摩根士丹利 2026 年十大预测：AI 能力分化加剧，科技巨头加速整合能源设施

近期，摩根士丹利全球主题研究主管 Stephen C Byrd 发布 2026 年市场展望，围绕 AI 技术扩散、能源未来、多极世界和社会变革四大主题，提出十项关键预测，为投资者勾勒出技术驱动下的市场格局演变路径。 该投行预计，美国前沿大模型将在 2026 年上半年实现能力跃升，而世界其他地区竞争者短期内难以匹敌。同时，算力需求的指数级增长将超过供应扩张速度，推动数据中心经济学发生根本性变化。 摩根士丹利强调，主题投资已被证明是强劲的超额收益来源。2025 年，该行主题股票组合平均跑赢 MSCI 世界指数 16 个百分点，跑赢标普 500 指数 27 个百分点。表现最佳的三个类别均由多极世界动态驱动。 这些预测涵盖技术、能源、地缘政治和劳动力市场等多个维度，凸显 AI 技术扩散对全球经济结构的深远影响，以及由此引发的国家竞争力重塑。 预测一：全球 AI 技术发展呈现分化格局 摩根士丹利预计，2026 年上半年美国前沿大模型将实现能力的阶跃式提升，而世界其他地区的竞争者在同一时间框架内难以实现同等突破。这一技术差距将形成 AI 发展的"两个世界"格局。 在应用层面，市场情绪将经历显著转变。2026 年上半年对 AI 采用率的担忧，将在下半年随着 AI 能力的非线性增长转为乐观情绪，AI 应用效益的规模将日益显著。 预测二：算力需求指数级增长超越供给能力 AI 应用普及和使用场景复杂度提升，将推动算力需求呈指数级增长，供给增速则难以匹配。摩根士丹利推出新的"智能工厂"模型，帮助投资者深入理解大模型开发者在数据中心层面的经济效益。报告强调，这些经济效益具有吸引力。 预测三：特朗普政府推出强力政策议程 摩根士丹利预测，特朗普政府将采取比预期更强有力的行动，重点包括确保关键矿产、铀和金属的国内供应，支持制造业回流，增加军事开支并强调创新，以及降低消费者成本。 预测四：AI 技术转让与国家自给自足压力 作为对前述趋势的回应，全球将面临 AI 技术转让压力。国家层面 AI 能力的不平等可能影响贸易动态。各国对国家自给自足和提升 “国内总智能” 的追求将日益强烈。 预测五：能源成本上升引发政策反弹 全球能源成本上升将引发对数据中心增长的反弹，推动低成本能源支持政策出台，并促使数据中心项目采用"离网"供电策略，这一政治化议题将重塑数据中心发展路径。 预测六：AI 巨头加速整合能源基础设施 主要 AI 企业将采取措施加强对能源基础设施的控制，目标包括掌握自身命运、尽快获得成本最低且最可靠的能源、使其他电力客户免受 AI 增长冲击，以及利用 AI 推动能源和电力效率提升。AI 与能源的融合程度将显著加深。 预测七：全球制造业版图重构 中国将在关键科技密集型行业中提升全球制造市场份额。与此同时，随着技术扩散降低低成本劳动力优势，美国制造业天平向美国国内生产倾斜。成本结构高、监管严格且 AI 应用程度低的地区将失去市场份额。 预测八：拉美迎来三重变革驱动新投资周期 政策转变、地缘政治变化和利率见顶，将推动拉丁美洲进入新投资周期。这一轮牛市将由投资而非消费驱动。 预测九：企业和政府启动大规模再培训计划 企业和政府将推出广泛的再培训计划，以应对 AI 驱动的就业变化。对 AI 应用导致真实或感知的失业问题的政治敏感性，将引发一系列政策干预措施。 预测十：变革性 AI 重塑经济和资产估值 摩根士丹利预计，2026 年下半年将出现变革性 AI 推动多领域价格快速下降的早期迹象。这将进一步导致工资不平等加剧、资本支出增加、利率面临上行压力风险，以及无法被 AI“复制” 的资产价值上升，这些变化将重塑国家竞争力格局。