AI / コンピューターハードウェア / バイオテクノロジー：ゴールドマン・サックスは、2026年の世界のAI投資を約1兆ドル、米国を6,000億ドル弱と推定

概要

ゴールドマン・サックス・グローバル経済アナリストによる本レポートは、AI投資のペースを測定する際の課題に焦点を当てている。市場では米国ハイパースケーラーによる2026年の設備投資予想額として約$800bnが頻繁に引用されるが、この指標は民間企業および海外企業による投資を除外する一方、AI以外および米国外の投資も含んでいる。AIブーム前の設備投資ベースラインを控除し、民間および海外のAI関連企業による支出を加え、プロジェクト所在地に基づいて世界の設備投資を配分することで、本レポートは2026年の世界のAI投資を約$1019bn、米国の投資を約$581bnと推定している。

主要見解

中核的な結論は、広く利用される米国ハイパースケーラーの設備投資指標が、世界のAI設備投資を約$200bn過小評価する一方、米国内のAI投資を約$200bn過大評価しているというものである。複数の手法は総合的に、2026年の世界のAI投資が約1兆ドル、米国の投資が6,000億ドル弱であることを示している。2028年まで、GDPに占めるAI設備投資の比率は上昇を続ける可能性があるが、投資全体は過去の汎用技術構築サイクルと比較可能な水準にとどまる。短期の先行指標は継続的な強さを示す一方、貿易データのナウキャストは6月から7月にかけて緩やかな減速を示唆している。同時に、コストインフレの上昇とハードウェアの高い輸入比率は、実質米国GDPの水準への寄与を制限する。

分析フレームワーク

本レポートは3層の検証フレームワークを用いる。第一に、米国の非ハイパースケーラー、主要な民間AI企業、海外のAI関連企業を加え、2022年以前のベースライン設備投資を控除することで、ハイパースケーラーの設備投資データを拡張・調整する。第二に、2022年時点の予想に対する上場AIサプライチェーン企業の粗利益率実績および予想改定を、増分の最終需要の代理指標として用いる。第三に、米国の国民経済計算におけるコモディティ・フロー法、AIハードウェアの輸出入、在庫変動、および世界貿易データを用いて、米国および海外のAI投資をナウキャストおよび外挿する。

手法メモ

• capex_adjustment拡張ハイパースケーラー設備投資法

  ハイパースケーラーの設備投資を出発点とし、民間および海外のAI関連企業を加え、2022年以前の非AIベースラインを控除する。

  この手法は、広く利用される$800bn指標にある4つのバイアス、すなわち民間企業の除外、米国外企業の除外、AIブーム以前から存在する設備投資の含有、米国企業の海外投資を米国内投資として扱うことを補正しようとするものである。

• cross_check粗利益率予想改定法

  上場AI関連企業について、2022年時点の予想に対する粗利益率実績および予想改定を用いて、増分のAI最終需要を推定する。

  売上高ベースの指標と比較して、粗利益率アプローチはAIサプライチェーン内の内部取引を二重計上するリスクをより適切に低減する。

• macro_nowcast国民経済計算および世界貿易データ法

  米国のコモディティ・フロー法と世界のAIハードウェア貿易データを用いて、現在の投資ペースを推定する。

  米国については、国内生産、純輸入、在庫変動を用いてハードウェア投資を推定し、AI関連の研究開発およびIPP投資を加算する。他の経済圏については、AI関連純輸入と米国投資の関係から推定値を導出する。

