Goldman Sachs의 전략가들은 미국의 다섯 대 하이퍼스케일러가 2027년까지 AI 인프라에 약 1.2조 달러를 자본 지출에 투자할 것이라고 예상하고 있습니다. 이는 2026년의 8천억 달러 추정치보다 50-54% 증가한 수치이며, 월스트리트의 컨센서스 예측인 약 1.1조 달러를 초과합니다. 낙관적인 시나리오에서는 이 수치가 1.4조 달러에 가까워질 수 있습니다. Goldman은 2026년부터 2031년까지 AI 인프라에 대한 누적 지출을 7.6조 달러로 추정하고 있습니다.
이 연구는 전략가 라이언 해먼드가 이끌었습니다. 이 지출 흐름을 형성하는 다섯 개 회사는 Amazon, Alphabet, Microsoft, Oracle 및 Meta입니다. 이들은 점점 더 복잡한 모델을 학습하고 대규모 추론을 위해 컴퓨팅 파워와 데이터 센터 구축을 가속화하고 있습니다. Goldman 팀은 2026년 동안 하이퍼스케일러들의 강력한 분기 실적을 언급하며 이전 예측이 지나치게 보수적이었다고 여러 차례 평가를 상향 조정했습니다.
AI 인프라에 대한 지출은 2026년에 거의 100% 증가했습니다. Goldman은 2027년에는 54%로 둔화되고 2028년에는 12%로 둔화될 것으로 예상하며, 이때 총 지출은 2조 달러에 이를 수 있습니다. 그러나 분석에는 중요한 단서가 있습니다: 다섯 개 하이퍼스케일러는 인프라 투자에서 손익 분기점을 맞추기 위해 연간 약 3천억 달러의 AI 관련 수익이 필요합니다.
전략가들은 이 지출의 흐름을 늦추거나 변경할 수 있는 세 가지 주요 제약 조건을 강조합니다: 에너지 공급, 인력의 가용성 및 메모리 칩 부족입니다. 에너지는 가장 근본적인 제약 조건입니다: 대규모 모델의 학습과 운영은 막대한 양의 전력을 필요로 하며, 데이터 센터는 이미 주요 시장의 전력망에 부담을 주고 있습니다.
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