Bain & Co. 于 2026 年 9 月 29 日发布报告称，到 2031 年全球 AI 基础设施年支出可能达到约 1.5 万亿美元；若资本开支约占行业收入的 25%，维持该投资水平需要 AI 市场年收入接近 6 万亿美元。贝恩估算，现有面向消费者与企业的 AI 服务仅能创造 1.2 万亿–1.8 万亿美元年收入，对应约 4.2 万亿美元的新增收入缺口。
报告主笔 David Crawford 直言，行业需要一波 “在规模上远超移动与云计算所释放” 的创新浪潮。他同时警告，AI 基础设施建设 “已大幅领先需求曲线”，要为其持续融资，需在全球 GDP 年增速基础上额外增加约 1 个百分点。
报告援引 MarketWatch 表述称，核心问题在于 “基础设施先于需求建成 —— 应用能否及时出现并为此买单”。贝恩指出，投资者通常为可见的骨架出资，并假设后续器官会自行生长，但铁路、互联网等历史经验并未保证所有支撑方都能获利。
报告预计，到 2030 年全球数据中心支出将达 5 万亿–6.5 万亿美元，配套容量至少 150GW。贝恩指出，受 Nvidia 与 SK Hynix 芯片价格影响，数据中心规模与成本大约每 12 至 16 个月翻一倍。
供给侧约束同样显现。据 Bloomberg 报道，2026 年二季度有 680 亿美元的美国数据中心项目因当地反对与物资短缺被阻断或延期。
贝恩指出，AI 并非单一需求池，关键在于谁来付费、付多少、为什么付费；不可或缺 并不等于能够充分货币化，搜索与云成为长期利润机器的同时，大量数字服务仍停留在低毛利公用事业水平。市场端已出现分化。据 MarketWatch 数据，截至 9 月 29 日，Magnificent Seven 年内累计上涨 8%，同期 S&P 500 上涨 12%。
贝恩总结称，AI 基建已先于需求曲线铺开，缺口规模庞大；即便按 1.8 万亿美元的乐观收入估算，与基建所需投入之间仍存在巨大落差。报告并未断言 AI 会失败，而是将举证责任交由应用端承担 —— 在收入增长追上前，立场应是审慎而非狂热。
