文章作者：鲍奕龙

文章来源：深潮

投资者正将目光转向亚洲，寻找全球股市上涨行情的下一个突破口。

在人工智能浪潮驱动下，韩国股市本月涨幅领跑全球，吸引大量资金涌入。期权市场的隐含波动率随之攀升至极端水平，衍生品策略师们竞相推荐做多结构。

这一切信号共同指向同一个判断：亚洲的上涨行情或许才刚刚开始。

摩根士丹利亚太团队近期连续强调，亚洲工业周期的底层驱动力正在从传统地产、一般制造补库存，转向 AI 及其基础设施、能源安全与能源转型、国防及供应链韧性投资。

（到 2030 年，亚洲的固定投资总额将增至 16 万亿美元）

摩根士丹利预计，亚洲固定资产投资规模有望从 2025 年的约 11 万亿美元升至 2030 年的 16 万亿美元，2026至 2030 年名义投资年复合增速约 7%，明显高于近年水平。

（2026 年至 2030 年间，亚洲的固定资本投资总额将保持 7%的复合年增长率）

“超级周期”的底层逻辑：亚洲资本开支要明显提速

这轮亚洲工业周期最核心的不同，是 AI 把资本开支重新推到了台前。

过去两年，市场讨论 AI 更多聚焦模型、应用和美股“七巨头”。但从亚洲视角看，AI 的真正含义是：芯片、存储、服务器、光模块、数据中心、电力系统和云基础设施的全面扩张。

摩根士丹利提到，全球 CIO 中将 AI 列为首要任务的比例已经升至 39%。与之对应，全球 AI 数据中心投资预计在 2026至 2028 年达到约 2.8 万亿美元，年增速约 33%。

（全球人工智能领域的数据中心相关资本支出将进一步增加）

亚洲则处于 AI 硬件供应链的中心：从台积电、三星、SK 海力士，到中国大陆的半导体、服务器、光通信和云基础设施公司，都将受益于这轮投资周期。

报告还预计，主要芯片公司资本开支有望从 2025 年的约 1050 亿美元，升至 2028 年每年约 2500 亿美元。这意味着 AI 是一场资本密集型竞赛。

中国的角色尤其值得关注。

摩根士丹利认为，中国 AI 是一场完整系统能力的竞争：算力决定速度，云平台决定规模，token 使用决定经济性，应用场景决定价值归属。

在外部芯片限制仍然存在的背景下，国产 AI 芯片、本土云平台和大模型生态的联动，正在成为中国科技投资的新主线。

（中美两国人工智能产业的相对优势）

其判断显示，中国 AI 芯片市场到 2030 年可能达到 670 亿美元，本土自给率有望升至 86%。

这一预测是否完全兑现仍需观察，但方向非常清楚：算力国产化已经从政策命题，逐步转向商业命题。

中国制造的出口故事，正在从“电动车三件套”扩展到机器人

过去几年，中国出口结构中最亮眼的是电动车、锂电池、光伏等“新三样”。

报告认为，下一阶段中国制造的新增量可能来自机器人，尤其是工业机器人和人形机器人。

摩根士丹利指出，中国已经拿下全球工业机器人增量需求的约一半。2025 年全球人形机器人出货量预计约 1.3 万至 1.6 万台，其中约 90%来自中国厂商。相比之下，美国、日本等市场仍更多处于原型机或早期验证阶段。

