著者：鲍奕龙、ウォールストリートジャーナル投資家はアジアに目を向け、世界株式市場の上昇の次の突破口を探している。人工知能の波に駆動され、韓国株式市場は今月、世界をリードして上昇し、多くの資金を引き寄せている。オプション市場の暗黙のボラティリティは極端な水準に上昇し、デリバティブ戦略家たちは買い建て構造を次々に推奨している。これらのすべてのシグナルは共通して示している：アジアの上昇トレンドはおそらく始まったばかりだ。モルガン・スタンレーのアジア太平洋チームは最近、アジアの産業サイクルの根底にある推進力が、従来の不動産や一般的な製造の在庫補充から、**AIとそのインフラ、エネルギー安全保障とエネルギー転換、防衛およびサプライチェーンのレジリエンス投資へと変化している**と連続して強調している。****（2030年までに、アジアの固定投資総額は16兆ドルに増加する見込み）モルガン・スタンレーは、アジアの固定資産投資規模は2025年の約11兆ドルから2030年に16兆ドルに拡大し、2026年から2030年までの名目投資の年平均複合成長率は約7％と予測しており、近年の水準を大きく上回っている。（2026年から2030年まで、アジアの固定資本投資総額は7％の複合年間成長率を維持）「スーパーサイクル」の根底にある論理：アジアの資本支出が明らかに加速-----------------------このアジア産業サイクルの最も核心的な違いは、AIが資本支出を再び前面に押し出している点だ。過去2年間、市場はAIについてモデル、応用、米国株の「ビッグセブン」に焦点を当てて議論してきた。しかし、アジアの視点から見ると、AIの真の意味は：**チップ、ストレージ、サーバー、光モジュール、データセンター、電力システム、クラウドインフラの全面的な拡大**である。モルガン・スタンレーは、世界のCIOのうちAIを最優先課題に挙げる割合がすでに39％に上昇していると指摘している。これに対応して、2026年から2028年にかけて、世界のAIデータセンター投資は約2.8兆ドルに達し、年平均成長率は約33％と予測されている。（世界の人工知能分野におけるデータセンター関連の資本支出はさらに増加する見込み）**アジアはAIハードウェアのサプライチェーンの中心に位置している：台積電、サムスン、SKハイニックス、中国本土の半導体、サーバー、光通信、クラウドインフラ企業など、これらすべてがこの投資サイクルの恩恵を受ける。**報告書はまた、主要チップ企業の資本支出が2025年の約1050億ドルから2028年には年間約2500億ドルに増加する見込みだと予測している。これは、AIが資本集約型の競争であることを意味している。**中国の役割は特に注目に値する。**モルガン・スタンレーは、中国のAIは完全なシステム能力の競争だと考えている：**計算能力が速度を決定し、クラウドプラットフォームが規模を決め、トークンの使用が経済性を左右し、応用シナリオが価値の帰属を決める。**外部のチップ制限が依然として存在する中、中国製AIチップや国内クラウドプラットフォーム、大規模モデルのエコシステムの連動が、中国のテクノロジー投資の新たな主軸となりつつある。（中米両国の人工知能産業の相対的優位性）**その見解は、中国のAIチップ市場が2030年までに670億ドルに達し、国内自給率が86％に向上する可能性を示している。**この予測が完全に実現するかどうかは今後の観察次第だが、方向性は非常に明確だ：計算能力の国産化は、政策の命題から商業的な命題へと徐々に移行している。中国製造の輸出ストーリー、電動車三種の神器からロボットへ拡大---------------------------過去数年、中国の輸出構造の中で最も目立ったのは、電動車、リチウム電池、太陽光発電などの「新三種」だった。報告書は、次の段階で中国の製造業の新たな増量源はロボット、特に産業用ロボットとヒューマノイドロボットになる可能性が高いと指摘している。