How long can AI infrastructure still be invested in? Goldman Sachs: 2-3 years is not a problem, the return window has just opened

雖然 AI 投資週期正在從 “投” 走向 “收”，但這不意味着 “減速” 就是 “見頂”。

據追風交易台，高盛在最新 AI 報告中指出，儘管增速趨緩，AI 基建投資未來 2-3 年具備持續性，市場過度關注 “回報慢” 可能忽略了成本紅利已經開始釋放，且股價尚未反映這一結構性變化。

報告強調，儘管 AI 商業化變現仍處早期階段，但基於成本削減的第一階段回報已經顯現。估計到 2030 年 AI 自動化可為財富 500 強企業節省約 9350 億美元成本。分析師認為，這一早期收益足以支撐當前 AI 基礎設施投資水平，儘管增長率可能放緩。

分析師也指出，超大規模雲服務商作為 AI 基礎設施的主要投資方，其投資決策更多基於長期收入增長機會，而非短期成本節約。

AI 投資回報爭議，成本節約 VS 商業變現

生成式 AI 自 2023 年底掀起熱潮以來，資本開支已累計超過 3500 億美元。投資是否值得？回報是否可持續？這些問題正成為市場關注焦點。

高盛研究團隊將 AI 價值創造分為三個階段：第一階段通過自動化實現成本削減（當前進行中），第二階段重新投資並重建，第三階段通過增量收入實現變現。

報告分析顯示，AI 在客户服務、銷售營銷、IT 等職能領域的自動化應用已開始產生實際效益。以客户服務為例，43% 的呼叫中心已採用 AI 工具，平均運營成本降低 30%。

具體來看，摩根大通計劃未來五年削減 10% 後台人員，AT&T 藉助 AI 減少 30% 的呼叫中心流量，T-Mobile 預期到 2027 年可削減 75% 的客户服務接觸量。

當前爭議核心在於 AI 基礎設施投資的可持續性。高盛預計，到 2030 年，全球財富 500 強企業可節省高達 9350 億美元的成本，佔其總成本的約 14%，AI 投資的淨現值回報約為 7800 億美元，相對於 3500 億美元的累計投資仍顯示正向回報。

分析師指出，超大規模雲服務商作為 AI 基礎設施的主要投資方，其投資決策更多基於長期收入增長機會，而非短期成本節約。這種投資與回報的時間差異使得 ROI 計算變得複雜。

基礎設施支出短期無虞，推理需求成新動能

市場對 AI 股的另一個核心擔憂是：基礎設施支出是否已見頂？尤其是在訓練芯片方面的庫存積壓與需求疲軟預期升温。

高盛認為，這種擔憂尚屬過度，報告指出：

未來 2-3 年，尤其是到 2026 年，大型科技公司（如微軟、亞馬遜、谷歌、Meta）仍具備繼續維持 AI 基礎設施投資的財務能力，無需顯著壓縮利潤率。

台積電、博通、SK 海力士等關鍵供應商持續上調 AI 相關收入預期。台積電六個季度以來不斷提高近期和長期 AI 收入目標，SK 海力士預計 2025 年 HBM 收入將翻倍增長，這些數據都支持了供需基本平衡的判斷。

來自企業客户與政府（主權 AI）對 “推理” 型算力的需求，將成為支出新動力，尤其是中小企業部署定製模型或邊緣 AI 應用場景迅速擴展。

以英偉達為例，高盛通過深入分析 GB200 NVL72 機架的供需平衡進行回應。

基於英偉達公開表態，超大規模雲服務商目前每週部署約 1000 個 GB200 機架，並計劃在二季度進一步提升部署速度。高盛模型顯示，為避免 ODM 廠商出現過度庫存，超大規模雲服務商需要在 2025 年和 2026 年分別部署 3.6 萬個和 5.8 萬個 GB200 等效機架。

報告指出，英偉達 Blackwell 架構的推進符合預期，該產品在一季度數據中心收入中佔比已達 70%，從 Hopper 到 Blackwell 的過渡基本完成。這一進展有助於緩解市場對庫存積壓的擔憂。

然而，分析師也提醒，超大規模雲服務商 2027 年資本支出的可見度仍然有限，這是影響長期供需平衡的關鍵不確定因素。相比之下，英偉達和博通因產品交付週期較長（約 12 個月）和客户基礎相對集中而具備更好的業務可見度。

股價如何定價 AI 預期？

以英偉達為例，高盛指出，市場已部分計入其新一代 GPU（Blackwell）的強勁需求預期，但對其客户基礎的擴大、AI 推理業務的爆發仍估值不足。

博通方面，其股價的上漲則更多基於公司提供的明晰指引——AI 收入將在 FY25 與 FY26 年同比增長 60%。這一預期也令高盛認為，博通、英偉達股價的上漲不僅不是 “泡沫”，而是反映更清晰的中期基本面改善路徑。

相比之下，對 AMD、ARM、Marvell 等公司，高盛維持中性評級，原因在於其 AI 相關業務仍處早期，市場份額有限。