モルガン・スタンレーレポート解説：AI 計算能力の供給ギャップ拡大が継続、5 大主要テーマで投資配置の機会到来

執筆：Rita

近期、AI インフラストラクチャセクターは顕著な調整を見せており、NVIDIA は段階的な高値から約 12% 下落し、Broadcom、Marvell などの銘柄も同期して下落しています。市場では AI 資本支出の持続性に対する疑念が高まり続けています。モルガン・スタンレーは 7 月 27 日にグローバルテーマ戦略レポートを発表し、逆転の判断を示しました。計算能力の需給ギャップはさらに拡大し、今回の調整は配置の機会をもたらすとして、5 大投資方向を整理しました。

AI インフラストラクチャのボトルネック

電力接続条件、施工能力、土地資源が業界の核心的な参入障壁を構成しており、レポートはこうした資源禀賦を持つ企業を「電力供給プロバイダー」と定義しています。代表銘柄には Talen Energy、Vistra、Bloom Energy、および Hut 8、Cipher Mining、TeraWulf、Riot Platforms などが含まれます。希少な土地指標と電力網接続権限は、データセンター建設の上流における重要な制約であり、AI 産業チェーンにおいて複製が最も困難なプロセスでもあります。

計算能力製造エコシステム

この分野は半導体製造、設備、材料、およびパッケージングプロセスをカバーしています。NVIDIA は引き続き機関投資家の半導体ポートフォリオの第一選択銘柄であり、Broadcom、Micron も同様に推奨リストに含まれています。モルガン・スタンレーは、現在 NVIDIA の半導体セクターにおけるバリュエーションは明らかに過小評価されていると指摘しています。

中国 AI ソリューション

機関は国内 AI 企業の発展速度が市場の一般的な予想を上回っていると判断しています。ByteDance は継続的に投資を拡大する可能性があり、資本支出は 800 億ドルまで引き上げられる見込みです。Alibaba、Tencent も AI 事業への投資を継続的に拡大しています。国内 AI チップの自給率は 2025 年の 42% から 2030 年には 70% に向上すると予想されており、国産 AI モデルの海外市場における展開規模は着実に上昇しています。

エネルギーセキュリティ

エネルギー貯蔵、電力網設備、天然ガス発電が重点方向です。米国の変圧器供給不足の影響を受け、韓国の電力設備メーカーは発展の機会を迎えています。HD Hyundai Electric、LS Electric が核心銘柄です。機関は、韓国企業の米国変圧器輸入市場におけるシェアが継続的に上昇すると予測しています。

ハイパースケール事業者

Meta、Google、Microsoft、Amazon がリストに名を連ねています。市場は一般に、主要クラウド事業者の AI 資本支出に伴う投資対効果を過小評価しています。企業の既存事業のモートに AI 商業化の潜力が加わり、ファンダメンタルズは予想を上回っています。Meta は 35 億人の DAU を抱えており、AI による広告配信とコンテンツ推薦システムにはまだ最適化の余地があります。

需給矛盾と市場の核心的な相違

5 大メインラインの底辺にあるロジックは、すべて計算能力の需給不均衡という判断に基づいています。Google の経営陣は公然と表明しました。会社の計算能力規模は半年ごとに倍増する計画で、4 から 5 年以内に 1000 倍に拡大します。一方、NVIDIA の計算能力出荷量の年平均成長率は約 140% です。需要拡大幅と供給成長率の間には巨大な剪刀差（ギャップ）が形成されており、短期間での修復は困難です。

市場が最も懸念する 2 大疑問に対し、レポートは明確な論証を提供しています。

一方で、企業が AI 支出を管理する事例が増加しています。Uber はすでに 4 月に 2026 年度の AI 予算を使い果たし、Meta も月間の使用量上限を設定しています。しかし機関はこの現象を短期的な磨合摩擦と定義しています。データによると、企業ユーザーの月間平均 Token 消費額は約 11 ドルで、単一プロジェクトの AI 改造によりコストを 55 ドル節約でき、投資対効果は 20 倍を超えます。予算制約は段階的な調整に属し、需要の転換点の到来を意味するものではありません。

另一方、Kimi K3 の発表後、市場は再び「DeepSeek モーメント」について議論し、米中 AI 技術格差の縮小が計算能力需要を抑制することを懸念しています。モルガン・スタンレーは反対の观点を持っています。モデル効率の向上は単位 Token コストを押し下げ、全体の使用規模の上昇を促し、最終的により大きな計算能力需要を生み出します。これは経済学におけるジェボンズのパラドックスに合致します。

供給側のボトルネックと配置戦略

需要側の成長の確実性は高いですが、供給側の制約は日ごとに顕著になっています。機関の試算によると、2026 年から 2028 年にかけて米国のデータセンター電力需給ギャップは 38GW に達し、現在着工済みで、円滑に并网可能なプロジェクト規模はそれぞれ 15GW のみです。ガスタービン、燃料電池などの過渡的な電力供給方案を追加しても、1GW から 11GW の持続的なギャップが依然として存在します。人手不足も同様に迅速な緩和は困難で、熟練技工の供給不足です。政策面では、全米ですでに 14 の州がデータセンター規制法案を審議しており、ニューヨーク州は 1 年間の停止政策を実施しました。

レポートは同時に一組のバックテスト結論を共有しています。AI テーマ指数が 5% 下落した際にポジションを 150% に増やし、15% 下落した際にポジションを 200% に増やす場合、保有期間を 3 ヶ月に設定すると、長期収益は静的保有を上回ります。AI インフラセクターの変動は主に感情によって駆動され、ファンダメンタルズのトレンド転換を意味するものではありません。

総合的に見ると、この調査レポートの核心ロジックは以下のように概括できます。AI 計算能力需要は指数関数的に上昇し、供給は様々な物理条件に制約され線形的にしか拡大できません。需給ギャップは継続的に拡大します。短期的な株価の振動はむしろ感情ノイズに属し、計算能力の需給不均衡こそが中長期のメインラインです。

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本文は潮向研究が第三者証券会社の調査レポート（モルガン・スタンレー、2026 年 7 月 27 日）を整理・解釈したものです。文中で引用された評価、目標株価、利益予測および関連判断は、すべて当該証券会社アナリストの見解であり、所属機関の立場のみを表し、潮向研究の見解を表すものではありません。いかなる投資助言も構成しません。

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