モルガン・スタンレーは、中国がすでに世界の産業用ロボットの増加需要の約半分を獲得していると述べている。2025年の世界のヒューマノイドロボット出荷量は約1.3万から1.6万台と予測され、その約90％が中国のメーカーから出る見込みだ。対照的に、米国や日本などの市場は依然としてプロトタイプや早期検証段階にとどまっている。**興味深いのは、報告書が現在の中国のロボット輸出と2019年前後の電動車輸出を比較している点だ：当時、電動車の輸出は爆発期に入る前だったが、サプライチェーン、政策支援、製造能力はすでにほぼ整っていた。******（中国のヒューマノイドロボットおよび産業用ロボット産業は、電気自動車産業の初期段階に類似している）**現在、ロボット産業も類似の特徴を示している——市場規模はまだ小さいが、産業チェーンの拡張速度は速い。**データを見ると、中国のヒューマノイドロボットとロボット関連の輸出は2026年3月に約15億ドルの12か月のロールスケールに達しており、これは中国の電動車輸出が2020年初頭に達した水準に近い。その後、電動車の輸出は急速に拡大し、2025年の年間輸出額は約700億ドルに達し、四半期ごとの年率はさらに約860億ドルに上昇している。**もちろん、ロボットが電動車の曲線を再現できるかどうかは、コスト低下、応用シナリオの拡大、海外規制環境次第だ。しかし、中国の部品、完成品製造、サプライチェーンの協調、迅速なイテレーションの優位性はすでに顕在化しつつある。**エネルギー安全保障と国防支出が第2、第3の成長エンジンを提供----------------------AIデータセンターの拡張のもう一面は、電力とエネルギーインフラに対する巨大な需要だ。**計算能力が密集すればするほど、電力、冷却、電力網、蓄電の重要性は高まる。**モルガン・スタンレーは、エネルギーの衝撃がアジアのエネルギー安全保障への投資を促進すると考えている。アジアの一次エネルギー消費に占める再生可能エネルギーの割合は依然として低いため、今後の投資余地は大きい。（アジアのエネルギー構造に占める再生可能エネルギーの割合は依然として小さく、中国はエネルギー転換に関わる支出増加の恩恵を受けている）中国は太陽光発電、電動車、リチウム電池などの分野で産業優位性を持ち、その関連輸出の12か月ロールスケールは2000億ドルに近づいており、このエネルギー転換の資本支出の重要な受益者だ。**同時に、国防支出もアジアの複数の経済圏で構造的に上昇している。**日本、韓国、インドなどでは、防衛支出のGDP比率が上昇している。中国と韓国は、世界の主要な防衛輸出国の一つでもある。（地域全体で見た場合、防衛支出とGDP比は上昇傾向にある）これは資本市場にとって、高度な製造、素材、電子部品、精密機器などの産業チェーンの需要が長期的に支えられる可能性を意味している。**言い換えれば、AIは計算能力の需要を提供し、エネルギーはインフラの制約をもたらし、国防とサプライチェーンの安全保障は地政学的背景の中での「レジリエンス投資」を促進する。これら三つが重なることで、アジアのスーパーサイクルの土台を形成している。**誰が最も恩恵を受けるか？中国、韓国、日本が産業チェーンの中心に--------------------**地域の恩恵順序から見ると、モルガン・スタンレーは中国、韓国、日本を重点的に挙げている。**中国本土は、産業チェーンの完全性、製造規模、エンジニアリング能力、新興輸出品のエネルギー、ロボットなどで優位だ。韓国は、ストレージ、HBM、バッテリー、部品材料の一部で優位性を持ち、日本は半導体装置、材料、精密製造、産業用自動化の分野で深い蓄積がある。**資本財輸出比率も重要な指標だ。**報告書によると、タイは約38％、中国は約36％、日本は約35％、韓国は約30％だ。**これらの経済圏は、新たな設備投資サイクルに入るとき、外需の弾力性がより顕著になる。