投資者正將目光轉向亞洲，尋找全球股市上漲行情的下一個突破口。

在人工智能浪潮驅動下，韓國股市本月漲幅領跑全球，吸引大量資金涌入。期權市場的隱含波動率隨之攀升至極端水平，衍生品策略師們競相推薦做多結構。

這一切信號共同指向同一個判斷：亞洲的上漲行情或許才剛剛開始。

摩根士丹利亞太團隊近期連續強調，亞洲工業周期的底層驅動力正在從傳統地產、一般制造補庫存，轉向AI及其基礎設施、能源安全與能源轉型、國防及供應鏈韌性投資。

（到2030年，亞洲的固定投資總額將增至16萬億美元）

摩根士丹利預計，亞洲固定資產投資規模有望從2025年的約11萬億美元升至2030年的16萬億美元，2026至2030年名義投資年復合增速約7%，明顯高于近年水平。

（2026年至2030年間，亞洲的固定資本投資總額將保持7%的復合年增長率）

這輪亞洲工業周期最核心的不同，是AI把資本開支重新推到了臺前。

過去兩年，市場討論AI更多聚焦模型、應用和美股“七巨頭”。但從亞洲視角看，AI的真正含義是：芯片、存儲、服務器、光模塊、數據中心、電力系統和云基礎設施的全面擴張。

摩根士丹利提到，全球CIO中將AI列為首要任務的比例已經升至39%。與之對應，全球AI數據中心投資預計在2026至2028年達到約2.8萬億美元，年增速約33%。

（全球人工智能領域的數據中心相關資本支出將進一步增加）

亞洲則處于AI硬件供應鏈的中心：從臺積電、三星、SK海力士，到中國大陸的半導體、服務器、光通信和云基礎設施公司，都將受益于這輪投資周期。

報告還預計，主要芯片公司資本開支有望從2025年的約1050億美元，升至2028年每年約2500億美元。這意味著AI是一場資本密集型競賽。

中國的角色尤其值得關注。

摩根士丹利認為，中國AI是一場完整系統能力的競爭：算力決定速度，云平臺決定規模，token使用決定經濟性，應用場景決定價值歸屬。

在外部芯片限制仍然存在的背景下，國產AI芯片、本土云平臺和大模型生態的聯動，正在成為中國科技投資的新主線。

（中美兩國人工智能產業的相對優勢）

其判斷顯示，中國AI芯片市場到2030年可能達到670億美元，本土自給率有望升至86%。

這一預測是否完全兌現仍需觀察，但方向非常清楚：算力國產化已經從政策命題，逐步轉向商業命題。

過去幾年，中國出口結構中最亮眼的是電動車、鋰電池、光伏等“新三樣”。

報告認為，下一階段中國制造的新增量可能來自機器人，尤其是工業機器人和人形機器人。

摩根士丹利指出，中國已經拿下全球工業機器人增量需求的約一半。2025年全球人形機器人出貨量預計約1.3萬至1.6萬臺，其中約90%來自中國廠商。相比之下，美國、日本等市場仍更多處于原型機或早期驗證階段。

更有意思的是，報告將當前中國機器人出口與2019年前后的電動車出口進行類比：當時電動車出口還未進入爆發期，但供應鏈、政策支持和制造能力已經基本就緒。

（中國的人形機器人及工業機器人產業，其發展階段類似于電動汽車產業的初期階段）

如今機器人產業也呈現出類似特征——市場規模還不大，但產業鏈擴張速度較快。

從數據看，中國人形機器人和機器人相關出口在2026年3月已達到約15億美元的12個月滾動規模，而這與中國電動車出口在2020年初的水平相近。

隨后幾年，電動車出口迅速擴張，2025年全年出口約700億美元，季度年化運行速度進一步升至約860億美元。

當然，機器人能否復制電動車曲線，還要看成本下降、應用場景打開和海外監管環境。但中國在零部件、整機制造、供應鏈協同和快速迭代方面的優勢，已經開始顯現。

AI數據中心擴張的另一面，是對電力和能源基礎設施的巨大需求。算力越密集，電力、散熱、電網和儲能的重要性越高。

摩根士丹利認為，能源沖擊將催化亞洲在能源安全上的投資，而可再生能源在亞洲一次能源消費中的占比仍然不高，這意味著后續投資空間仍然較大。

（可再生能源在亞洲能源結構中所占的比例仍然很小，中國在能源轉型相關支出的增加中受益匪淺）

中國在光伏、電動車、鋰電池等領域具備產業優勢，其相關出口12個月滾動規模已接近2000億美元量級，是這輪能源轉型資本開支中的重要受益者。

國防開支也在亞洲多個經濟體中呈現結構性上升趨勢。

日本、韓國、印度等地防務支出占GDP比重均有所抬升。中國和韓國還是全球前十大防務出口方之一。

（整個地區范圍內，國防開支與GDP的比率呈上升趨勢）

對資本市場而言，這意味著高端制造、材料、電子元器件、精密裝備等產業鏈需求可能獲得更長期支撐。

換句話說，AI提供算力需求，能源提供基礎設施約束，國防和供應鏈安全則提供地緣政治背景下的“韌性投資”。三者疊加，構成了亞洲超級周期的底座。

從區域受益順序看，摩根士丹利重點提到中國、韓國和日本。

中國大陸勝在產業鏈完整度、制造規模、工程化能力和新能源、機器人等新興出口品類。

韓國在存儲、HBM、電池和部分設備材料環節具備優勢；日本在半導體設備、材料、精密制造和工業自動化領域仍有深厚積累。

資本品出口占比也能說明問題。報告顯示，泰國約38%，中國約36%，日本約35%，韓國約30%。這意味著當全球進入新一輪設備投資周期時，這些經濟體的外需彈性會更明顯。

最后從資本市場結構看，這些市場中工業、科技硬件和材料相關板塊權重較高，因此宏觀資本開支周期更容易映射到股市表現。

這也意味著，未來幾年亞洲市場的定價邏輯可能發生變化，重點關注資本開支鏈條中哪些企業有訂單、技術壁壘和利潤彈性。

超級周期的敘事很有吸引力，但并不等于所有行業、所有企業都會同步受益。

第一，資本開支擴張可能帶來階段性供給壓力。

中國新能源產業已經證明，規模優勢可以快速打開全球市場，但也可能伴隨價格競爭和利潤率波動。機器人、AI硬件、光伏、儲能等行業未來都可能面臨類似問題。

第二，技術限制和出口管制仍是變量。

AI芯片國產化空間巨大，但先進制程、HBM、EDA、設備材料等環節仍存在短板。報告也提到，國產芯片與美國頂級芯片仍有差距，但可以通過系統優化、先進封裝、軟件適配等方式提升競爭力。

第三，就業結構也會受到AI影響。

摩根士丹利在“未來工作”研究中預計，約90%的職業會在不同程度上受到AI自動化和增強影響。在其樣本公司中，AI早期應用已帶來超過11%的生產率提升，但也伴隨平均約4%的凈崗位減少，且不同國家和行業差異明顯。

對中國而言，如何在提升效率的同時推進再培訓和崗位轉換，將是中長期政策和企業管理的重要課題。

第四，市場波動可能加大。報告也提示，區域市場牛熊情景差距擴大，意味著投資者對AI資本開支、出口訂單、利潤兌現的預期分歧會持續存在。