モルガン・スタンレーの2027年AIインフラモデルでは、エヌビディアが支出拡大の中心に位置付けられており、S&P 500の利益成長の大部分を占める可能性がある一方、データセンターの電力供給や企業信用市場への圧力も高まると見られている。同銀は、AI設備投資に関連するサプライヤー収益約6,900億ドルがエヌビディアに流れ込むと試算しており、これはS&P 500企業に入ると予想される約1兆300億ドルの67%に相当する。
この試算では、残るS&P 500構成銘柄499社が、AI関連のサプライヤー収益約3,390億ドルを分け合うことになる。モルガン・スタンレーは、支出サイクル全体が2027年の同指数の売上高成長の約25%、利益成長の78%に寄与すると算出しており、需要に対応し利益率を維持する一つの半導体設計企業の能力に、異例の大きな比重がかかることになる。
この予測は、Alphabet、Amazon Web Services、Microsoft、Meta、Oracle、SpaceX、CoreWeave、Nebius、およびリースされたコンピューティング能力の集合体にまたがる1兆5,800億ドルのAI予算を対象としている。半導体やサーバー、ネットワーク機器、光学部品、データセンターインフラ、ストレージシステム、海外サプライヤーを通じた支出を追跡している。
予測されるS&P 500の売上高の流れではエヌビディアが圧倒的な存在感
モルガン・スタンレーのモデルでは、半導体とサーバーが最大のカテゴリーを占め、2027年には推定6,720億ドルを受け取る。エヌビディア関連の需要がその大半を占めており、大規模AIモデルの学習や実行に使われる先進アクセラレーターの主要サプライヤーとしての同社の地位を反映している。
モルガン・スタンレーは、エヌビディアの2027年売上高の91.7%がAIインフラの整備に関連すると試算している。データセンターのサプライチェーンの隣接分野を担う複数の企業も、同銀のモデルでは高いエクスポージャーを示している。Erockは91%、Vertivは90%、Applied Optoelectronicsは83%、Broadcomは81%、Bloom Energyは80%となっている。
この集中により、見出しで示されるAI支出額が意味するよりも、市場の帰結は狭い範囲に集中する。モルガン・スタンレーは、エヌビディアを計算から除外すると、AIブームがS&P 500の売上高成長に寄与する割合は1.6%に低下すると試算している。電力システム、ネットワーク、冷却、ストレージ、光学機器を供給する企業にも相当な受注は入るものの、合計の売上高への寄与はエヌビディアよりはるかに小さくなる。
支出の大部分は、S&P 500を完全に迂回している。モルガン・スタンレーは、サムスンやSKハイニックスのメモリ製品、台湾に拠点を置く設計・製造受託企業、台湾積体電路製造（TSMC）に関連するインフラを含む「海外」カテゴリーに5,110億ドルを割り当てている。これらのサプライヤーはAIハードウェアのサプライチェーンにおける重要な位置を占めるが、米国の大型株指数の対象外だ。
リースが2027年の支出見通しに約2,000億ドルを上乗せ
モルガン・スタンレーの1兆5,800億ドルという見積もりには、予想現金設備投資1兆3,900億ドルに加え、リースに関連する1,950億ドルが含まれている。同社は、契約済みだがまだ開始されていないコミットメント、容量予測、データセンターの容量を1ギガワット増やすための推定支出を用い、こうしたリースを負債に近い経済的特性を持つAI関連支出として扱っている。
リース分の調整により、2027年の支出成長率見通しは前年比約60%に引き上げられる。2028年について、モルガン・スタンレーはAI支出を1兆8,100億ドルと見積もっており、その内訳は現金設備投資1兆5,700億ドル、リース関連コミットメント2,460億ドルとなっている。同社のモデルでは、2028年の成長率は約14%に鈍化する見込みだ。
この分析で開示された2027年のリースコミットメントが最も大きいのはオラクルで570億ドル。以下、マイクロソフトが450億ドル、メタが370億ドル、アマゾンが280億ドル、アルファベットが270億ドルと続く。モルガン・スタンレーによると、契約済みだがまだ開始されていないリースのパイプラインは、2四半期で2倍以上に膨らみ、2026年第2四半期までに1兆1,180億ドルに達した。内訳はマイクロソフトが3,290億ドル、オラクルが2,880億ドル、メタが2,790億ドルだった。