****最後に、資本市場の構造から見ると**、これらの市場は工業、テクノロジーハードウェア、素材関連の比重が高いため、マクロの資本支出サイクルが株式市場のパフォーマンスにより反映されやすい。これにより、今後数年間、アジア市場の価格形成の論理は変化しつつあり、**資本支出のサプライチェーンにおいてどの企業に受注、技術的障壁、利益弾力性があるかに注目すべきだ。**見逃せないリスク：過剰、利益率、地政学的摩擦-------------------スーパーサイクルのストーリーは魅力的だが、すべての産業や企業が同時に恩恵を受けるわけではない。**第一に、資本支出の拡大は一時的な供給圧力をもたらす可能性がある。**中国の新エネルギー産業は、規模の優位性が世界市場を迅速に開拓できることを証明したが、価格競争や利益率の変動も伴う可能性がある。ロボット、AIハードウェア、太陽光発電、蓄電などの産業も将来的に同様の課題に直面する可能性がある。**第二に、技術的制約と輸出規制は依然として変動要因だ。**AIチップの国産化には大きな余地があるが、先進的な製造プロセス、HBM、EDA、装置材料などの分野には依然として短所が存在する。報告書も、国内チップと米国の最先端チップとの差はあるものの、システム最適化、先進パッケージング、ソフトウェア適応などを通じて競争力を高められると指摘している。**第三に、雇用構造もAIの影響を受ける。**モルガン・スタンレーの「未来の仕事」研究によると、約90％の職業がAIの自動化や強化の影響を一定程度受けると予測されている。調査対象の企業では、AIの早期導入により生産性が11％以上向上した一方、純雇用は平均で約4％減少し、国や業界による差も顕著だ。中国にとっては、効率向上と同時に再訓練や職種転換を推進することが、中長期的な政策や企業の経営課題となる。**第四に、市場の変動性が増す可能性もある。**報告書は、地域市場の強気・弱気のシナリオの差が拡大していることを指摘し、投資家のAI資本支出、輸出受注、利益実現に対する期待の分裂が今後も続く可能性を示唆している。
世界の資本を惹きつける アジアの新たな「スーパーサイクル」が進行中
著者：鲍奕龙、ウォールストリートジャーナル
投資家はアジアに目を向け、世界株式市場の上昇の次の突破口を探している。
人工知能の波に駆動され、韓国株式市場は今月、世界をリードして上昇し、多くの資金を引き寄せている。オプション市場の暗黙のボラティリティは極端な水準に上昇し、デリバティブ戦略家たちは買い建て構造を次々に推奨している。
これらのすべてのシグナルは共通して示している：アジアの上昇トレンドはおそらく始まったばかりだ。
モルガン・スタンレーのアジア太平洋チームは最近、アジアの産業サイクルの根底にある推進力が、従来の不動産や一般的な製造の在庫補充から、AIとそのインフラ、エネルギー安全保障とエネルギー転換、防衛およびサプライチェーンのレジリエンス投資へと変化していると連続して強調している。
（2030年までに、アジアの固定投資総額は16兆ドルに増加する見込み）
モルガン・スタンレーは、アジアの固定資産投資規模は2025年の約11兆ドルから2030年に16兆ドルに拡大し、2026年から2030年までの名目投資の年平均複合成長率は約7％と予測しており、近年の水準を大きく上回っている。
（2026年から2030年まで、アジアの固定資本投資総額は7％の複合年間成長率を維持）
「スーパーサイクル」の根底にある論理：アジアの資本支出が明らかに加速
このアジア産業サイクルの最も核心的な違いは、AIが資本支出を再び前面に押し出している点だ。
過去2年間、市場はAIについてモデル、応用、米国株の「ビッグセブン」に焦点を当てて議論してきた。しかし、アジアの視点から見ると、AIの真の意味は：チップ、ストレージ、サーバー、光モジュール、データセンター、電力システム、クラウドインフラの全面的な拡大である。