• dashboard先行指標ダッシュボード

  半導体製造装置輸入、PMIサブコンポーネント、輸入価格、メモリー調達価格、GPUレンタル価格などの指標を追跡する。

  本レポートは、AI設備投資の成長がいつ減速するかを判断するには、単一指標よりダッシュボード・アプローチが適していると考えている。

資産マッピングと比較

投資テーゼから固有資産への構造化マッピング（強み、弱み、同業、リスク）。

• 世界マクロおよびGDP

  AI設備投資は、現在マクロ市場の注目を集めている投資サイクル変数である。

  強み

  投資規模は大きく、先行指標は引き続き強いため、資本形成および関連する貿易フローを引き続き支える可能性がある。

  弱み

  実質GDPの水準への波及は、輸入比率、統計上の定義、価格インフレによって制約される。

  比較

  2028年まで、GDPに占めるAI投資の比率は、汎用技術構築サイクルにおける過去の2%-5%の範囲を下回るか、その範囲内にとどまる。

  リスク

  設備投資の成長が予想以上に速く減速すれば、AIのマクロ経済的寄与に対する市場の織り込みを弱める可能性がある。

• 米国AIインフラ投資

  米国はAI設備投資の主要な投資先の一つである。

  強み

  米国のAI投資は2026年に約$600bnと推定され、公表済みハイパースケーラー投資の約70%は米国内に所在する。

  弱み

  広く用いられる米国クラウド企業の設備投資指標は米国内投資を過大評価しており、名目成長の一部は価格上昇を反映している。

  比較

  拡張指標では米国投資は約$581bnであり、市場で頻繁に引用される米国クラウド企業の総設備投資約$794bnを下回る。

  リスク

  コストインフレ、輸入ハードウェアの控除、統計測定上のバイアスは、実質成長への寄与を低下させる可能性がある。

• AIハードウェアおよび半導体サプライチェーン

  AI投資の測定は、ハードウェア、半導体製造装置、メモリー、GPUに関連するデータに大きく依存している。

  強み

  台湾、韓国などのサプライチェーンに関する貿易データは、高頻度の先行シグナルを提供する。

  弱み

  サプライチェーンは高度に相互接続されているため、売上高ベースの指標は二重計上しやすい。

  比較

  本レポートは、二重計上を減らすため粗利益率改定法を用い、公式貿易データとクロスチェックしている。

  リスク

  速報の輸出データの減速が続けば、AIハードウェア設備投資の成長鈍化を示唆する可能性がある。

主要データ

• 2026年の世界AI投資、拡張設備投資法$1019bn拡張ハイパースケーラー設備投資に基づくゴールドマン・サックスの優先推定値。
• 2026年の米国AI投資、拡張設備投資法$581bnプロジェクト所在地に基づいて配分された米国内投資の推定値。
• 2026年の世界AI投資、粗利益率予想改定法約$1060bn上場AI関連企業の粗利益率実績および予想改定から示唆される投資規模。
• 2026年の世界AI投資、貿易および国民経済計算法$1002bn公式統計および世界貿易データから導出された推定値。
• 2026年の米国AI投資、貿易および国民経済計算法$545bnレポート要約で提示されたクロスチェック推定値。
• 2026年の米国AIハードウェア投資の年率換算水準$500bn弱米国の国民経済計算におけるコモディティ・フロー法を用いた2026年5月までの推定値。
• 2026年のGDPに占める米国AI投資の比率1.8%世界全体の対応する数値は0.9%。
• 2028年のGDPに占める米国AI投資の比率2.8%世界全体の対応する数値は1.4%。
• 2026年末までの世界AI投資の累計額約$1.8tn2022年以降の累計投資について、複数手法による平均推定値。
• 米国企業によるハイパースケーラー設備投資の国内比率約70%公表済み投資プロジェクトの所在地に基づく推定で、約15%がアジア、9%が欧州に所在する。

影響と示唆

マクロ市場にとって、AI投資は設備投資サイクル、貿易フロー、および特定のGDP構成要素に影響を及ぼし得る重要な変数となっている。本レポートは、AIインフラ投資が引き続き拡大しているとの見方を支持するが、大手米国クラウド企業の総設備投資を米国AI投資と単純に同一視しないよう投資家に注意を促している。輸入ハードウェアの比率が高いこと、および半導体購入に関する米国国民経済計算上の測定バイアスにより、名目支出増加が実質米国GDPの水準へ直接寄与する度合いは限定的となる可能性がある。

リスク

• AI投資規模の推定は、完全には検証しにくい複数の仮定に依存している。
• 一部企業の設備投資では、有形固定資産投資とファイナンス・リースが明確に開示されておらず、二重計上のリスクがある。
• AIエコシステム内の内部取引は高度に複雑に絡み合っており、売上高ベースの指標は最終需要を過大評価する可能性がある。
• 6月から7月の初期貿易データは、投資成長が極めて強い水準から緩やかになる可能性を示唆している。
• 名目支出増加に占めるコストインフレの割合の上昇は、実質投資の増分を弱める可能性がある。
• 米国AIハードウェアの高い輸入比率は、GDP全体への純寄与を制限する可能性がある。

注目点

• 台湾および韓国の半導体製造装置、AIハードウェア輸出、二国間貿易データ。
• 米国のAI関連ハードウェアの輸入、在庫、国内生産。
• 半導体製造装置の輸入、関連するPMIサブコンポーネント、受注指標。
• メモリー調達価格、GPUレンタル価格、AIハードウェア輸入価格。
• 大手テクノロジー企業の設備投資に関するコンセンサス予想が、2027年から2028年にかけて引き続き上方修正されるか。
• 米国の公式データにおける、名目AI支出と実質投資の価格分解。