השקעה עולמית ב-AI עשויה לעלות על טריליון דולר ב-2026
השקעה עולמית הקשורה לאינטליגנציה מלאכותית עשויה להגיע לכ-טריליון דולר בשנת 2026, לפי הערכות האחרונות של גולדמן זקס, המדגישות את היקף הבנייה המדהים של התשתיות התומכות בטכנולוגיה.
ההוצאות הצפויות מכסות מגוון רחב של פעילויות, כולל מרכזי נתונים, מוליכים למחצה מתקדמים, מחשוב בענן, תשתיות חשמל וציוד נוסף הנדרש לפיתוח והפעלה של מערכות AI מתקדמות יותר.
ההערכה גבוהה משמעותית מהסכום של כ-800 מיליארד דולר שצפויים אנליסטים כי חברות טכנולוגיה גדולות בארה"ב יוציאו על הוצאות הון השנה. גולדמן זקס טוען כי התמקדות רק בהוצאות של החברות הגדולות בתחום הטכנולוגיה ממעיטה את היקף מחזור ההשקעה ב-AI, שכן חברות ברחבי העולם, עסקים פרטיים ומוסדות אחרים גם משקיעים משאבים משמעותיים בתחום.
צפוי כי ארצות הברית תחשב לחלק הגדול ביותר מהשקעות הקשורות ל-AI העולמיות, עם הוצאות המוערכות בכ-581 מיליארד דולר בשנת 2026. זה משקף את מעמדה הדומיננטי של המדינה בפיתוח AI, מחשוב בענן, טכנולוגיית מוליכים למחצה ותשתיות דיגיטליות.
עם זאת, מדידת השקעות ב-AI נותרה מסובכת. חברות לא תמיד מפרידות בין הוצאות הקשורות ל-AI להוצאות הון אחרות בדו"חות הכספיים שלהן, בעוד שהסכמים להשכרת ציוד והשקעות שנעשו מחוץ לשווקים המקומיים עשויות להקשות על השוואות. חוקרי גולדמן זקס השתמשו לכן בגישות חלופיות כדי לבדוק את עמידות ההערכות שלהם.
היקף ההשקעה מתברר בצורה ברורה יותר כאשר הוא נמדד כנגד התוצר הכלכלי. ההשקעה הקשורה ל-AI בארצות הברית צפויה לייצג כ-1.8% מהתוצר המקומי הגולמי של המדינה בשנת 2026, בעוד שהמספר העולמי עשוי לעמוד על כ-0.9% מהתוצר העולמי.
על פי התחזיות הבסיסיות של הבנק, החלק של ארצות הברית עשוי לעלות לכ-2.5% מהתוצר בשנת 2027 ול-2.8% בשנת 2028. באופן עולמי, ההשקעה הקשורה ל-AI עשויה לעלות לכ-1.3% מהתוצר בשנת 2027 ול-1.4% בשנת 2028.
למרות הסכומים הדולרים הבלתי נתפסים, גולדמן זקס לא רואה בהכרח את מחזור ההשקעה הנוכחי כחריג היסטורית. תקופות קודמות של שינוי טכנולוגי מהיר שקשורות בטכנולוגיות כלליות ראו השקעות מגיעות לכ-2% עד 5% מהתוצר בשיאן.
השוואה זו מצביעה על כך שהבום הנוכחי ב-AI, אף על פי שהוא גדול באופן חריג במונחים אבסולוטיים, נשאר בתוך הטווח ההיסטורי הרחב הקשור למעברים טכנולוגיים משמעותיים.
השאלה המרכזית עבור משקיעים היא לכן לא רק כמה כסף מושקע ב-AI, אלא האם ההשקעות הללו בסופו של דבר יפיקו תשואות כלכליות ופיננסיות מספקות.
