摩根士丹利 2026 年十大預測：AI 能力分化加劇，科技巨頭加速整合能源設施

近期，摩根士丹利全球主題研究主管 Stephen C Byrd 發佈 2026 年市場展望，圍繞 AI 技術擴散、能源未來、多極世界和社會變革四大主題，提出十項關鍵預測，為投資者勾勒出技術驅動下的市場格局演變路徑。 該投行預計，美國前沿大模型將在 2026 年上半年實現能力躍升，而世界其他地區競爭者短期內難以匹敵。同時，算力需求的指數級增長將超過供應擴張速度，推動數據中心經濟學發生根本性變化。 摩根士丹利強調，主題投資已被證明是強勁的超額收益來源。2025 年，該行主題股票組合平均跑贏 MSCI 世界指數 16 個百分點，跑贏標普 500 指數 27 個百分點。表現最佳的三個類別均由多極世界動態驅動。 這些預測涵蓋技術、能源、地緣政治和勞動力市場等多個維度，凸顯 AI 技術擴散對全球經濟結構的深遠影響，以及由此引發的國家競爭力重塑。 預測一：全球 AI 技術發展呈現分化格局 摩根士丹利預計，2026 年上半年美國前沿大模型將實現能力的階躍式提升，而世界其他地區的競爭者在同一時間框架內難以實現同等突破。這一技術差距將形成 AI 發展的"兩個世界"格局。 在應用層面，市場情緒將經歷顯著轉變。2026 年上半年對 AI 採用率的擔憂，將在下半年隨着 AI 能力的非線性增長轉為樂觀情緒，AI 應用效益的規模將日益顯著。 預測二：算力需求指數級增長超越供給能力 AI 應用普及和使用場景複雜度提升，將推動算力需求呈指數級增長，供給增速則難以匹配。摩根士丹利推出新的"智能工廠"模型，幫助投資者深入理解大模型開發者在數據中心層面的經濟效益。報告強調，這些經濟效益具有吸引力。 預測三：特朗普政府推出強力政策議程 摩根士丹利預測，特朗普政府將採取比預期更強有力的行動，重點包括確保關鍵礦產、鈾和金屬的國內供應，支持製造業回流，增加軍事開支並強調創新，以及降低消費者成本。 預測四：AI 技術轉讓與國家自給自足壓力 作為對前述趨勢的回應，全球將面臨 AI 技術轉讓壓力。國家層面 AI 能力的不平等可能影響貿易動態。各國對國家自給自足和提升 “國內總智能” 的追求將日益強烈。 預測五：能源成本上升引發政策反彈 全球能源成本上升將引發對數據中心增長的反彈，推動低成本能源支持政策出台，並促使數據中心項目採用"離網"供電策略，這一政治化議題將重塑數據中心發展路徑。 預測六：AI 巨頭加速整合能源基礎設施 主要 AI 企業將採取措施加強對能源基礎設施的控制，目標包括掌握自身命運、儘快獲得成本最低且最可靠的能源、使其他電力客户免受 AI 增長衝擊，以及利用 AI 推動能源和電力效率提升。AI 與能源的融合程度將顯著加深。 預測七：全球製造業版圖重構 中國將在關鍵科技密集型行業中提升全球製造市場份額。與此同時，隨着技術擴散降低低成本勞動力優勢，美國製造業天平向美國國內生產傾斜。成本結構高、監管嚴格且 AI 應用程度低的地區將失去市場份額。 預測八：拉美迎來三重變革驅動新投資週期 政策轉變、地緣政治變化和利率見頂，將推動拉丁美洲進入新投資週期。這一輪牛市將由投資而非消費驅動。 預測九：企業和政府啓動大規模再培訓計劃 企業和政府將推出廣泛的再培訓計劃，以應對 AI 驅動的就業變化。對 AI 應用導致真實或感知的失業問題的政治敏感性，將引發一系列政策干預措施。 預測十：變革性 AI 重塑經濟和資產估值 摩根士丹利預計，2026 年下半年將出現變革性 AI 推動多領域價格快速下降的早期跡象。這將進一步導致工資不平等加劇、資本支出增加、利率面臨上行壓力風險，以及無法被 AI“複製” 的資產價值上升，這些變化將重塑國家競爭力格局。