현재의 AI 붐은 상당한 투자를 촉진하며, 이는 다른 영역의 자원을 전환해야 할 필요성을 야기합니다. 골드만삭스 경제학자들은 일반적으로 인식되는 것보다 덜한 정도이긴 하지만, 이러한 구축 효과(crowding out effect)를 관찰합니다. 이 현상은 다른 기술 투자 및 건설 프로젝트의 대체로 나타납니다. 또한, 이는 기업 차입 비용의 증가에 기여합니다.AI 투자는 올해 약 6천억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 GDP의 2%에 해당합니다. 이는 기업 및 설비 고정 투자의 상당 부분을 차지합니다. 확인된 구축 메커니즘 중 하나는 하이퍼스케일러(hyperscalers)와 AI 서비스 소비자들이 다른 기술에 대한 지출을 줄이는 것입니다. 예를 들어, AI 토큰 비용 증가는 다른 소프트웨어 및 기술 지출의 삭감으로 이어질 수 있습니다.데이터 센터 건설의 급증 또한 건설 노동력과 장비를 다른 건축 활동에서 전환시킵니다. 데이터 센터 건설에 대한 더 높은 이익률은 기업들이 이러한 프로젝트를 우선시하도록 유도합니다. 하이퍼스케일러의 막대한 자본 수요는 AI 관련 부채 발행의 증가를 부추겼습니다. 결과적으로, 더 넓은 기업 부문은 더 높은 차입 비용을 경험하며, 이는 그들의 투자 계획을 제한할 수 있습니다. 그러나 차입 비용 및 비AI 투자에 대한 영향은 지금까지 상대적으로 제한적이었습니다. 전반적으로, GDP 성장에 대한 AI의 상당한 기여와 다른 활동에 대한 광범위한 구축 효과 모두 과장된 것으로 간주됩니다.