モルガン・スタンレーの最新レポートによると、人工知能(AI)、エネルギー安全保障、国防を中心とした新たなスーパーサイクルが、アジアの固定資産投資を2030年までに16兆ドルに押し上げる見通しです。
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モルガン・スタンレーの最新レポートによると、人工知能(AI)、エネルギー安全保障、国防を中心とした新たなスーパーサイクルが、アジアの固定資産投資を2030年までに16兆ドルに押し上げる見通しです。

モルガン・スタンレーによると、アジアにおける新たな投資の「スーパーサイクル」により、同地域の固定資産支出は2025年の11兆ドルから2030年までに16兆ドルに達する見通しです。同投資銀行は、このサイクルが従来の不動産から離れ、人工知能(AI)インフラ、エネルギー安全保障、国防への構造的なシフトによって牽引されると見ており、この期間の年平均成長率は7%に達すると予測しています。
モルガン・スタンレーのアジア太平洋チームは最近のレポートで、「アジアの産業サイクルの根本的な原動力は変化している」と述べています。この分析では、一般的な製造業や不動産の在庫補充から、ハイテクおよび戦略的分野における持続的な設備投資へとピボットしており、同地域における成長の新たな基盤が構築されていると指摘しています。
予測される成長は、世界的なAI主導の投資ブームに支えられています。同行は、世界のAIデータセンターへの支出が2026年から2028年の間に約2.8兆ドルに達し、年率33%で成長すると予測しています。これは、台湾のTSMCや韓国のサムスン、SKハイニックスといった巨人から、中国のサーバー、クラウド、部品メーカーの広大なネットワークに至るまで、AIハードウェアのサプライチェーンの中心に位置するアジアに直接的な利益をもたらします。
このシフトは、アジアの経済軌道の深刻な変化を象徴しており、成長の軸を資本集約的なテクノロジーと戦略的な強靭性に再設定するものです。投資家に対し、レポートは新しい戦略が必要であると示唆しており、AI、エネルギー転換、国家安全保障という新たな成長分野において、具体的な受注、技術的な堀、そして利益弾力性を持つ企業に焦点を当てるべきだとしています。
### AIハードウェアブームがアジアの設備投資を再定義
新しいサイクルの核心は、AIが必要とする膨大な設備投資です。モルガン・スタンレーは、主要なチップメーカーだけで資本支出が2025年の約1,050億ドルから、2028年までに年間約2,500億ドルのペースに急増すると予測しています。
このナラティブにおいて中国の役割は中心です。外部からのチップ規制にもかかわらず、同国は計算能力、クラウドプラットフォーム、大規模モデル開発が主要な投資テーマとなる国内エコシステムを育成しています。モルガン・スタンレーは、中国のAIチップ市場が2030年までに670億ドルに拡大し、国内の自給率が86%に達する可能性があると考えています。これは、中国のテックセクターが政策主導の目標から商業的な必然性へと移行していることを反映しています。
チップ以外にも、レポートは中国の急成長するロボティクス産業と、爆発的な輸出成長を遂げる前の2019年当時の電気自動車(EV)セクターとの類似性を指摘しています。2026年3月時点での中国のロボティクス関連商品の12ヶ月累計輸出額は15億ドルに達しており、これは2020年初頭のEV輸出と同水準です。リスクは残るものの、同国の製造規模とサプライチェーンの優位性はすでに明らかです。
### 成長の柱として浮上するエネルギーと国防
スーパーサイクルの第2、第3の原動力は、エネルギー安全保障と国防支出です。AIデータセンターの莫大な電力需要により、エネルギーインフラの再考が迫られており、電力網、冷却システム、再生可能エネルギーにおいて大規模な投資機会が創出されています。
モルガン・スタンレーは、再生可能エネルギーがアジアの一次エネルギー消費に占める割合は依然として小さく、投資の余地が十分にあると指摘しています。太陽光、電池、EVで支配的な地位を築いている中国は、その主要な受益者です。これらの分野における中国の輸出は、すでに年間2,000億ドルのペースに近づいています。
同時に、地域全体で国防支出の構造的な上昇が見られます。日本、韓国、インドを含む各国は、対GDP比での国防費支出を増加させています。この傾向は、ハイエンド製造、先端材料、精密機器の需要を長期的に支えることになります。AI、エネルギー、国防が合わさることで、アジア全域における持続的な資本投資のための多層的な基盤が形成されます。
### リスクと現実
スーパーサイクルのナラティブにはリスクも伴います。レポートは、急速な設備投資が中国の太陽光や電池業界で見られたような供給過剰や価格競争を招く可能性があると警告しています。また、技術規制は、特に先端半導体における中国の野望にとって依然として重要な変数です。
さらに、レポートはAI導入の結果としての潜在的な雇用代替の可能性を強調しています。初期の活用事例では、サンプル企業で11%以上の生産性向上が見られた一方で、平均して約4%の純減雇用も伴っていました。この移行をいかに管理するかが、地域の政策立案者や企業にとって主要な課題となるでしょう。
この記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。