Lumolobo ang paggastos ng kapital ng AI, lalong sumisikip ang power grid! Malaki ang itinaas ng Goldman Sachs sa pandaigdigang inaasahang konsumo ng kuryente ng AI: Tatlong beses na pagtaas ng demand sa 2030, tataas ng 220%

Sa nakalipas na dalawang buwan, nagsimulang lumipat ang “dagdag” ng investment na dala ng AI mula sa chips at servers papunta sa mas mahirap punuang bahagi: kuryente. Itinaas ng mga hyperscale cloud provider ang kanilang capital expenditure at research and development budgets, at mas agresibo ang deployment ng compute power sa parehong training at inference, na direktang nagtutulak pataas sa inaasahang paggamit ng kuryente ng mga data center. Kasabay nito, nagbago na rin ang mga alalahanin ng merkado: hindi na “kailangan ba ng kuryente,” kundi “kaya ba ng supply chain na maihatid nang oras ang kuryente sa mga data center.”

Ayon sa ulat ng Zhanfeng Trading Desk, isinulat ni Brian Singer, analyst ng Goldman Sachs Global Investment Research Department sa ulat noong ika-23: “Itinaas namin ang inaasahang paglago ng global data center electricity demand ng 220% sa 2030 kumpara sa 2023, mula sa dating 175%.” Ang pagtaas na ito ay pangunahing naka-focus sa United States: mga 60% ng dagdag na kuryente ay mula sa US, at ang forecasted capacity ng mga data center ay malinaw na tinaasan.

Mas kumplikado pa, ang pagtaas ng demand ay hindi nangangahulugan ng malinaw na landas. Sa grid side, ang proseso ng pagsasama sa grid, transmission at distribution, at delivery ng equipment ay pawang humahaba, kaya’t ang “behind-the-meter power”—isang pansamantalang solusyon na pangunahing gumagamit ng natural gas, na nagpapagana muna sa mga data center bago isalpak muli sa grid—ay nailalagay sa unahan. Itinaas din ng Goldman Sachs ang inaasahang annual growth rate ng US power demand sa 3.2% bago mag-2030, kung saan ang mga data center ay nag-aambag ng 2 percentage points.

Sa investment side, hindi nagiging konserbatibo ang posisyon ng Goldman Sachs: kahit na malaki na ang itinaas ng mga stock na konektado sa data center power supply chain, positibo pa rin ang kanilang outlook. Ang dahilan: may mas malaking kwento sa likod—upang maiwasan ang “reliability accident” sa power, tubig, network, at supply chain, papasok ang imprastruktura sa mas mahaba at malakihang investment cycle. Ngunit hindi walang hanggan ang cycle na ito: kapag ang AI ay lumipat mula sa “pag-asa at pangarap” patungong “execution,” titindi ang pressure ng budget at returns, at ang price drive ay lilipat mula sa thematic patungo sa mas mahigpit na stock selection.

Repricing ng dagdag na electricity demand sa 2030: Sa 905TWh, 60% mapupunta sa US

Inaasahan ng Goldman Sachs na ang global data center (AI+non-AI) electricity demand ay tataas ng 905TWh (kumpara sa 2023) pagsapit ng 2030, o 220% na paglago mula 2023. Dati, 175% lamang ang taya. Hindi komplikado ang dahilan ng pagtaas: tinaasan ng TMT team ang forecast sa AI server shipments, tumataas ang deployment ratio ng mas mataas na power inference server, at mas mabilis ang expansion ng data center capacity.

Sa estruktura, patuloy na tumataas ang bigat ng US. Inaasahan ng Goldman Sachs na sa 905TWh dagdag na ito, mga 60% ay manggagaling sa US (dating 50%). Ang data center capacity forecast ay tinaasan din: tinataya nilang aabot sa 95GW ang US data center capacity pagsapit ng 2030 (32GW sa 2025), at overseas ay aabot sa 72GW (42GW sa 2025). AI at data center expansion ay itinuturing pa ring global na phenomenon, ngunit ang US pa rin ang “unang makikinabang sa dagdag na kuryente.”

Reinvestment rate ng hyperscale cloud providers halos umabot na sa 90%, mula “investment” patungong “returns” ang diskusyon

Isang mahalagang senyales mula sa ulat: masyadong mabilis ang pagtaas ng budget. Sa nakalipas na dalawang buwan, tinaasan ng Goldman Sachs analysts ng higit $300 bilyon ang forecast na hyperscaler capex+R&D para sa 2026-27; at inaasahan nilang madodoble ang capex+R&D ng mga pangunahing global hyperscalers sa 2029 kumpara sa 2025.

