时间：2026年7月7日
地点：美国纽约
人物：高盛集团（Goldman Sachs）全球研究院
事件详情：高盛在当地时间7月7日发布的最新行业报告中预测，2026年至2031年，全球围绕计算、数据中心和电力的AI资本开支将达到约7.6万亿美元。报告显示，年度投入将从2026年的7650亿美元攀升至2031年的1.64万亿美元，其中超大规模云厂商到2030年的AI投资或超过6万亿美元。高盛指出，一个标志性案例是谷歌在2026年6月同意向SpaceX每月支付约9.2亿美元（到2029年中累计约300亿美元），以获取约11万颗英伟达GPU的使用权。报告同时强调，当前AI基础设施计算的基线估算高度依赖芯片经济寿命、数据中心建造成本、芯片架构搭配比例等四个核心变量。
背景：高盛全球研究院此份报告基于英伟达未来的数据中心收入预期构建基准模型，以此推算数据中心、电力及配套设施的整体需求。报告指出，AI投资的重心已开始从单纯的模型竞赛向更广阔的实体经济延伸，算力、电力和数据中心仍在高速建设之际，AI已同步进入制造、能源、物流、国防、生命科学和机器人等现实场景。当前顶尖AI系统将数十个处理器塞进同一机柜，用高速背板连接再跨越不同厂区进行海量线缆并网，这些系统运转时产生惊人热量，必须搭配工业级液冷设备，带来巨大的基础设施投资压力。
影响：
- 对AI产业链而言，7.6万亿美元的巨额投资意味着算力芯片、数据中心、电力基础设施等上下游企业将在未来6年持续受益，英伟达等芯片厂商的需求基本面依然强劲，但供应链成本和产能压力也将同步加大。
- 对全球资本市场而言，高盛的报告为AI投资提供了量化参考框架，市场关注点正在从"谁模型更强"转向"谁真正赚钱"，AI基础设施投资的可变现能力和投资回报率将成为下一阶段投资者关注的核心指标。
- 对全球能源市场而言，AI数据中心的电力需求暴增正在推动电力基础设施新一轮大规模建设，同时液冷技术、核能供电、绿色AI算力等新赛道也将加速成长，AI产业的"算力-能源"协同效应将成为全球能源转型的重要变量。
总结：高盛这份报告为全球AI基础设施投资规模提供了迄今为止最全面的量化框架。7.6万亿美元的累计投资预测凸显了AI产业从"模型训练"到"基础设施部署"的范式转变。值得注意的是，报告特别强调"世界模型"可能成为未来AI基础设施需求的第二引擎，若其发展速度超预期，当前围绕算力和电力的投资预测仍可能偏低。未来AI领域竞争的关键已不只是模型或芯片，而是资本结构、能源供给、产业数据、工程能力和部署能力的全方位较量。
参考来源：
- https://new.qq.com/rain/a/20260707A023WP00
- https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_2236a4c656582252
- https://view.inews.qq.com/a/20260706A0A5QI00
- https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_2866a4c654622752
- https://finance.eastmoney.com/a/202607073425051269.html
- https://blog.csdn.net/SuaniCommunity/article/details/160986585