AnswersPublished23 sources
הוצאות תשתיות ה-AI מתקרבות לטריליון דולר — אבל מחיר הזיכרון משנה את התמונה
JPMorgan ו UBS צופות הוצאות שנתיות של קרוב לטריליון דולר על תשתיות ענן או AI ב 2026, ומעל 1.4 טריליון דולר ב 2027. לפי JPMorgan, הוצאות ההון בענן יעמדו על 954 מיליארד דולר ב 2026, 1.41 טריליון ב 2027 ו 1.54 טריליון ב 2028; תחזית UBS להוצאות AI היא 998 מיליארד, 1.447 טריליון ו 1.619 טריליון דולר, בהתאמה.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-5.6 Terraהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- JPMorgan ו UBS צופות הוצאות שנתיות של קרוב לטריליון דולר על תשתיות ענן או AI ב 2026, ומעל 1.4 טריליון דולר ב 2027.
- לפי JPMorgan, הוצאות ההון בענן יעמדו על 954 מיליארד דולר ב 2026, 1.41 טריליון ב 2027 ו 1.54 טריליון ב 2028; תחזית UBS להוצאות AI היא 998 מיליארד, 1.447 טריליון ו 1.619 טריליון דולר, בהתאמה.
- UBS מעריכה שכ 90% מהגידול בהוצאות ה AI בין 2025 ל 2027 נובע מעליית עלויות הזיכרון — ולכן צמיחה בהוצאה אינה שקולה בהכרח לגידול דומה בקיבולת המחשוב.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How do JPMorgan’s and UBS’s latest forecasts indicate that global cloud and AI infrastructure capital expenditures are set to approach or ex. Article summary: JPMorgan and UBS independently point to an AI-infrastructure investment cycle at roughly $1 trillion per year beginning in 2026 and well above it in 2027. Their estimates differ in scope—JPMorgan’s is cloud capex, UBS’s . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
תחזיות UBS ו-JPMorgan מציירות תמונה דומה: כבר ב-2026, ההוצאות השנתיות על תשתיות מחשוב ענן ובינה מלאכותית עשויות להתקרב לטריליון דולר, וב-2027 לעלות הרבה מעבר לכך. אבל יש הסתייגות חשובה: שני הגופים מודדים תחומים שונים, ו-UBS מייחסת חלק גדול מהעלייה החזויה להתייקרות הזיכרונות. 4
18
כמעט טריליון דולר ב-2026, ויותר מ-1.4 טריליון ב-2027
תחזית JPMorgan להוצאות הון גלובליות בענן היא:
- 954 מיליארד דולר ב-2026
- 1.41 טריליון דולר ב-2027
- 1.54 טריליון דולר ב-2028
18
תחזית UBS המעודכנת להוצאות הון הקשורות ל-AI עומדת על:
- 998 מיליארד דולר ב-2026, לעומת 506 מיליארד דולר ב-2025
- 1.447 טריליון דולר ב-2027
- 1.619 טריליון דולר ב-2028; בתחזית נפרדת שדווחה, מדובר בכ-4.1 טריליון דולר במצטבר בשנים 2026–2028.
4
12
המספרים אינם בני השוואה מושלמת: JPMorgan מדברת על הוצאות הון בענן, ואילו UBS על הוצאות הקשורות ל-AI. ובכל זאת, כיוון המגמה זהה: היקף השקעות שנתי של בערך טריליון דולר ב-2026, ולאחר מכן טווח של כ-1.4–1.6 טריליון דולר בשנה. 4
18
12
למה UBS שמה את הזיכרון במרכז
לפי UBS, כ-90% מהגידול בהוצאות ה-AI בין 2025 ל-2027 מיוחס לעלייה בהוצאות על זיכרון. ההוצאה על זיכרון צפויה, לפי ההערכה המדווחת, לגדול מ-71 מיליארד דולר ב-2025 ל-367 מיליארד דולר ב-2026, ואז ל-923 מיליארד דולר ב-2027. 3
4
זו הבחנה קריטית. עלייה בהוצאות ההון אינה מעידה בהכרח על גידול מקביל במספר שרתי ה-AI או במערכות המותקנות. אם הזיכרון הדרוש לשרתי AI מתייקר מאוד, בניית אותה קיבולת מחשוב עולה יותר — גם אם תוכניות הפריסה עצמן לא השתנו מהותית.
כלומר, תחזית UBS משלבת שני כוחות:
- ביקוש מתמשך לתשתיות AI.
- עלות גבוהה בהרבה של זיכרון בכל שרת ובכל אשכול מחשוב.
