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點。
在人工智能浪潮的推動下，韓國股市本月漲幅領跑全球，吸引大量資金流入。期權市場的隱含波動率隨之攀升至極端水平，衍生品策略師們紛紛推薦多頭結構。
All these signals point to the same conclusion: The Asian rally may have just begun.
追風交易台訊息，摩根士丹利亞太團隊近期持續強調，亞洲工業週期的底層驅動力正從傳統房地產、一般製造業補庫存，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。
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 年名義投資年複合增速約 7%，明顯高於近年水平。
“超級週期”的底層邏輯：亞洲資本開支要明顯提速
這輪亞洲工業週期最核心的不同，在於 AI 將資本支出重新推到了台前。
過去兩年，市場對 AI 的討論更多聚焦於模型、應用和美股「七巨頭」。但從亞洲視角來看，AI 的真正含義是：晶片、存儲、伺服器、光模組、數據中心、電力系統和雲基礎設施的全面擴張。
摩根士丹利提到，將 AI 列為首要任務的全球 CIO 比例已上升至 39%。與此相應，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，年增長率約為 33%。
亞洲則處於 AI 硬體供應鏈的中心：從台積電、三星、SK 海力士，到中國大陸的半導體、伺服器、光通信和雲基礎設施公司，都將受益於這輪投資週期。
報告還預計，主要晶片公司的資本開支將從 2025 年的約 1050 億美元，上升至 2028 年每年約 2500 億美元。這意味著 AI 是一場資本密集型的競賽。
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，雲平台決定規模，token 使用決定經濟性，應用場景決定價值歸屬。
在外部晶片限制仍然存在的背景下，國產 AI 晶片、本土雲平台和大模型生態的聯動，正在成為中國科技投資的新主線。
Its assessment shows that China's AI chip market may reach $67 billion by 2030, with domestic self-sufficiency expected to rise to 86%.
這一預測是否完全實現仍有待觀察，但方向非常明確：算力國產化已從政策命題逐步轉向商業命題。
China's export story is expanding from the "three electric components" to robots
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，下一階段中國製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，中國已佔據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 萬台，其中約 90%來自中國廠商。相比之下，美國、日本等市場仍多處於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 年前後的電動車出口進行類比：當時電動車出口尚未進入爆發期，但供應鏈、政策支持和製造能力已基本就緒。
The robotics industry today also exhibits similar characteristics—the market size is still small, but the industrial chain is expanding rapidly.
從數據來看，中國人形機器人及機器人相關出口在 2026 年 3 月已達到約 15 億美元的 12 個月滾動規模，這與中國電動車出口在 2020 年初的水平相近。
隨後幾年，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。
Of course, whether robots can replicate the electric vehicle curve depends on cost reductions, expanded application scenarios, and overseas regulatory environments. However, China's advantages in components, complete machine manufacturing, supply chain collaboration, and rapid iteration are already becoming apparent.
能源安全和國防開支，正在提供第二、第三增長極
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，能源衝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佔比仍然不高，這意味著後續投資空間仍然較大。
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。
Meanwhile, defense spending is also showing a structural upward trend across multiple economies in Asia.
日本、韓國、印度等地的國防支出佔 GDP 的比重均有所上升。中國和韓國仍是全球十大國防出口國之一。
對資本市場而言，這意味著高端製造、材料、電子元器件、精密裝備等產業鏈需求可能獲得更長期的支援。
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，構成了亞洲超級週期的底座。
誰最受益？中國、韓國、日本站在產業鏈核心
From the perspective of regional benefit priority, Morgan Stanley highlighted China, South Korea, and Japan.
中國大陸的優勢在於產業鏈完整度、製造規模、工程化能力，以及新能源、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、精密製造和工業自動化領域仍有深厚積累。
資本品出口佔比也能說明問題。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週期時，這些經濟體的外需彈性會更明顯。
從資本市場結構來看，這些市場中工業、科技硬體和材料相關板塊的權重較高，因此宏觀資本開支週期更容易反映在股市表現上。
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。
不容忽視的風險：過剩、利潤率和地緣摩擦
超級週期的敘事很有吸引力，但並不等於所有行業、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。
中國新能源產業已證明，規模優勢能快速打開全球市場，但也可能伴隨價格競爭和利潤率波動。機器人、AI 硬體、光伏、儲能等行業未來都可能面臨類似問題。
Second, technical restrictions and export controls remain variables.
AI 芯片的國產化空間巨大，但先進製程、HBM、EDA、設備材料等環節仍存在短板。報告亦指出，國產芯片與美國頂級芯片仍有差距，但可透過系統優化、先進封裝、軟體適配等方式提升競爭力。
Third, the employment structure will also be affected by AI.
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 自動化和增強的影響。在其樣本公司中，AI 的早期應用已帶來超過 11% 的生產率提升，但也伴隨平均約 4% 的淨崗位減少，且不同國家和行業的差異明顯。
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、利潤實現的預期分歧會持續存在。
作者：鮑奕龍、（到 2030 年，亞洲的固定投資總額將增至 16 萬億美元）、（2026 年至 2030 年間，亞洲的固定資本投資總額將保持 7% 的複合年增長率）、（全球人工智慧領域的資料中心相關資本支出將進一步增加）、（中美兩國人工智慧產業的相對優勢）、（中國的人形機器人及工業機器人產業，其發展階段類似於電動汽車產業的初期階段）、（可再生能源在亞洲能源結構中所佔的比例仍然很小，中國在能源轉型相關支出的增加中受益匪淺）、（整個地區範圍內，國防開支與 GDP 的比率呈上升趨勢）