モルガン・スタンレーは、世界のCIOのうちAIを最優先課題に挙げる割合がすでに39％に上昇していると指摘している。これに対応して、2026年から2028年にかけて、世界のAIデータセンター投資は約2.8兆ドルに達し、年平均成長率は約33％と予測されている。
（世界の人工知能分野におけるデータセンター関連の資本支出はさらに増加する見込み）
アジアはAIハードウェアのサプライチェーンの中心に位置している：台積電、サムスン、SKハイニックス、中国本土の半導体、サーバー、光通信、クラウドインフラ企業など、これらすべてがこの投資サイクルの恩恵を受ける。
報告書はまた、主要チップ企業の資本支出が2025年の約1050億ドルから2028年には年間約2500億ドルに増加する見込みだと予測している。これは、AIが資本集約型の競争であることを意味している。
中国の役割は特に注目に値する。
モルガン・スタンレーは、中国のAIは完全なシステム能力の競争だと考えている：計算能力が速度を決定し、クラウドプラットフォームが規模を決め、トークンの使用が経済性を左右し、応用シナリオが価値の帰属を決める。
外部のチップ制限が依然として存在する中、中国製AIチップや国内クラウドプラットフォーム、大規模モデルのエコシステムの連動が、中国のテクノロジー投資の新たな主軸となりつつある。
（中米両国の人工知能産業の相対的優位性）
その見解は、中国のAIチップ市場が2030年までに670億ドルに達し、国内自給率が86％に向上する可能性を示している。
この予測が完全に実現するかどうかは今後の観察次第だが、方向性は非常に明確だ：計算能力の国産化は、政策の命題から商業的な命題へと徐々に移行している。
中国製造の輸出ストーリー、電動車三種の神器からロボットへ拡大
過去数年、中国の輸出構造の中で最も目立ったのは、電動車、リチウム電池、太陽光発電などの「新三種」だった。
報告書は、次の段階で中国の製造業の新たな増量源はロボット、特に産業用ロボットとヒューマノイドロボットになる可能性が高いと指摘している。
モルガン・スタンレーは、中国がすでに世界の産業用ロボットの増加需要の約半分を獲得していると述べている。2025年の世界のヒューマノイドロボット出荷量は約1.3万から1.6万台と予測され、その約90％が中国のメーカーから出る見込みだ。対照的に、米国や日本などの市場は依然としてプロトタイプや早期検証段階にとどまっている。
興味深いのは、報告書が現在の中国のロボット輸出と2019年前後の電動車輸出を比較している点だ：当時、電動車の輸出は爆発期に入る前だったが、サプライチェーン、政策支援、製造能力はすでにほぼ整っていた。
（中国のヒューマノイドロボットおよび産業用ロボット産業は、電気自動車産業の初期段階に類似している）
現在、ロボット産業も類似の特徴を示している——市場規模はまだ小さいが、産業チェーンの拡張速度は速い。
データを見ると、中国のヒューマノイドロボットとロボット関連の輸出は2026年3月に約15億ドルの12か月のロールスケールに達しており、これは中国の電動車輸出が2020年初頭に達した水準に近い。
その後、電動車の輸出は急速に拡大し、2025年の年間輸出額は約700億ドルに達し、四半期ごとの年率はさらに約860億ドルに上昇している。
もちろん、ロボットが電動車の曲線を再現できるかどうかは、コスト低下、応用シナリオの拡大、海外規制環境次第だ。しかし、中国の部品、完成品製造、サプライチェーンの協調、迅速なイテレーションの優位性はすでに顕在化しつつある。
エネルギー安全保障と国防支出が第2、第3の成長エンジンを提供
AIデータセンターの拡張のもう一面は、電力とエネルギーインフラに対する巨大な需要だ。計算能力が密集すればするほど、電力、冷却、電力網、蓄電の重要性は高まる。
モルガン・スタンレーは、エネルギーの衝撃がアジアのエネルギー安全保障への投資を促進すると考えている。アジアの一次エネルギー消費に占める再生可能エネルギーの割合は依然として低いため、今後の投資余地は大きい。
