高盛设AI基建KPI，1GW算力年赚116亿，内存涨价推高成本

在人工智能产业快速发展的背景下，高盛近日为AI基础设施设定了一个关键的财务基准，这一指标引发了业界广泛关注。根据高盛的测算，为了覆盖当前庞大的AI基建投入，每1GW（吉瓦）算力需要每年实现116亿美元的利润。

这一KPI的核心在于设定了15%的投入资本回报率（ROIC）。按照这个标准，科技巨头们需要在未来28到30年的三年内，通过AI业务赚取约1.42万亿美元（约合人民币10万亿元）的利润，才能完全回收当前的巨额投资。

然而，现实情况比预期更为复杂。与几年前相比，现在构建1GW算力的成本已经显著上升。以NVIDIA的Blackwell显卡为例，当前构建1GW算力的成本已从之前的350亿美元上涨至500亿美元，预计随着Rubin架构的推出，这一数字还将进一步攀升至600-700亿美元以上。

更令人担忧的是，内存、闪存及HDD硬盘的价格在过去一年中大幅上涨。瑞银的报告显示，全球AI资本支出将在2026年达到9980亿美元，几乎是2025年5060亿美元的两倍。其中，内存支出的增长尤为显著，从2025年的710亿美元激增至2026年的3670亿美元，再到2027年的9230亿美元。这意味着，未来AI基建成本的提升将主要由内存价格上涨驱动，这使得高盛设定的116亿美元KPI变得更加难以达成。

高盛分析师Ryan Hammond指出，大型科技公司在AI领域的投资需要数年时间才能产生回报。对于亚马逊、甲骨文和微软等超大规模云厂商而言，他们需要在未来几年内实现约3000亿美元的AI相关营收，才能覆盖AI投资并实现盈亏平衡。尽管这些公司的云业务收入正在加速增长，但距离这一目标仍有很长的路要走。

图表显示，主要美国云服务商的资本支出预计将从2023年的1540亿美元增长到2028年的1.3万亿美元，增幅超过800%。尽管市场普遍预期2027年的支出将达到1.1万亿美元，但高盛的基准预测显示，实际支出可能更高，不过增速和超预期幅度将有所放缓。

内存价格的持续上涨不仅推高了AI基建的整体成本，也对科技公司的盈利能力构成了挑战。高盛认为，AI应用端用户每年需要投入约1万亿美元用于AI应用采购，云服务商才能获得可观的投资回报，同时应用层企业才能在算力开销之上实现丰厚的利润率。

面对如此巨大的投资压力，科技公司需要在技术创新、成本控制和商业模式创新等方面寻找突破点。特别是在内存等关键组件价格持续上涨的情况下，如何优化硬件配置、提高资源利用率将成为决定AI业务成败的关键因素。