI機会

見出しの数字自体は大きいが、Goldmanの予測の内部構造こそが、暗号資産のポジショニングを考えるうえで有用だ。5.1兆ドルのコンピュート層は最大の支出項目であり、データセンター配分の2倍超、電力予算の約14倍に相当する。さらにGoldmanのリサーチは、これを具体的なハードウェア前提に基づいている。次世代GPUノードは1台あたり約80,500ドル、1パッケージあたり3,000ワット消費、PUE（電力使用効率）は1.2とされている。

これらは投機的な前提ではなく、NVIDIAの現行世代アーキテクチャにおける実際の調達経済を反映したものだ。

コンピュート層の約4分の3がNVIDIAに集中するという見通しが、分散型代替案を単なる理念ではなく分析上の論点にしている。1社が5.1兆ドル規模の支出カテゴリの大きな割合を獲得すると見込まれる場合、サプライチェーンリスク、価格決定力、輸出規制へのさらされ方が、その企業に集中するため、許可不要のコンピュート代替への構造的な余地が生まれる。

Goldmanのリサーチは、AIインフラを逃したくないという不安、いわゆるFOMOが、測定されたROIと同じくらい設備投資ブームの原動力になっているとも指摘している。つまり、このサイクルには持続期間リスクも織り込まれているということだ。さらにGoldmanのより広範なAI投資テーマは、新興国市場や資産クラスをまたいで資金フローを変え始めている。

電力は金額ベースでは3,580億ドルと最も小さい項目だが、Goldmanのアナリストは、導入速度を制約する主なボトルネックはコンピュートの供給ではなく電力だと位置づけている。同社のデータセンターコスト前提は、容量1メガワットあたり1,500万ドル、新規電力は1キロワットあたり2,500ドルとなっている。

ブラウンフィールドのデータセンター空間は現在、2026年の導入の15%を占めるが、グリーンフィールド案件が系統接続の遅れに直面するにつれ、2031年には30%へ上昇すると見込まれている。Goldmanは、電力ボトルネックが2026〜2031年の全期間にわたって続くと予想しており、立地の柔軟性を持つ分散型AIコンピュートインフラが、暗号資産ネイティブのインフラ案件にとってより重要なテーマになるとみている。

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