高盛研报：市场低估AI需求，Token消耗将暴涨24倍

知名投行高盛于近期发布最新行业研报，报告指出，当前市场普遍低估了人工智能领域的发展需求，超大规模数据中心运营商的AI相关资本支出，将大幅超出行业预期。数据显示，华尔街目前预估2027年相关资本支出为9200亿美元，而高盛测算这一数值将达到1.1万亿美元，乐观场景下更是会增至1.4万亿美元。

受企业级AI代理普及影响，机构预测2030年全球AI Token消耗量将增长24倍。庞大的算力需求会持续带动数据中心、芯片、网络设备及电力等AI基础设施发展。研报同时判断，AI行业供需失衡的状态至少会持续至2027年下半年，长期高投入将为AI基建企业的业绩提供支撑。

高盛认为，市场对AI投入规模的预期存在明显偏差。华尔街当前对2027年资本支出的预估为9200亿美元，但高盛基于AI应用落地速度、模型训练成本及推理需求增长等维度测算，实际数字将高出约20%。在乐观场景下，若企业级AI代理快速渗透、多模态模型广泛应用，资本支出甚至可能达到1.4万亿美元。这种供需缺口意味着，从云计算平台到芯片制造商，整个AI产业链都将面临持续的投资压力。

Token消耗量的爆发式增长是驱动资本支出的核心因素。高盛指出，企业AI代理的部署正在从实验阶段进入规模化应用，每个代理在运行过程中需要消耗大量Token进行推理和交互。预计到2030年，全球AI Token年消耗量将较当前水平增长24倍。这一趋势将直接拉动对高性能GPU、专用AI芯片、高速互联网络以及稳定电力的需求。数据中心运营商需要提前规划扩容，芯片厂商需加速制程迭代，而能源供应商则面临为AI负载提供绿色电力的挑战。

然而，高盛也提示了行业潜藏的多项风险。现阶段AI工具的成本投入能否转化为效率提升仍有待验证。许多企业在部署AI解决方案后，并未立即看到显著的劳动生产率或营收增长，投资回报周期可能长于预期。此外，内存、电力、人力等物理资源短缺，已造成部分数据中心项目延期。例如，高端HBM内存的产能瓶颈、部分地区电力配额限制，以及具备AI运维经验的技术人才稀缺，都在制约基础设施的扩张速度。

与此同时，AI基建相关个股估值快速走高，股价涨幅脱离盈利基本面，市场波动风险随之加大。高盛提醒投资者，当前部分AI概念股的市盈率已处于历史高位，一旦行业增速不及预期或技术路线出现变化，股价可能面临大幅回调。综合来看，AI行业长期增长趋势明确，但短期内的资源约束、效益不确定性及估值泡沫问题，均需市场参与者保持警惕。