המסקנה אינה שכל דולר נוסף קונה כוח מחשוב נוסף. המחסור והתמחור של זיכרון הפכו למשתנה מרכזי בעלות הכוללת של תשתית AI. 3
4
JPMorgan: הביקוש אינו רק סיפור של זיכרון
תחזית JPMorgan לשוק השבבים מחזקת את הטענה לביקוש רחב לתשתיות, גם אם הזיכרון תופס חלק מרכזי. הבנק צופה צמיחה של 118% בהכנסות תעשיית המוליכים למחצה ב-2026 ושל 35% ב-2027. גם בניכוי זיכרון, שיעורי הצמיחה החזויים נותרים גבוהים — 32% ו-18%, בהתאמה. 19
שבבי AI מותאמים אישית תופסים מקום גדול יותר
JPMorgan מעריכה ששוק שבבי ה-ASIC המותאמים ל-AI יגיע ל-60–70 מיליארד דולר ב-2026, עם שיעור צמיחה שנתי מצטבר של 40%–50% בשנים שלאחר מכן. לפי התחזית, משלוחי ASIC/XPU יהוו 54% ממשלוחי יחידות מאיצי ה-AI ב-2027, יותר מ-GPU. 35
36
ASIC הוא שבב ייעודי למשימה מסוימת, בניגוד ל-GPU — מעבד גרפי גמיש יותר המשמש גם להאצת עומסי AI. אין פירוש הדבר שה-GPU נעלם; המשמעות היא שספקיות ענן גדולות עשויות להוסיף יותר שבבים מותאמים לעומסים מסוימים, לצד המאיצים הכלליים.
שוק ה-ASIC היוקרתי מרוכז מאוד: לברודקום מיוחס נתח של 80%–85%, ולמארוול נתח של 10%–12%. 23
גם יכולת הייצור חייבת להתרחב
JPMorgan העלתה גם את תחזיתה לשוק ציוד הייצור למפעלי שבבים (WFE):
- 163 מיליארד דולר ב-2026
- 225 מיליארד דולר ב-2027
- 263 מיליארד דולר ב-2028
24
המשמעות היא שמחזור ההשקעות ב-AI אינו מסתכם ברכישת שבבים מוכנים. הוא דורש גם השקעות במכונות ובציוד שמייצרים שבבי זיכרון ושבבים לוגיים מתקדמים. JPMorgan ציינה את הביקוש ל-DRAM ואת TSMC — יצרנית השבבים הטייוואנית — כסיבות מרכזיות לשדרוג התחזית. 24
הנחות מחירי הזיכרון חריגות בעוצמתן
תחזיות המחירים של JPMorgan מדגימות מדוע הזיכרון כה משמעותי לתחזית ההוצאות. הבנק צופה שמחיר DRAM משוקלל יעלה בכ-250% ב-2026 ובכ-30% ב-2027. מחירי NAND, זיכרון פלאש המשמש בין היתר לאחסון, צפויים לעלות בכ-250% ובכ-25%, בהתאמה. 23
45
במחקר רחב יותר, JPMorgan העריכה כי מחירי ה-DRAM יצטברו לעלייה של יותר מ-400% מתחילת 2024 ועד סוף 2026. 48
הבסיס לתחזית הוא מגבלת היצע. במודל של JPMorgan, צמיחת ביקוש ה-DRAM עולה על צמיחת ההיצע ב-2026 וב-2027, כשהפער חריף במיוחד ב-2027; ב-2028 ההיצע עשוי לצמוח מהר יותר מהביקוש, בעוד שוק ה-NAND נותר במחסור קל. 42
43
מה אפשר ללמוד משתי התחזיות
UBS ו-JPMorgan מתכנסות לנקודה מרכזית אחת: בניית תשתיות ה-AI היא מחזור השקעות רחב, המשתרע על מרכזי נתונים בענן, מאיצים, שבבים מותאמים אישית, זיכרונות וציוד לייצור שבבים.
עם זאת, חשוב להבחין בין גידול בהוצאה הכספית לבין גידול בקיבולת פיזית. הניתוח של UBS מצביע על כך שעליית מחירי הזיכרון אחראית לחלק גדול מהמספרים הגבוהים יותר. התחזית של JPMorgan מוסיפה איתות לביקוש רחב יותר: גם ללא זיכרון צפויה צמיחה בהכנסות השבבים, השבבים המותאמים מתרחבים, וההשקעות בציוד מפעלי ייצור עולות. 3
19
24
ביחד, התחזיות תומכות בתרחיש של מחזור השקעות מתמשך בתשתיות עד 2028 — אך אינן מבטיחות שכל דולר נוסף של הוצאות הון יתורגם לתוספת מקבילה בכוח מחשוב AI מותקן.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "הוצאות תשתיות ה-AI מתקרבות לטריליון דולר — אבל מחיר הזיכרון משנה את התמונה"?
JPMorgan ו UBS צופות הוצאות שנתיות של קרוב לטריליון דולר על תשתיות ענן או AI ב 2026, ומעל 1.4 טריליון דולר ב 2027.
What are the key points to validate first?
JPMorgan ו UBS צופות הוצאות שנתיות של קרוב לטריליון דולר על תשתיות ענן או AI ב 2026, ומעל 1.4 טריליון דולר ב 2027. לפי JPMorgan, הוצאות ההון בענן יעמדו על 954 מיליארד דולר ב 2026, 1.41 טריליון ב 2027 ו 1.54 טריליון ב 2028; תחזית UBS להוצאות AI היא 998 מיליארד, 1.447 טריליון ו 1.619 טריליון דולר, בהתאמה.
What should I do next in practice?
UBS מעריכה שכ 90% מהגידול בהוצאות ה AI בין 2025 ל 2027 נובע מעליית עלויות הזיכרון — ולכן צמיחה בהוצאה אינה שקולה בהכרח לגידול דומה בקיבולת המחשוב.
Sources
news.futunn.comUBS Group: Global capital spending in the AI sector will rise to $1.4 trillion next year, with 90% of the increase driven by memory price hikes.