Mas mahalagang bantayan ang reinvestment rate (capex+R&D/operating cash flow). Inaasahan ng Goldman Sachs na aabot ito sa 87%/83% sa 2026/27 (dating 79%/76%). Patuloy pa rin ang investments, ngunit lumiliit ang free cash flow para sa shareholders—kaya inuulit ng ulat ang kahalagahan ng “AI revenue growth” at “quantifiable value”: habang tumataas ang investment, mas madalas na tatanungin ng merkado kung ano talaga ang naabot ng AI.

Nagbigay ang Goldman Sachs ng “quantifiable” na direksyon: AI sa pagpapabilis ng drug development. Ayon sa medical team nila, may dalawang pagbabagong ibinase sa recent data—tumaas ang success rate ng 370 basis points (mula 6.4% sa 10.3%), at nabawasan ang R&D cycle mula 13 taon papuntang 10 taon, base rito tinataya nilang tataas ng $830 milyon (21% discount rate) hanggang $4.12 bilyon (8% discount rate) ang 10-year present value ng drug pipeline. Ang ganitong kaso ay para sagutin ang tanong na “Saan nga ba bumabagsak ang Pervasiveness (penetration)?”

Tinaasan sa 3.2% ang growth rate ng US electricity demand, data center nag-ambag ng 2 percentage points

Sa power side, tinaasan ng Goldman Sachs ang forecast sa annual growth rate ng US “grid+behind-the-meter” electricity demand bago mag-2030 sa 3.2% (dating 2.6%). Sa breakdown, 2.6% sa grid, 0.6% sa behind-the-meter; sa 2.6% ng grid, ang data center ay umambag ng 2 percentage points—kaya lumalala ang tensyon sa merkado ukol sa power, transmission, distribution, at grid interconnection resources.

Binanggit din ng Goldman Sachs ang realidad: Malaking bahagi ng bagong load ay binubuhat ng behind-the-meter power, pangunahing natural gas, kahit na mas gusto pa rin ng hyperscalers ang grid power sa long-term. Madali lang itaas ang demand, ang mahirap ay maihatid ang kuryente, at dito nga natatali sa transmission, distribution, grid interconnection at construction capacity.

Tumaas ang efficiency, pero “mas malakas kumonsumo ng kuryente ang bawat server”: Inference ang magiging variable pagdating ng 2026

Mas detalyado ang analysis ng ulat sa tanong na “Kayang bang tapatan ng efficiency ang gamit ng kuryente”: Mas efficient ang bagong generation ng servers, pero mas mabilis lumalaki ang demand sa computing power. Gamit ang Nvidia servers bilang halimbawa, isinulat ng Goldman Sachs na ang latest na Vera Rubin generation ay may 16% mas mataas na compute speed per unit max power kumpara sa Blackwell sa training scenario, at higit 650% improvement over four generations; ngunit kasabay nito, 68% mas mataas ang max power per server ng Vera Rubin kumpara sa Blackwell, at higit 250% ang cumulative increase over four generations.

Inference ang isa pang turning point. Habang nananatili ang hypothesis na “mas mababa ang overall power ng inference servers kaysa training,” inaamin ng Goldman Sachs na tumataas na ang power intensity ng inference, dahil tumataas ang share ng high-power servers sa inference side. Itinuturing nilang ang 2026 ang critical na observation window: Magaganap ba ang inference bilang “low-power large-scale rollout,” o dahil sa automation at inference-type models ay tataas pa lalo ang energy consumption? Hindi pa tapos ang debate.

“Handang magbayad ng premium para sa reliability” ay nagiging bahagi na ng kontrata: $40-48/MWh green reliability premium

Ang kuryente ay hindi na lang supply issue, kundi “presyo+patakaran” na rin. Gumamit ang Goldman Sachs ng terminong “Green Reliability Premium” para ilarawan ito: Sa US, ang average cost ng clean energy mix na kayang mag-supply ng base load reliability para sa data centers ay nasa $40/MWh mas mataas sa benchmark, at $48/MWh kung wala na ang IRA incentives.

Mas mahalaga ang comparison: Kung ia-apply ang premium na ito sa 905TWh na dagdag na global data center electricity demand sa 2030 (kumpara sa 2023), tinataya ng Goldman Sachs na ang industry expenditure ay aabot sa $3.7-4.3 bilyon. Sa kita ng hyperscalers, hindi ito ganoon kalaki: katumbas ng 3.4%-4.0% ng tinatayang 2027 hyperscaler total EBITDA ($1.079 trilyon), at -0.8% hanggang -0.9% impact sa 2027 average CROCI. Kaya’t naniniwala ang ulat na kayang-kaya pa ring bayaran ng hyperscalers ang premium para sa “time-to-market” at “reliability.”