更有意思的是，报告将当前中国机器人出口与 2019 年前后的电动车出口进行类比：当时电动车出口还未进入爆发期，但供应链、政策支持和制造能力已经基本就绪。

（中国的人形机器人及工业机器人产业，其发展阶段类似于电动汽车产业的初期阶段）

如今机器人产业也呈现出类似特征——市场规模还不大，但产业链扩张速度较快。

从数据看，中国人形机器人和机器人相关出口在 2026年 3 月已达到约 15 亿美元的 12 个月滚动规模，而这与中国电动车出口在 2020 年初的水平相近。

随后几年，电动车出口迅速扩张，2025 年全年出口约 700 亿美元，季度年化运行速度进一步升至约 860 亿美元。

当然，机器人能否复制电动车曲线，还要看成本下降、应用场景打开和海外监管环境。但中国在零部件、整机制造、供应链协同和快速迭代方面的优势，已经开始显现。

能源安全和国防开支，正在提供第二、第三增长极

AI 数据中心扩张的另一面，是对电力和能源基础设施的巨大需求。算力越密集，电力、散热、电网和储能的重要性越高。

摩根士丹利认为，能源冲击将催化亚洲在能源安全上的投资，而可再生能源在亚洲一次能源消费中的占比仍然不高，这意味着后续投资空间仍然较大。

（可再生能源在亚洲能源结构中所占的比例仍然很小，中国在能源转型相关支出的增加中受益匪浅）

中国在光伏、电动车、锂电池等领域具备产业优势，其相关出口 12 个月滚动规模已接近 2000 亿美元量级，是这轮能源转型资本开支中的重要受益者。

与此同时，国防开支也在亚洲多个经济体中呈现结构性上升趋势。

日本、韩国、印度等地防务支出占 GDP 比重均有所抬升。中国和韩国还是全球前十大防务出口方之一。

（整个地区范围内，国防开支与 GDP 的比率呈上升趋势）

对资本市场而言，这意味着高端制造、材料、电子元器件、精密装备等产业链需求可能获得更长期支撑。

换句话说，AI 提供算力需求，能源提供基础设施约束，国防和供应链安全则提供地缘政治背景下的“韧性投资”。三者叠加，构成了亚洲超级周期的底座。

谁最受益？中国、韩国、日本站在产业链核心

从区域受益顺序看，摩根士丹利重点提到中国、韩国和日本。

中国大陆胜在产业链完整度、制造规模、工程化能力和新能源、机器人等新兴出口品类。

韩国在存储、HBM、电池和部分设备材料环节具备优势；日本在半导体设备、材料、精密制造和工业自动化领域仍有深厚积累。

资本品出口占比也能说明问题。报告显示，泰国约 38%，中国约 36%，日本约 35%，韩国约 30%。这意味着当全球进入新一轮设备投资周期时，这些经济体的外需弹性会更明显。

最后从资本市场结构看，这些市场中工业、科技硬件和材料相关板块权重较高，因此宏观资本开支周期更容易映射到股市表现。

这也意味着，未来几年亚洲市场的定价逻辑可能发生变化，重点关注资本开支链条中哪些企业有订单、技术壁垒和利润弹性。

不能忽视的风险：过剩、利润率和地缘摩擦

超级周期的叙事很有吸引力，但并不等于所有行业、所有企业都会同步受益。

第一，资本开支扩张可能带来阶段性供给压力。

中国新能源产业已经证明，规模优势可以快速打开全球市场，但也可能伴随价格竞争和利润率波动。机器人、AI 硬件、光伏、储能等行业未来都可能面临类似问题。

第二，技术限制和出口管制仍是变量。

AI 芯片国产化空间巨大，但先进制程、HBM、EDA、设备材料等环节仍存在短板。报告也提到，国产芯片与美国顶级芯片仍有差距，但可以通过系统优化、先进封装、软件适配等方式提升竞争力。

第三，就业结构也会受到 AI 影响。

摩根士丹利在“未来工作”研究中预计，约 90%的职业会在不同程度上受到 AI 自动化和增强影响。在其样本公司中，AI 早期应用已带来超过 11%的生产率提升，但也伴随平均约 4%的净岗位减少，且不同国家和行业差异明显。

对中国而言，如何在提升效率的同时推进再培训和岗位转换，将是中长期政策和企业管理的重要课题。

第四，市场波动可能加大。报告也提示，区域市场牛熊情景差距扩大，意味着投资者对 AI 资本开支、出口订单、利润兑现的预期分歧会持续存在。