Goldman Sachs прогнозирует совокупные расходы на инфраструктуру ИИ на уровне примерно $7,5 трлн–$7,6 трлн в период с 2026 по 2031 год. Прогноз включает примерно $5,1 трлн на вычисления, $2,1 трлн на дата-центры и $358 млрд на энергетическую инфраструктуру, при этом ежегодные капитальные затраты на ИИ, по оценке банка, вырастут с примерно $765 млрд в этом году до $1,6 трлн к 2031 году.

Исследовательская рамка Goldman указывает на NVIDIA как на главного бенефициара вычислительного слоя, ожидая, что производитель чипов получит около 75% этого сегмента. Goldman отметил, что такая степень концентрации не имеет прецедентов в предыдущих циклах капитальных затрат в технологиях.

Один только годовой темп расходов сделал бы этот цикл крупнейшим единичным капиталовложением в истории технологий. Аналитики Goldman Sachs также заявили, что консенсусные оценки неоднократно отставали от темпов расходов, указав, что консенсус по capex на 2026 год вырос с $465 млрд до $527 млрд всего за один сезон отчетности.

«$7.6 trillion in AI CAPEX by 2031? Striking but what really bothers me in Goldman Sachs’ estimates is the tiny share allocated to electricity», — написал Christophe Barraud в посте на X 11 июля 2026 года. «Over the full period, Goldman expects around $5.1 trillion to be spent on compute, more than $2.1 trillion on data centers and…»

Для розничных криптоинвесторов, отслеживающих инфраструктуру ИИ, цифры Goldman — это не фоновый шум. Они формируют макрорамку, в которой оцениваются токены вычислений ИИ, децентрализованные сети GPU и пресейлы AI-токенов, особенно с учетом того, что этот цикл расходов сосредоточен в тех же инфраструктурных слоях, которые криптопроекты нередко пытаются воспроизвести или дополнить.

Прогноз в $7,5 трлн представляет собой столь крупный цикл капитала, что даже перенаправление 0,1% в сторону криптонативной инфраструктуры стало бы значимым катализатором для рынка токенов. Вопрос заключается не в том, существует ли этот цикл, а в том, какие сегменты токенов структурно способны захватить его часть.

Что прогноз Goldman по $5,1 трлн на вычислительный слой говорит о возможности для криптовалют в ИИ

Заголовочная цифра сама по себе впечатляет, но именно внутренняя структура прогноза Goldman делает его полезным для оценки позиций в крипторынке. Вычислительный слой объемом $5,1 трлн является крупнейшей категорией расходов, более чем вдвое превышая объем на дата-центры и примерно в 14 раз превышая бюджет на энергетику.

Исследование Goldman привязывает эту оценку к конкретным допущениям по оборудованию, включая GPU-узлы следующего поколения по цене примерно $80,500 за единицу, потребляющие 3,000 ватт на пакет, при коэффициенте энергоэффективности 1,2. Goldman заявил, что это не спекулятивные вводные, а отражение реальной экономики закупок для текущего поколения архитектуры NVIDIA.

Ожидаемая концентрация примерно трех четвертей вычислительного слоя у NVIDIA делает децентрализованные альтернативы аналитически значимыми. Когда один поставщик, как ожидается, получит такую большую долю категории расходов объемом $5,1 трлн, риски цепочки поставок, ценовая власть и экспортный контроль создают структурное окно для permissionless-альтернатив вычислений.

Исследование Goldman также отмечает, что неуверенность, или страх упустить инфраструктуру ИИ, является таким же драйвером бума capex, как и измеряемая доходность. Это означает, что цикл несет в себе риск длительности. Более широкая инвестиционная теза Goldman по ИИ уже начала влиять на потоки капитала на развивающихся рынках и в разных классах активов.

Энергетика — наименьшая статья расходов в денежном выражении, $358 млрд, однако аналитики Goldman называют ее главным узким местом, ограничивающим скорость развертывания, а не доступность вычислений. Допущения банка по стоимости дата-центров составляют $15 млн на мегаватт мощности, а новая электроэнергия оценивается в $2,500 за киловатт.

Площадь под переоборудованные дата-центры (brownfield) сейчас составляет 15% развертываний 2026 года, но, по прогнозу, к 2031 году вырастет до 30%, поскольку проекты на «чистых площадках» (greenfield) сталкиваются с задержками подключения к электросети. Энергетическое узкое место — не временное препятствие; Goldman ожидает, что оно сохранится на протяжении всего окна 2026–2031 годов, и это самый очевидный аргумент в пользу децентрализованной, гибкой по локации инфраструктуры ИИ-вычислений.

EXPLORE: Best Memecoins Presales to Watch in July

The post Goldman Sachs $7.5T AI Capex Breakdown and What It Means for Crypto appeared first on icobench.com .