حذر بنك «غولدمان ساكس» من أن محدودية إمدادات الكهرباء وبطء تطوير البنية التحتية للطاقة قد يشكلان العقبة الأكبر أمام التوسع العالمي في الذكاء الاصطناعي، في وقت تتسارع فيه الاستثمارات في مراكز البيانات والحوسبة المتقدمة بوتيرة تفوق قدرة شبكات الكهرباء على مواكبتها.
وبحسب تقرير أعده البنك واطلع عليه موقع «أكسيوس»، من المتوقع أن يرتفع الطلب العالمي على الكهرباء من مراكز البيانات بنسبة 170% بين عامي 2025 و2030، مع مساهمة الولايات المتحدة بأكثر من 60% من الزيادة المتوقعة.
وتأتي هذه التحذيرات وسط تصاعد المخاوف في الأسواق المالية بشأن حجم الاستثمارات الممولة بالديون في قطاع الذكاء الاصطناعي، والمخاطر المرتبطة بتأخر تنفيذ المشاريع أو عدم قدرتها على تأمين الطاقة اللازمة لتشغيلها.
7.6 تريليون دولار لاستثمارات الحوسبة والطاقة
قدّر «غولدمان ساكس» إجمالي الإنفاق الرأسمالي المتوقع على الحوسبة ومراكز البيانات والبنية التحتية للطاقة بنحو 7.6 تريليون دولار خلال الفترة من 2026 إلى 2031، في انعكاس لحجم التوسع المطلوب لتلبية الطلب المتزايد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ونقل التقرير عن جيسون توفسكي، الرئيس العالمي للاستثمار المصرفي في البنية التحتية الرقمية لدى البنك، قوله إن الطاقة تمثل على الأرجح «عنق الزجاجة الدائم» أمام نمو القطاع.
وتكمن المشكلة في أن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وزيادة قدراتها الحاسوبية يجريان بوتيرة سريعة، بينما يتطلب إنشاء محطات التوليد وخطوط النقل وتوسيع شبكات الكهرباء إجراءات تنظيمية وتصاريح واستثمارات تستغرق سنوات.
آلاف المشاريع تنتظر الاتصال بشبكة الكهرباء
وتشير تقديرات البنك إلى وجود مشاريع مقترحة لتوليد الكهرباء وتخزينها بقدرة إجمالية تبلغ نحو 2600 غيغاواط في الولايات المتحدة، تنتظر الحصول على الموافقات اللازمة للاتصال بالشبكة.
وتعادل هذه القدرة أكثر من ضعفي الطاقة المركبة الحالية للشبكة الأمريكية، مع الإشارة إلى أن عدداً من المشاريع المقترحة قد لا يرى النور في نهاية المطاف.
كما يبلغ متوسط المدة الزمنية الوسيطة بين تقديم طلب ربط مشروع بالشبكة وبدء تشغيله تجارياً نحو خمس سنوات، وهو ما يبرز الفجوة بين سرعة نمو الطلب على الحوسبة والوقت اللازم لتوفير البنية التحتية الكهربائية.
ويرى «غولدمان ساكس» أن المنافسة العالمية في الذكاء الاصطناعي لم تعد مرتبطة فقط بتطوير النماذج الأكثر تقدماً، بل أصبحت تعتمد أيضاً على قدرة الشركات والدول على تأمين إمدادات كافية من الكهرباء لتشغيل مراكز البيانات.
وقد يؤدي هذا التحدي إلى إطالة الجداول الزمنية للمشاريع، وزيادة صعوبة توقع عوائد الاستثمارات، خصوصاً لدى الشركات التي تنفق مبالغ ضخمة قبل ضمان توافر الطاقة اللازمة لتشغيل منشآتها.
ديون متزايدة ترفع مخاطر الاستثمار
وتزداد حساسية القطاع لهذه الاختناقات مع اعتماد جانب كبير من التوسع في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على التمويل بالدين.
ويتوقع البنك أن يصل إصدار شركات الحوسبة السحابية فائقة النطاق عالمياً من أدوات الدين إلى نحو 420 مليار دولار في عام 2027، بزيادة تتجاوز 60% مقارنة بتقديراته لعام 2026.
ومن المتوقع أن يمول الدين نحو 35% من الإنفاق الرأسمالي لهذه الشركات خلال العام القادم، في حين لا تمثل شركات الحوسبة فائقة النطاق سوى نحو 40% من إجمالي التمويل الائتماني الذي يجمعه قطاع الذكاء الاصطناعي، وفقاً للتقرير.