こうしたコミットメントは、通常の設備投資項目には完全には表れない、拡大する資金調達負担を示している。モルガン・スタンレーのクレジットチームは、建設、機器購入、リース料の支払いが重なることで、ハイパースケーラーや新興クラウド事業者のフリーキャッシュフローは2027年に最も弱い水準に達すると予想している。
AIインフラ構築の資金調達で債券市場の役割が拡大
モルガン・スタンレーによると、ハイパースケーラーは2026年これまでに約2,550億ドルの無担保債を発行しており、これは同年の推定設備投資額の約30%に相当する。アマゾンは980億ドル、アルファベットは810億ドルを発行した一方、借り入れの総合利回りは年初から100～180ベーシスポイント上昇している。
負債コストは、AIインフラの採算性においてますます重要になっている。モルガン・スタンレーは、オラクルの10年債スプレッドが180ベーシスポイント拡大したと述べた。あるストレステストでは、同行はAA格のハイパースケーラーが7%の金利で4,000億ドルの負債を発行すると仮定し、インタレストカバレッジを30.7倍から11.9倍に引き下げた。
別のシナリオでは、オラクルとSpaceXが8.5%で1,200億ドルを調達すると仮定している。モルガン・スタンレーは、両社合計のインタレストカバレッジが4.0倍から1.8倍に低下すると推定した。こうしたシナリオは同行のベースケースを示すものではないが、負債、リース、設備コストが同時に上昇した場合、資金調達環境がデータセンター拡張の採算性をいかに急速に変え得るかを示している。
電力をめぐる競争がビットコインマイニング施設に及ぶ
物理的な制約は、金融面の制約と同じくらい重大なものになる可能性がある。モルガン・スタンレーは、予想されるAI拡大のために米国では97ギガワットの電力が必要になると推定している。その需要の34%をカバーする迅速な電力ソリューションを考慮しても、同行は2028年までに320億ワット、2029年までには約720億ワットの純不足が生じると予測している。
この不足により、AIデータセンターは、電力、送電網への接続、冷却設備、既存の送電網接続を備えた用地をめぐって、ビットコインマイニングやその他の高密度コンピューティング事業と直接競合することになる。電力容量を確保している上場マイニング企業やデータセンター運営企業は、施設をハイパフォーマンスコンピューティングの顧客向けに転換する選択肢をより多く持つ可能性がある。特に、長期契約によってマイニングより安定した収益が得られる地域では、その可能性が高い。
移行は自動的に進むわけではない。ビットコインマイニング施設がAIワークロードに対応するには、ネットワーク、冷却、冗長性、顧客サービスの基準の違いに対応する改修が必要となる。それでも、送電網に接続された容量にはプレミアムが付くため、ハイパースケーラーが新たなコンピューティング容量をより迅速に確保する道を模索する中で、マイニング事業者は戦略的資産となり得るものを保有している。
モルガン・スタンレーはまた、電力供給の遅延がGPUの納入以外にも影響を及ぼすと警告した。データセンタープロジェクトが中断または延期されれば、ストレージ、ネットワーク機器、光通信機器、ODM（受託設計メーカー）も影響を受ける。同行は、出荷量が約5%減少する一方で価格が20%から30%下落した2022年のNAND低迷を引き合いに出し、需要見通しが変化すると、ハードウェアサイクルは数量と価格の両面で弱含む可能性があると指摘した。
暗号資産市場では、直接的な伝播経路はトークン需要よりもインフラとなる可能性が高い。借入コストの上昇、電力網の容量不足、データセンター機器をめぐる競争は、上場マイナーやホスティング事業者の収益構造を変える可能性がある。特に、ビットコインのハッシュ計算用に容量を維持するか、AIコンピューティング契約を追求するかを判断する事業者にとっては、その影響が大きい。
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