Goldman Sachs: глобальний ринок AI-серверів сягне $1,24 трлн до 2030 року

Сигнали попиту були ще сильнішими в прогнозних показниках. Замовлення на AI-сервери протягом кварталу досягли $24,4 мільярда, а беклог компанії у цій сфері зріс до понад $51,3 мільярда . Цей беклог є критичним індикатором: він являє собою підписані контракти на сервери, які поки що неможливо відвантажити, що відображає обмеження пропозиції в ланцюгу виробництва напівпровідників та передового пакування. Керівники Dell прогнозують, що дохід від AI-оптимізованих серверів може сягнути $60 мільярдів за фінансовий рік, що закінчується в січні 2027 року, порівняно з попередньою оцінкою в $50 мільярдів .

Хмарні та гіперскейлери: Китайський бліц на понад $100 мільярдів

Хоча американські хмарні провайдери голосно заявляють про свої AI-інвестиції, масштаб і швидкість зростання капітальних видатків Китаю стали однією з найпотужніших рушійних сил глобального попиту на AI-інфраструктуру.

Материнська компанія TikTok, ByteDance, зобов'язалася витратити від $59 до $74 мільярдів на капітальні видатки в галузі ШІ у 2026 році, а внутрішні обговорення передбачають, що ця цифра може сягнути $100 мільярдів у 2027 році . Це майже потроєння витрат 2025 року, яке фінансується значною мірою за рахунок приблизно $50 мільярдів прибутку, отриманого попереднього року . Плани ByteDance самі по собі ставлять її на один рівень з капітальними витратами найбільших технологічних компаній США.

Alibaba та Tencent також не пасли задніх. Alibaba дала зрозуміти, що, ймовірно, перевищить свою початкову трирічну ціль капітальних видатків у 380 мільярдів юанів ($56 млрд) для фінансування розбудови AI-центрів обробки даних . У поєднанні з зобов'язаннями Tencent, лише їхні капітальні витрати на ШІ у 2026 році, за повідомленнями, склали $52 мільярди і продовжують зростати . TrendForce прогнозує, що вісім провідних світових постачальників хмарних послуг — серед яких Alibaba, Tencent і Baidu поряд з Google, AWS, Meta, Microsoft та Oracle — інвестують у сукупності $710 мільярдів у капітальні витрати протягом 2026 року, що на 61% більше, ніж торік .

Попит на інференс: Китайська економіка 140 трильйонів токенів

Найяскравішою ілюстрацією того, як зростає попит на AI-інфраструктуру, є споживання токенів у Китаї. У березні 2026 року голова Національної адміністрації даних Китаю Лю Лєхун заявив на Китайському форумі розвитку, що щоденні виклики AI-токенів у країні перевищили 140 трильйонів, тоді як на початку 2024 року цей показник становив лише 100 мільярдів — зростання у 1400 разів трохи більше ніж за два роки . До кінця 2025 року ця цифра вже сягнула 100 трильйонів щодня, а лише за перший квартал 2026 року зросла ще на 40% .

Довгостроковий прогноз JPMorgan ставить цю траєкторію у різкий контраст: банк прогнозує, що споживання токенів для AI-інференсу в Китаї зросте приблизно до 390 000 трильйонів до 2030 року, тобто у 370 разів порівняно з рівнем 2025 року . Поточний офіційний показник у 140 трильйонів робить цю ціль правдоподібною, якщо 40-відсоткове квартальне зростання збережеться.

Це важливо для інфраструктури, тому що навчання моделі споживає великий одноразовий обсяг обчислень, але запуск цієї моделі для сотень мільйонів користувачів створює постійну, зростаючу базу попиту на сервери. Кожні 140 трильйонів щоденних токенів потребують фізичного парку серверів для інференсу, і цей парк повинен масштабуватися відповідно до використання.

Обмеження пропозиції та напівпровідниковий каскад

Критичний висновок з поточних даних полягає в тому, що попит перевищує пропозицію на кожному етапі. Беклог Dell у $51,3 мільярда — це не проблема з продажами, це проблема з пропозицією. Команда Goldman Sachs в Азії неодноразово коригувала свої прогнози поставок AI-серверів, а стійка нестача високопродуктивних GPU та ASIC залишається основним обмеженням, яке, як очікується, збереже дисбаланс попиту та пропозиції до 2027 року .

Goldman Sachs прогнозує, що попит на AI-чіпи сягне 10 млн, 14 млн та 17 млн одиниць у 2025, 2026 та 2027 роках відповідно, причому частка кастомних ASIC зросте з 38% до 45% за цей період . Перехід до ASIC є прямою відповіддю на дефіцит GPU, оскільки такі компанії, як Google та китайські гіперскейлери, розробляють власні чіпи, щоб забезпечити собі обчислювальні потужності.

Наслідки каскадом поширюються вниз за течією, і їх важко переоцінити. Кожен AI-сервер потребує значно більше багатошарових керамічних конденсаторів (MLCC), мікросхем управління живленням, модулів високопродуктивної пам'яті (HBM) та потужностей передового пакування, ніж традиційний сервер. Goldman Sachs зазначив, що обсяги AI-серверів зростуть приблизно в 4,3 рази між 2025 і 2030 роками, що передбачає пропорційне або навіть більше зростання попиту на цих постачальників електронних компонентів . Глобальна розбудова серверів — це одночасно глобальна розбудова MLCC, HBM та мікросхем живлення.

Повна картина

Окремі дані більше не існують ізольовано. Прогноз ринку серверів у $1,24 трильйона є агрегацією верхнього рівня розбудови, яка видима на кожній висоті:

• На апаратному рівні: результати та беклог Dell показують, що навіть найбільші серверні інтегратори не встигають за замовленнями.
• На хмарному рівні: вісім найбільших світових операторів інвестують понад $710 мільярдів за один рік, демонструючи, що це не спекулятивна бульбашка — це гонка озброєнь у сфері потужностей.
• На рівні мікросхем: зростання частки ASIC та підвищення прогнозів попиту на чіпи показують, що галузь диверсифікує свій ланцюг постачання в умовах обмежень.
• На рівні компонентів: експоненційне зростання обсягів серверів гарантує стійкий попит на непоказні, але життєво важливі деталі — конденсатори, пам'ять і мікросхеми живлення, — які змушують сервер працювати.

Підвищення Goldman Sachs прогнозів на 2026–2030 роки, частково спровоковане приголомшливим кварталом Dell, відображає ринкову реальність, яка тепер видима у звітах про прибутки, державній статистиці та беклогах ланцюга постачання. Вузькі місця не є ознакою слабкості. Вони є ознакою того, що попит є структурним, глобальним і — в осяжному майбутньому — випереджає все, що може запропонувати ланцюг постачання.