وتشير هذه الأرقام إلى أن الاقتراض المرتبط بالتوسع في الذكاء الاصطناعي يمتد إلى نطاق أوسع من الشركات العاملة في تشغيل مراكز البيانات، ما يزيد أهمية الالتزام بالجداول الزمنية للمشاريع وتحقيق الإيرادات المتوقعة.
وفي حال تأخر توصيل الكهرباء أو تشغيل المنشآت، قد تواجه الشركات ضغوطاً إضافية نتيجة ارتفاع تكاليف التمويل وتأجيل العوائد، في وقت تظل فيه الالتزامات المالية قائمة.
اعتراضات محلية تعطل مشاريع الطاقة
وأشار التقرير إلى أن 86 مشروعاً أُلغيت أو تعرضت لتأخيرات كبيرة منذ يناير، من بينها 76 مشروعاً ارتبطت بصورة مباشرة بمعارضة محلية.
وتعكس هذه الأرقام تحدياً إضافياً أمام توسع البنية التحتية، إذ لا تقتصر العقبات على نقص قدرات الشبكات أو طول إجراءات الربط، بل تشمل أيضاً الاعتراضات المحلية على إقامة المشاريع الجديدة.
ومن شأن استمرار هذه العوامل أن يزيد احتمالات تأخر تنفيذ الاستثمارات المقررة، ويجعل مسار التوسع في مراكز البيانات أكثر تعقيداً وأقل قابلية للتنبؤ.
ومع ذلك، فإن تباطؤ وتيرة الإنشاء قد يحمل جانباً إيجابياً، إذ يمنح الطلب الفعلي على خدمات الذكاء الاصطناعي وقتاً للحاق بمستويات الإنفاق، بما قد يحد من مخاطر الإفراط في الاستثمار وبناء قدرات تفوق الحاجة الفعلية للسوق.
شركات الكهرباء تتحول إلى مستفيد رئيسي
في المقابل، تسهم طفرة الذكاء الاصطناعي في تغيير موقع شركات المرافق الكهربائية داخل الاقتصاد، بعدما كانت تقليدياً من القطاعات ذات النمو البطيء، لتصبح من أبرز المستفيدين المحتملين من الاستثمارات الجديدة.
ويتوقع «غولدمان ساكس» أن يصل إجمالي الخطط الاستثمارية الرأسمالية لشركات المرافق إلى نحو 1.3 تريليون دولار خلال الفترة من 2026 إلى 2030.
كما تدرس شركات التكنولوجيا الكبرى ترتيبات لتمويل إنشاء قدرات توليد الكهرباء وخطوط نقل الطاقة والبنية التحتية الكهربائية التي تحتاج إليها مراكز البيانات التابعة لها، بما قد يسرع توفير الإمدادات المطلوبة ويقلل الاعتماد على توسعات الشبكات التقليدية وحدها.
وتفتح هذه التحولات المجال أمام زيادة الاستثمارات في إنتاج الطاقة ونقلها وتخزينها، لكنها تضع شركات التكنولوجيا أيضاً أمام تحديات جديدة تتعلق بتكاليف الإنشاء والتراخيص والجدول الزمني لتشغيل المنشآت.
الكهرباء تحدد مستقبل سباق الذكاء الاصطناعي
وتشير تقديرات «غولدمان ساكس» إلى أن مستقبل التوسع في الذكاء الاصطناعي لن يتحدد بالتقدم التقني وحده، بل بقدرة البنية التحتية للطاقة على مواكبة الطلب المتنامي.
فحتى مع استمرار تطوير النماذج وزيادة قدرات المعالجة، ستظل الاستفادة التجارية من هذه التقنيات مرتبطة بتوافر الكهرباء الكافية لتشغيل مراكز البيانات على نطاق واسع.
وفي ظل الاستثمارات الضخمة والاعتماد المتزايد على التمويل بالدين، قد تصبح سرعة توفير الطاقة عاملاً حاسماً في تحديد توقيت تشغيل المشاريع، وحجم العوائد التي تحققها الشركات، وقدرة طفرة الذكاء الاصطناعي على الاستمرار بوتيرتها الحالية.
Goldman Sachs warned that limited electricity supplies and slow energy infrastructure development could pose the biggest obstacle to global expansion in artificial intelligence, as investments in data centers and advanced computing accelerate at a pace that exceeds the ability of electrical grids to keep up.
According to a report prepared by the bank and reviewed by Axios, global electricity demand from data centers is expected to rise by 170% between 2025 and 2030, with the United States contributing more than 60% of the anticipated increase.
