Goldman Sachs verhoogt AI-investeringsprognose hyperscalers naar $5,3 biljoen

De opwaartse bijstelling weerspiegelt een realiteit waarin elk cijferseizoen leidt tot hogere bestedingsrichtlijnen. Goldman Sachs schatte eerder al dat de jaarlijkse capex van hyperscalers de $500 miljard zou kunnen overstijgen, maar de daadwerkelijke bedrijfsplannen zijn daar inmiddels ver voorbijgeschoten . Deze trend van constante opwaartse bijstellingen is kenmerkend voor de AI-investeringscyclus. De analistenconsensus voor de bestedingen in 2026 is in enkele kwartalen scherp opgelopen .

Het jaar 2026 als ijkpunt: ~$725 miljard in één jaar

Het jaar 2026 springt eruit als het moment waarop de AI-infrastructuuruitgaven een nieuw plateau bereiken. De vier hyperscalers reserveren gezamenlijk ongeveer $725 miljard aan kapitaaluitgaven, een duizelingwekkende stijging van 77% ten opzichte van de geschatte $410 miljard in 2025 . Cijfers uit de bedrijfswinsten eind april 2026 plaatsten het gecombineerde midden van de richtlijnen op circa $710 miljard, met de bovenkant van de verwachtingen op $725 miljard .

Een bedrag van deze omvang overstijgt elke historische vergelijking. Ter illustratie: de totale capex van de hyperscalers bedroeg in 2023 nog slechts $160 miljard . De versnelling op de korte termijn is nog scherper dan het lijkt. Tegen het einde van 2025 was de analistenconsensus voor 2026 opgelopen tot $527 miljard, maar de bijgewerkte richtlijnen onthulden een jaar-op-jaargroei van rond de 70% .

Ongeveer 75% van de uitgaven in 2026, ofwel bijna $500 miljard, is direct verbonden aan AI-infrastructuur—denk aan GPU's, servers, netwerkapparatuur en datacenters—en niet aan traditionele cloudcomputing .

De financieringsrevolutie: privaat kapitaal stapt in

Goldman's nota wijst op een cruciale structurele verandering in de bekostiging van de datacenter-hausse. De immense schaal van de benodigde investeringen dwingt bedrijven om verder te kijken dan hun eigen balans en traditionele schuldfinanciering. Privaat infrastructuur- en vastgoedkapitaal zal naar verwachting een veel grotere rol gaan spelen .

Deze verschuiving is al volop gaande. Alleen al in 2025 haalden de hyperscalers voor $108 miljard aan schulden op, en prognoses suggereren dat er de komende jaren tot wel $1,5 biljoen aan schulduitgifte kan plaatsvinden om de uitbouw te financieren . Het rapport van de bank voorspelt dat het totale beheerd vermogen in infrastructuur tegen 2030 de $3 biljoen kan overstijgen, wat de schaal weerspiegelt van het kapitaal dat naar AI-gerelateerde energie-, datacenter- en netwerkinfrastructuur vloeit .

Deze evolutie in financiering is belangrijk omdat het de pool van investeerders die blootstaan aan AI-infrastructuur verbreedt voorbij de publieke aandelenmarkten. Het geeft ook aan dat de kapitaalbehoefte van de AI-uitbouw nu concurreert met—en in sommige gevallen groter is dan—de schaal van traditionele infrastructuuractiva.

Stroomvraag: een stijging van 220% tegen 2030

De fysieke voetafdruk van deze bestedingen is immens, en nergens is dat zichtbaarder dan in het elektriciteitsverbruik. Goldman Sachs Research heeft zijn prognose voor de wereldwijde stroomvraag door datacenters opwaarts bijgesteld naar een groei van 220% tegen 2030 ten opzichte van het niveau van 2023, een flinke verhoging ten opzichte van eerdere schattingen die uitgingen van 160%–165% .

Brian Singer, een analist bij Goldman Sachs Global Investment Research, schreef in een rapport van februari 2026: "Wij hebben onze prognose voor de wereldwijde groei van de elektriciteitsvraag door datacenters verhoogd van 175% naar 220% tussen 2023 en 2030" . De Verenigde Staten zullen naar verwachting 60% van die extra vraag voor hun rekening nemen .

Deze bijstelling heeft diepgaande implicaties. Datacenters zullen tegen 2030 naar verwachting 8% van de totale Amerikaanse stroomvraag verbruiken, tegenover momenteel ongeveer 3%. Dit zal de eerste aanhoudende groei van de Amerikaanse elektriciteitsvraag in een generatie betekenen . Goldman Sachs schat dat er alleen al in de VS ongeveer 47 gigawatt aan extra stroomopwekkingscapaciteit nodig zal zijn .

Wat dit betekent voor de bredere AI-uitbouw

Het Goldman Sachs Global Institute modelleert daarnaast een nog breder industriebeeld. Hun 'Tracking Trillions'-baseline voorspelt in totaal ongeveer $7,6 biljoen aan AI-kapitaaluitgaven tussen 2026 en 2031, verdeeld over rekenkracht, datacenters en stroomvoorziening. De bestedingen schalen op van $765 miljard in 2026 tot $1,6 biljoen per jaar tegen 2031 .

Hoewel die cijfers een breder scala aan uitgevers omvatten dan enkel de 'Grote Vier', is de richting consistent: de AI-infrastructuurcyclus versnelt, niet vertraagt. De vraag die de markten steeds meer bezighoudt, is niet óf de uitgaven zullen doorgaan, maar of de inkomsten dit zullen rechtvaardigen. Goldman merkte in eerder onderzoek op dat voor het behouden van historische rendementen op kapitaal de hyperscalers een jaarlijkse winst-run-rate van meer dan $1 biljoen zouden moeten realiseren—meer dan het dubbele van de consensus-inkomensraming voor 2026 .

De onderzoeksnota van juni 2026 maakt duidelijk dat de bestedingsverplichtingen voorlopig alleen maar toenemen. En terwijl de financieringsmodellen evolueren en het stroomnet onder druk komt te staan, hervormt de AI-uitbouw niet alleen de technologiesector, maar ook het infrastructuur- en energielandschap voor de rest van dit decennium.