ゴールドマン・サックス、AIブームによる他分野投資の圧縮効果を定量化
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Axios AI
ゴールドマン・サックスの経済学者は、AIブームによる資金や資源の奪い合い（クラウディングアウト）が存在するものの、メディアが報じるほど深刻ではなく、GDPへの影響も限定的であると分析した。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月13日 11:40
AI深層分析
キーポイント
投資規模と経済への割合
今年のAI関連投資は約6000億ドル（米国のGDPの2%）に達し、企業設備投資の10%、設備投資全体の15%を占めるが、これは全体の一部に過ぎない。
他分野への資金奪い合い
AIサービスの利用コスト増により企業のIT予算が逼迫し、他のソフトウェアや技術開発への支出が削減される可能性があるが、これは単なる支出のシフトでありGDP全体には大きな打撃を与えない。
建設資源の偏在
データセンター建設の粗利が非テックプロジェクトの2倍以上であるため、労働力や資材がAI関連建設に集中し、他の建築活動から資源を奪っている。
借入コストへの影響
ハイパースケラーによる巨額の資本需要がAI関連債務発行の急増を招き、他企業の借入コストをわずかに押し上げているが、その影響は限定的である。
重要な引用
While media reports and market commentary often claim that AI is making a very large contribution to U.S. GDP growth but also crowding out a great deal of other activity, their analysis suggests that both claims are exaggerated.
Gross margins on data center construction are more than twice as high as margins on non-tech projects, which has resulted in data centers pulling resources away from other projects.
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メディアが報じるAIブームの負の側面を、具体的な数値データで相対化している点が評価できる。企業は自社の投資計画において資源配分のバランスを再考する必要があるが、過度な悲観論に流れる必要はないだろう。
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現在のAIブームのような規模の投資が行われる場合、それは必然的に何かを犠牲にすることになります。データセンターの構築やAIモデルの開発に注ぎ込まれるすべての資源は、本来別の用途に使われたはずです。
全体像：ゴールドマン・サックスのエコノミストが新しいレポートで示したところによると、この「押し出し効果（クラウディングアウト）」は、私たちが想像するほど大きくはありません。
しかし彼らは、その効果は確かに存在し、他の技術投資や建設活動の代替、および企業の借入コストの上昇という形で現れると指摘しています。
数字で見る：エコノミストのジェシカ・リンデルズ氏とデイビッド・マーキュル氏は、今年のAIへの投資額は約6,000億ドル（GDPの約2%）に達し、企業の固定投資全体の10%、設備投資の15%を占めると試算しています。
現状：彼らが特定した最初の押し出し経路は、ハイパースケール企業自体やAIサービスにお金を投じる企業が、他の技術支出を削ることです。
例えば、AIトークンに対する新たな高額コストに直面する企業のIT予算では、他のソフトウェアや技術関連の支出を削減しようとする動きが出る可能性があります。
ただし、これは資金の振り替えに過ぎないため、GDP全体への影響は限定的です。
拡大して見る：ゴールドマン・サックスチームは、建設労働力や資機材がAIインフラの構築に集中することで、データセンターブームが他の建築活動を押し出しているとも見ています。
データセンター建設の粗利は、非テック系プロジェクトのそれよりも2倍以上高いとRindels氏とMericle氏は指摘しており、「その結果、データセンターが他のプロジェクトから資源を奪い取っている」と述べています。
Zoom in: 巨大クラウド事業者（ハイパースケイラー）による資本への底知れぬ需要は、AI関連の債務発行急増を生み出しました。その結果、企業セクター全体で借入コストが高騰し、自らの投資活動が制約される可能性があります。
しかしゴールドマン・サックスチームの分析では、これまでのところこの影響は限定的であることが示されています。具体的には、企業の借入コストを0.05%ポイントだけ押し上げ、AI以外の投資額をわずか100億ドル程度減少させたに過ぎないと結論付けています。
結論として、「メディア報道や市場評論では、AIが米国GDP成長に非常に大きな貢献をしている一方で、他の活動の多くを押し出している（クロウディングアウト）と主張されることが多い」とRindels氏とMericle氏は記述しています。しかし彼らの分析は「両方の主張は誇張されている」ことを示唆しています。
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When investment on the scale of the current AI boom occurs, it inevitably has to come at the expense of something. All the resources devoted to building data centers and developing AI models would otherwise go to something else.
The big picture: This crowding out is smaller than you might expect, Goldman Sachs economists find in a new note.
But it does exist, they say, and takes the form of displacing other tech investment and construction, as well as raising corporate borrowing costs.
By the numbers: AI investment will be about $600 billion this year, some 2% of GDP, accounting for 10% of business fixed investment and 15% of equipment investment, economists Jessica Rindels and David Mericle wrote.
State of play: The first crowding-out channel they identify is the displacement of other tech spending at the hyperscalers themselves and at the companies that spend cold, hard cash on AI services.
Corporate IT budgets, for example, that face new, big costs for AI tokens may seek to cut back on other software and tech spending.
That doesn't have much impact on overall GDP, however, as it amounts to shifting spending around.
Zoom out: The Goldman team also sees the data center boom crowding out other building activity, as construction labor and equipment is devoted to the AI buildout.
Gross margins on data center construction are more than twice as high as margins on non-tech projects, Rindels and Mericle wrote, "which has resulted in data centers pulling resources away from other projects."
Zoom in: The hyperscalers' bottomless demand for capital has created a surge in AI-related debt issuance. The rest of the corporate sector faces higher borrowing costs as a result — which may hem in their own investment.
But the Goldman team finds that this impact has been limited so far, raising corporate borrowing costs by only 0.05 percentage point and perhaps reducing non-AI investment by a modest $10 billion.
The bottom line: "While media reports and market commentary often claim that AI is making a very large contribution to U.S. GDP growth but also crowding out a great deal of other activity," Rindels and Mericle wrote, their analysis "suggests that both claims are exaggerated."
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