These warnings come amid rising concerns in financial markets about the level of debt-funded investments in the artificial intelligence sector, and the risks associated with delays in project execution or their inability to secure the necessary energy to operate.
$7.6 trillion for computing and energy investments
Goldman Sachs estimated the total expected capital expenditure on computing, data centers, and energy infrastructure to be around $7.6 trillion during the period from 2026 to 2031, reflecting the scale of expansion required to meet the increasing demand for artificial intelligence applications.
The report quoted Jason Tofsky, the global head of investment banking for digital infrastructure at the bank, stating that energy is likely to represent the “permanent bottleneck” to the sector’s growth.
The problem lies in the fact that developing artificial intelligence models and increasing their computational capabilities is happening at a rapid pace, while establishing power generation stations, transmission lines, and expanding electrical grids requires regulatory procedures, permits, and investments that take years.
Thousands of projects waiting to connect to the power grid
The bank’s estimates indicate that there are proposed projects for electricity generation and storage with a total capacity of about 2600 gigawatts in the United States, waiting to obtain the necessary approvals to connect to the grid.
This capacity is more than double the current installed capacity of the American grid, with the note that several proposed projects may ultimately not come to fruition.
The average time frame between submitting a project connection request to the grid and its commercial operation is about five years, highlighting the gap between the rapid growth of demand for computing and the time required to provide the electrical infrastructure.
Goldman Sachs believes that global competition in artificial intelligence is no longer just about developing the most advanced models, but also depends on the ability of companies and countries to secure sufficient electricity supplies to operate data centers.
This challenge could lead to extended project timelines and increased difficulty in predicting investment returns, especially for companies that spend large amounts before ensuring the availability of the necessary energy to operate their facilities.
Increasing debt raises investment risks
The sector’s sensitivity to these bottlenecks increases as a significant portion of the expansion in artificial intelligence infrastructure relies on debt financing.
The bank expects that global issuance of debt instruments by hyperscale cloud computing companies will reach about $420 billion in 2027, an increase of over 60% compared to its estimates for 2026.
Debt is expected to finance about 35% of the capital expenditure for these companies in the coming year, while hyperscale computing companies represent only about 40% of the total credit financing raised by the artificial intelligence sector, according to the report.
These figures indicate that borrowing related to the expansion of artificial intelligence extends to a broader range of companies operating data centers, increasing the importance of adhering to project timelines and achieving expected revenues.
If electricity delivery or facility operation is delayed, companies may face additional pressures due to rising financing costs and deferred returns, while financial obligations remain in place.
Local objections disrupt energy projects
The report noted that 86 projects have been canceled or faced significant delays since January, including 76 projects that were directly linked to local opposition.
These figures reflect an additional challenge to infrastructure expansion, as obstacles are not limited to network capacity shortages or lengthy connection procedures, but also include local objections to new project developments.
The continuation of these factors could increase the likelihood of delays in the execution of planned investments, making the path to expanding data centers more complex and less predictable.
However, the slowdown in construction pace may have a positive aspect, as it gives actual demand for artificial intelligence services time to catch up with spending levels, potentially limiting the risks of over-investment and building capacities that exceed the actual market need.
Electricity companies become major beneficiaries
Conversely, the artificial intelligence boom is changing the position of electric utility companies within the economy, as they were traditionally among the slow-growth sectors, becoming some of the most prominent potential beneficiaries of new investments.
Goldman Sachs expects that the total capital investment plans for utility companies will reach about $1.3 trillion during the period from 2026 to 2030.
Major technology companies are also exploring arrangements to finance the establishment of electricity generation capacities, power transmission lines, and the electrical infrastructure needed for their data centers, which could accelerate the provision of required supplies and reduce reliance solely on traditional network expansions.
These transformations open the door for increased investments in energy production, transmission, and storage, but they also present technology companies with new challenges related to construction costs, licensing, and the timeline for facility operation.
Electricity determines the future of the AI race
Goldman Sachs estimates indicate that the future of expansion in artificial intelligence will not be determined solely by technological advancement, but by the ability of energy infrastructure to keep pace with growing demand.
Even as models continue to develop and processing capabilities increase, the commercial benefits of these technologies will remain tied to the availability of sufficient electricity to operate data centers on a large scale.
With massive investments and increasing reliance on debt financing, the speed of energy provision could become a critical factor in determining the timing of project operations, the size of returns achieved by companies, and the ability of the artificial intelligence boom to sustain its current pace.