חברות טכנולוגיה משקיעות מיליארדים בדולרים ביכולת חישוב, מרכזי נתונים, שבבים ותשתיות ענן. האתגר הוא לקבוע כמה מהר ההשקעות הללו יכולות להתבטא בהכנסות גבוהות יותר, רווחי פרודוקטיביות ורווחים בני קיימא.
אי הוודאות הזו השפיעה יותר ויותר על השווקים הפיננסיים. משקיעים החלו לשים לב יותר לקשר בין הוצאות AI לרווחים עתידיים, ולא להתמקד רק בהיקף ההשקעה התאגידית.
הדיון חשוב במיוחד עבור יצרני מוליכים למחצה, מפעילי מרכזי נתונים, ספקי ענן וחברות אנרגיה שמרוויחות מהביקוש הגובר לתשתיות AI. הוצאות מתמשכות עשויות ליצור הזדמנויות ברחבי תעשיות אלו, אך הן גם מעלות ציפיות לגבי צמיחה עתידית.
אם יישומי AI יפיקו הכנסות מסחריות משמעותיות ושיפורים בפרודוקטיביות, חברות עשויות להיות בעלות הצדקה כלכלית חזקה לשמור על רמות השקעה גבוהות במשך שנים רבות. לעומת זאת, אם התשואות לא יתאימו לציפיות, חברות עשויות להיתקל בלחץ להפחית הוצאות, מה שעלול להשפיע על הערכות טכנולוגיות ועל השווקים הרחבים יותר.
גולדמן זקס גם מציע כי כמה תחזיות להוצאות הון תאגידיות בשנת 2027 עשויות בסופו של דבר להתעדכן כלפי מעלה אם חברות טכנולוגיה ימשיכו להרחיב את יכולת החישוב שלהן כדי לעמוד בביקוש הגובר לשירותי AI.
הזמן של השיא הסופי בהשקעות ב-AI נותר לא ודאי. התרחבות ממושכת תתמוך בביקוש לשבבים, חשמל, מרכזי נתונים ותשתיות דיגיטליות, בעוד שהאטה עשויה לחשוף חברות שהערכותיהן תלויות מאוד בצמיחה מתמשכת בהוצאות AI.
סף ההשקעה המוערך של טריליון דולר מייצג אפוא יותר מאשר מספר פיננסי מרשים. הוא מדגים כיצד אינטליגנציה מלאכותית הופכת לכוח מרכזי במחזור ההשקעות העולמי ומתחילה להשפיע על החלטות בתחומי טכנולוגיה, אנרגיה, תשתיות ושווקים פיננסיים.
בסופו של דבר, קיימות הבום של ה-AI תתבסס על האם השקעות התשתית הגדולות מתורגמות לפרודוקטיביות נמדדת, הכנסות ורווחים. אם זה יקרה, AI עשויה להפוך לאחת מגלי ההשקעה המשמעותיים ביותר בעידן הטכנולוגי המודרני. אם התשואות מאכזבות, עם זאת, אותו בום השקעות עשוי להפוך למקור ללחץ פיננסי ולתנודתיות בשוק.
-
23:15
-
23:00
-
22:59
-
22:42
-
22:22
-
22:15
-
22:00
-
21:51
-
21:30
-
20:50
-
20:32
-
20:15
-
20:15
-
20:00
-
19:45
-
19:30
-
19:00
-
18:35
-
18:15
-
18:00
-
17:45
-
17:30
-
17:15
-
16:45
-
16:32
-
16:15
-
16:00
-
15:45
-
15:43
-
14:45
-
14:33
-
14:15
-
14:00
-
13:30
-
13:13
-
12:50
-
12:30
-
12:15
-
12:12
-
11:50
-
11:32
-
11:26
-
11:15
-
11:10
-
11:00
-
10:42
-
10:25
-
10:23
-
10:15
-
10:10
-
09:47
-
09:32
-
09:30
-
09:15
-
08:47
-
08:45
-
08:41
-
08:32
-
08:15
-
07:15
