モルガン・スタンレーはAI市場が転換点を迎えると分析：コンピューティングパワー構築から産業への拡散へ、バーベル戦略が主要なポートフォリオ方針に

ジトウファイナンスAPPによると、モルガン・スタンレーはテーマ調査レポート「AI変革のテンポを解読：コンピューティング能力構築から産業拡散へ」を発表した。世界約3600銘柄をカバーする第6回AI株マッピングデータベースに基づき、コアな判断を示している。AI投資は単純に上流のコンピューティング能力エンパワーメント銘柄へのベットの段階を終え、「バーベル型」のダブルライン配置の新時期に入りつつある。コンピューティング能力のボトルネックがもたらす構造的機会を捉えつつ、AI実用化企業への投資ウェイトも強めるべきだとしている。

モルガン・スタンレーは2026年のコア研究テーマをテクノロジー拡散とし、この変革過程にある産業サイクルでは、バーベル型の超過リターン構成になると予測している。コアインフラをエンパワーする企業は、初期ソフトウェアメーカーやAIアプリケーション採用企業とともに市場でパフォーマンスを発揮する形となるだろう。

テクノロジーサイクルの展開パターンは、通常、半導体が最初に超過リターンを獲得し、その後にインフラセクター、さらにその後にソフトウェアとサービスへと続く。同社は、AI産業の投資論理が新局面に入っていると判断する。過去はエンパワーメント企業への集中投資だったが、今後はもっと幅広いバーベル型の機会プールに移行し、精選したエンパワーメント銘柄と新興AIアプリケーション採用企業の両方をカバーする。

今回のAIサイクルが始まって以降、半導体とインフラセクターはS&P500指数に対して既に500～700ポイントの超過リターンを記録している。同社は、今こそ初期のソフトウェアエンパワーメント企業やAIアプリケーション採用企業への投資を強化すべきだと考えている。

ただし同時に、AIの大規模なキャピタルエクスペンディチャー建設ブーム、および電力などの重要なボトルネック要因が重なり、特定の優良銘柄の上昇サイクルが長期化する見込みである。したがって、今サイクルのコンピューターセクターは、過去のような単純直線的な主導セクター循環を繰り返さない。

同社は、このAIサイクルの特徴として、人材・電力・政策規制の3大コア制約を挙げている。レポートによれば、2026年から2028年にかけて世界のデータセンターで57GWの電力不足が発生する見通しであり、地域ごとの認可や労働力不足といった現実問題も重なって、計算能力供給の成長ペースは大きく抑制されている。コンピューティング能力不足は今後数年間続き、過去のような明快なセクター交代循環は起きない。大規模クラウド企業のキャピタルエクスペンディチャーの増加率は2026年の93%から2028年には14%に低下する見通しで、ハードウェアへの投資熱は天井と見なされ始めているが、一部ボトルネック分野の活況は続く見込みだ。

データによると、AIエンパワーメント企業（チップ、コンピューティング能力、ハードウェア等の上流サプライヤー）は過去2年で予想EPS（1株当たり利益）が倍増し、引き続き強い収益動力を維持している。同時に、AI採用企業、すなわちAI技術を自社ビジネスに活用しコスト削減と効率向上を図るあらゆる業界の企業では、今後12カ月のEPSが2年で約70%増加する見込みで、すでに収益の転換点が表れている。

市場のコンセンサス予想では、AIによる実質インパクト度の高い採用企業は2025-2026年にEBIT利益率が460ベーシスポイント拡大し、これはMSCI ACWI指数のほぼ2倍に達する。しかし現時点では、AIによる生産効率向上がもたらす長期的利益がまだ十分に市場に織り込まれておらず、将来の利益予想には上方修正の余地がある。バリュエーション面では、AIインパクト度の高い採用企業の先行PERは既に18倍まで下落しており、エンパワーメント企業の22倍と比較すると、バリュエーション調整後のリスク・リターン比が大きく改善している。

同社が提唱するバーベル投資戦略は2つの端を持つ。一端は引き続きボトルネック資産を重視：電力関連分野を優先展開し、既に通電可能なデータセンターサービス事業者、蓄電、電力網設備、新エネルギーに注目する。同時に半導体およびインフラ分野内でも銘柄を厳選し、電力以外の2次産業チェーンのボトルネックも重視する。

他方では新たな投資配分の拡大：初期ソフトウェアエンパワーメント企業への増配、インフラソフトウェア、サイバーセキュリティ、さらに一部厳選したアプリケーションソフトウェアの順で、またすでに定量的な事業収益を実現しているAI採用企業には特に注目する。選定にあたって2つの指標が重要で、一つはAIが企業ビジネスにもたらす実質的なインパクト度、もう一つは企業の価格決定力である。AIによるコスト削減の恩恵を真に享受できる企業のみが実際の利益につなげられる。ITサービスはサイクル後期の恩恵セクターとされ、現時点で積極的な投資対象とはならない。

グローバルな視点でみると、市場ごとにAI展開のパスは明確に分化している。北米市場ではAIによる恩恵はハードウェアからソフトウェア、実体産業へと拡散し、アジア太平洋市場では依然として上流サプライチェーンに集中しているが、より多くの企業の決算でAIによる収入増が明らかになりつつある。ヨーロッパ市場ではAI機会はより伝統産業への応用導入に集中している。

レポートは特に、投資は単なる「AIコンセプト」の追求であってはならず、AIが企業投資ストーリーに与える実質的インパクト度こそが勝敗を分けるカギだと強調している。AIがコアロジックである銘柄は、副次的な影響しか持たない銘柄と比べて大きな超過リターンが見込める。逆に、AIがコアビジネスに脅威をもたらす企業は、中程度のインパクトしか受けない同業よりも大幅に劣後することとなる。

同時に、依然として逆方向リスクも存在する。もし計算能力の需要が予想を大きく上回り続け、人材や電力のボトルネックも継続すれば、半導体やインフラセクターの好調期間は市場予想を大幅に上回る可能性もある。過去にもウォール街は何度もテクノロジー産業の成長可能性を過小評価してきた。全体として、AI市場はもはや単なる「コンピューティング能力積み上げ」だけのテーマ投資から、商業ROIの検証を重視する新段階へと進んでおり、上流ボトルネック資産と実現性の高いアプリケーション銘柄の両輪でのアプローチが、最も現状に適した資産配分の考え方となっている。