ドイツ銀行、AI拡張におけるインフラの制約と巨額支出に警鐘

ドイツ銀行（Deutsche Bank Aktiengesellschaft、XETR:DBK）は、高度な人工知能モデルの構築には約6ギガワットの電力とともに、3000億ドルから5000億ドルのインフラが必要になる可能性があると試算しています。Alphabet Inc. Class C (NASDAQ:GOOG)、Amazon.com, Inc. (NASDAQ:AMZN)、Meta Platforms Inc Class A (NASDAQ:META)、Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT)、およびOracle Corporation (NYSE:ORCL)を含む大手テクノロジー企業の今年の合計設備投資額は8000億ドル近くに達すると予測されており、2030年までに年間投資額が1兆ドルを超える可能性があります。

人工知能の企業導入は過去のテクノロジーサイクルより3倍速く加速していますが、高い資本要件がフリーキャッシュフローに大きな圧力をかけています。中国以外の人工知能による収益は、2022年の10億ドル未満から2026年には2000億ドルを超えると予想されています。しかし、施設やハードウェアへの巨額の先行投資は、インフラ投資が新しいソフトウェアツールによって生み出される実際の現金リターンを上回る収益タイムラグのリスクを生み出しています。

投資家は、主要ハイパースケラーによる今後の設備投資見通しとともに、収益成長率、データセンターの電力利用可能性、借入コストを注視する必要があります。コンピューティング効率の向上により、高度なクラスタコストが2030年までに9000億ドルから2000億ドルに削減される可能性があり、ハードウェアの開発と収益化指標は長期的な持続可能性の重要な指標となります。