Sa policy side, ang keyword ay “ring-fence”: Ang cost at reliability risk na dala ng data center expansion ay dapat hindi maisalin sa ibang power customers. Inaasahan ng Goldman Sachs na isusulong ng iba’t ibang panig ang mas maraming contractual design para ma-isolate ang epekto, at hihilingin din sa data center operators na mag-commit ng higit na flexibility, infrastructure cost sharing, at maging ng grid feedback capability.

Hindi lang equipment ang bottleneck, kundi “tao” rin

Kung pipili sa pagitan ng “equipment” at “tao” bilang mas mahigpit na constraint, pumapabor ang Goldman Sachs sa huli. Tinataya nilang para matugunan ang 2023-2030 US/Europe electricity demand growth, kailangang magdagdag ng 510,000 US power at grid-related jobs, at 250,000 European power jobs.

Lalo namang concentrated ang risk sa transmission at distribution (T&D): Inaasahan ng Goldman Sachs na ang US ay mangangailangan ng 207,000 bagong T&D at grid interconnection jobs, o mga 22% labor force growth, at nangangailangan ng 3-4 taon na training ang ganitong mga trabaho. Bilang comparison, may 45,000 lang na aktibong apprentices sa US energy sector; para mapunuan ang gap at matugunan ang retirement, kailangan dagdagan ang annual “run rate” ng aktibong apprentices ng 20,000-30,000 pa ayon sa Goldman Sachs.

Ang labor constraint ay nagpapaliwanag sa dalawang bagay: Bakit mas kaakit-akit ang behind-the-meter power sa short term (dahil mas kaunti ang transmission at grid interconnection process), at bakit nirere-rate ang contractors, utilities, automation at grid optimization solution providers na may labor advantage.

Binigyan ng “supercycle ng reliability” ng pangalawang paa ang supply chain: Hindi lang para sa AI ang power grid upgrade

Sa stock market side, pinalawak ng Goldman Sachs ang tema : Reliability investment sa power, tubig, network, supply chain sa harap ng tumataas na demand at pagtanda ng infrastructure. Ang quantifiable na metric na binigay nila: base sa Green Capex tailwind ng mga listed companies, ang reliability theme ay katumbas ng higit $80 bilyong annual capex growth.

Ipinaliwanag din nito ang isang market phenomenon: Ang data center power supply chain stocks ay naghiwalay ng performance sa hyperscaler stocks. Sa datos ng Goldman Sachs, mula 2025, ang kabuuang data center power ecosystem ay mas maganda ang performance kaysa MSCI ACWI ng 41 percentage points, at mas mataas ng 36 points kaysa hyperscalers; ang mga power equipment companies ang pinakamatatag, 196 points ang lamang sa ibang supply chain segments, at may malaking outperformance din ang solar products, electrical components, at cooling solutions.

Diretso ang kondisyon ng Goldman Sachs kung kailan matatapos ang cycle: Kapag nawala ang competitive threat ng AI, bumagsak ang returns at free cash flow ng mga kumpanya kaya’t bumaba ang investment capacity, o kapag tingin ng merkado ay sobra na ang redundancy. Hangga’t hindi natutugunan ang tatlong ito, mahirap na biglang tumigil ang reliability investment.

Nasa “pag-asa at pangarap” phase pa ang AI, pero tatlong indicator ang magpapasya kung kailan papasok sa execution phase

Ikinakahon ng Goldman Sachs ang AI sa “innovation cycle”: kasalukuyang nasa “Appraisal / Hopes & Dreams” phase na pinaka-beneficial para sa infrastructure investment at valuation expansion, ngunit ang pagtaas ng capital expenditure ay nagpapainit sa debate kung malapit na ba sa Execution phase. Tatlong trigger points ang binigay ng ulat: limitadong financial flexibility, pagbaba ng returns, at sobra-sobrang product supply.

Sa kasalukuyang datos, naniniwala ang Goldman Sachs na may “marginal changes” na sa unang dalawa, pero hindi pa sapat para sa inflection point: tumataas ang reinvestment rate kaya lumiit ang free cash flow, pero matibay pa rin ang balance sheet ng hyperscalers, net debt/EBITDA ay 0.3x (2026); sa returns side, inaasahan nilang hihina ang CROCI pagsapit ng 2028, mula sa “bahagya” patungong “mas kapansin-pansin,” pero hindi pa bumababa sa low-end ng historical range (24%-31%). Tungkol naman sa supply glut, malinaw ang pahayag ng Goldman Sachs: wala pang nakikitang overcapacity sa compute power at token demand.

Ibig sabihin, mas praktikal ang konklusyon: Sa maikling panahon, nasa “sweet spot” pa rin ang power at infrastructure chain; pero mas titindi ang tanong ng merkado kung saan napupunta ang kita at cash flow ng AI, sino ang makakakuha ng value, at sino ang nagbabayad lang para sa kakumpitensya.