（アジアのエネルギー構造に占める再生可能エネルギーの割合は依然として小さく、中国はエネルギー転換に関わる支出増加の恩恵を受けている）
中国は太陽光発電、電動車、リチウム電池などの分野で産業優位性を持ち、その関連輸出の12か月ロールスケールは2000億ドルに近づいており、このエネルギー転換の資本支出の重要な受益者だ。
同時に、国防支出もアジアの複数の経済圏で構造的に上昇している。
日本、韓国、インドなどでは、防衛支出のGDP比率が上昇している。中国と韓国は、世界の主要な防衛輸出国の一つでもある。
（地域全体で見た場合、防衛支出とGDP比は上昇傾向にある）
これは資本市場にとって、高度な製造、素材、電子部品、精密機器などの産業チェーンの需要が長期的に支えられる可能性を意味している。
言い換えれば、AIは計算能力の需要を提供し、エネルギーはインフラの制約をもたらし、国防とサプライチェーンの安全保障は地政学的背景の中での「レジリエンス投資」を促進する。これら三つが重なることで、アジアのスーパーサイクルの土台を形成している。
誰が最も恩恵を受けるか？中国、韓国、日本が産業チェーンの中心に
地域の恩恵順序から見ると、モルガン・スタンレーは中国、韓国、日本を重点的に挙げている。
中国本土は、産業チェーンの完全性、製造規模、エンジニアリング能力、新興輸出品のエネルギー、ロボットなどで優位だ。
韓国は、ストレージ、HBM、バッテリー、部品材料の一部で優位性を持ち、日本は半導体装置、材料、精密製造、産業用自動化の分野で深い蓄積がある。
**資本財輸出比率も重要な指標だ。**報告書によると、タイは約38％、中国は約36％、日本は約35％、韓国は約30％だ。これらの経済圏は、新たな設備投資サイクルに入るとき、外需の弾力性がより顕著になる。
最後に、資本市場の構造から見ると、これらの市場は工業、テクノロジーハードウェア、素材関連の比重が高いため、マクロの資本支出サイクルが株式市場のパフォーマンスにより反映されやすい。
これにより、今後数年間、アジア市場の価格形成の論理は変化しつつあり、資本支出のサプライチェーンにおいてどの企業に受注、技術的障壁、利益弾力性があるかに注目すべきだ。
見逃せないリスク：過剰、利益率、地政学的摩擦
スーパーサイクルのストーリーは魅力的だが、すべての産業や企業が同時に恩恵を受けるわけではない。
第一に、資本支出の拡大は一時的な供給圧力をもたらす可能性がある。
中国の新エネルギー産業は、規模の優位性が世界市場を迅速に開拓できることを証明したが、価格競争や利益率の変動も伴う可能性がある。ロボット、AIハードウェア、太陽光発電、蓄電などの産業も将来的に同様の課題に直面する可能性がある。
第二に、技術的制約と輸出規制は依然として変動要因だ。
AIチップの国産化には大きな余地があるが、先進的な製造プロセス、HBM、EDA、装置材料などの分野には依然として短所が存在する。報告書も、国内チップと米国の最先端チップとの差はあるものの、システム最適化、先進パッケージング、ソフトウェア適応などを通じて競争力を高められると指摘している。
第三に、雇用構造もAIの影響を受ける。
モルガン・スタンレーの「未来の仕事」研究によると、約90％の職業がAIの自動化や強化の影響を一定程度受けると予測されている。調査対象の企業では、AIの早期導入により生産性が11％以上向上した一方、純雇用は平均で約4％減少し、国や業界による差も顕著だ。
中国にとっては、効率向上と同時に再訓練や職種転換を推進することが、中長期的な政策や企業の経営課題となる。
**第四に、市場の変動性が増す可能性もある。**報告書は、地域市場の強気・弱気のシナリオの差が拡大していることを指摘し、投資家のAI資本支出、輸出受注、利益実現に対する期待の分裂が今後も続く可能性を示唆している。