モルガン・スタンレー、2027年のクラウド設備投資を1.4兆ドルと予測——ウォール街の予想は「過小」

モルガン・スタンレーは3日（現地時間）、ウォール街による2027年のクラウド設備投資（capex）のコンセンサス予想について、約2,000億ドル（約31兆4,000億円、1ドル=157円換算）過小評価されていると結論付ける調査レポートを発表した。このコンセンサス予想自体、好調な第2四半期決算シーズンを受けて1四半期で1,700億ドル（約26兆6,900億円）上方修正されたばかりである。モルガン・スタンレー独自の2027年の総額予想は1.4兆ドル（約219兆8,000億円）であり、1.2兆ドル（約188兆4,000億円）に急増したコンセンサスを17%上回っている。この異議は単なる楽観論によるものではなく、内部の計算上の問題だという。2027年のクラウド設備投資のコンセンサス成長率を29%とすると、非AIクラウドインフラの成長率が前年比わずか7%にとどまる計算になる。同社は、目に見える形で確定しているインフラのパイプラインを考慮すると、この成長率は非現実的だと主張している。

データベースサービス、SaaSアプリケーション、動画ストリーミング、エンタープライズソフトウェア、企業のバックアップやストレージといった非AIクラウドのワークロードは、過去10年間にわたり2桁の成長率を記録してきた。これらのワークロードに対する設備投資の成長率を7%と想定することは、本来必要となるはずの非AI投資をAIインフラ投資が締め出す（クラウディングアウト）、または代替するとアナリストが予想していることを意味する。しかし、それはハイパースケーラーが構築しているものではない。

米国の主要ハイパースケーラー4社（Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta）が建設中のインフラは、AI専用ではない。土地の取得、データセンターの建屋、電力インフラ、ネットワーク容量は、AIと非AIのワークロードに同時に提供される。Amazonが通期の設備投資見通しを約2,200億ドル（約34兆5,400億円）に引き上げた際、その数字はAIかどうかにかかわらず、すべてのAWSサービスが提供される基盤となる物理的施設に資金を供給するものである。ガイダンスの引き上げ分をすべてAI向け設備投資として扱い、計算の帳尻を合わせるために非AI向け設備投資の成長率を7%に抑え込むと、企業が実際に構築を約束しているものを反映しない予測になってしまう。

モルガン・スタンレーの独自予想は、この代替の仮定を事実上否定している。同社の1.4兆ドルという数字は、非AIクラウドインフラ投資を歴史的に一貫した成長率に保ちつつ、検証済みのAI増加分を上乗せしたものであり、その結果、ウォール街の他のアナリストが現在モデル化している数字を2,000億ドル上回ることになった。

■第2四半期決算がコンセンサスを動かした背景

ハイパースケーラー4社のうち3社が第2四半期決算で2026年の設備投資見通しを引き上げ、4社すべてが供給制約下にあるにもかかわらず収益の加速を報告した。この組み合わせにより、ウォール街の2027年予想は急上昇した。

Alphabetは、需要が供給を上回り続けていることに対応するため容量の提供を加速させているとし、2026年の設備投資の範囲を1,800億〜1,900億ドルから1,950億〜2,050億ドル（約30兆6,100億〜32兆1,800億円）に引き上げた。同四半期のGoogle Cloudの収益は前年同期比82%増の248億ドル（約3兆8,900億円）となり、同社のクラウドの受注残は1四半期で約500億ドル急増し、5,140億ドル（約80兆7,000億円）に達した。

Amazonは、メモリコストのインフレが要因の一つであると経営陣が言及し、通期の現金設備投資見通しを2,000億ドルから約2,200億ドルに引き上げた。AWSは同四半期に37%成長し（過去18四半期で最速のペース）、経営陣はAI容量の大部分が複数年契約で結ばれており、サーバー投資は3年未満で損益分岐点に達すると述べた。AmazonのAIサービスとチップ事業はそれぞれ第2四半期に年換算で250億ドル（約3兆9,200億円）超の収益ペースを突破し、いずれも前年同期比で3桁の成長率を記録している。

Metaはガイダンスの範囲を1,300億〜1,450億ドル（約20兆4,100億〜22兆7,600億円）に絞り込み、事実上従来の見通しから下限を引き上げた。第2四半期の営業キャッシュフロー319億ドルのほぼすべてを、311億ドルの設備投資に充てている。

Microsoftは2026年の基礎的な支出を約1,900億ドル（約29兆8,300億円）に据え置いたが、Azureは前年同期比43%成長した。経営陣はこの加速について、CPUとGPUの両フリートにおける効率性の向上によるものだと説明している。同社は自社の状況について率直であり、Azureの需要が利用可能な供給を上回っているとしている。

これらを総合すると、4社は2026年だけで7,000億ドル（約109兆9,000億円）以上を支出すると予測されており、2025年の約4,100億ドルから77%の増加となる。Amazonの受注残だけでも第2四半期に4,960億ドル（約77兆8,700億円）に達し、前年同期比で3桁の成長率を示している。

■モルガン・スタンレーはいかにして1.4兆ドルを導き出したか

同社の主張は、第2四半期決算シーズンに同時に表面化した、互いに補強し合ういくつかの要因に基づいている。

ハイパースケーラー各社は、受注残の増加、複数年契約と価格決定力、カスタムシリコンによる測定可能な効率向上を挙げ、2026〜2027年の投下資本利益率（ROIC）について過去の四半期よりも明らかに自信を見せている。供給が制約されているにもかかわらず収益が加速したことは、潜在的な需要が容量の数字が示す以上に過熱していることを示すシグナルである。クラウド事業が82%や37%成長している一方で、顧客に対して需要を完全に満たすことはできないと伝えている場合、将来の設備投資のコミットメントは推測に基づくものではない。それは契約上義務付けられたものである。

Amazonは、同社のAI事業がすでに3桁の成長率で年換算250億ドル超の収益ペースに拡大していることを明らかにした。モルガン・スタンレーの推計によると、AWSの受注残は第2四半期に前四半期比で約1,100億ドル増加し、約4,750億ドル（約74兆5,700億円）に達した。Amazonは、2028年に向けてすでに予約されている需要が「驚異的」であると公言しており、これはモルガン・スタンレーが予測する支出サイクルが、顧客契約においてすでに部分的にコミットされていることを示すシグナルである。

おそらく最も重要なシグナルは、ハイパースケーラー4社すべてが依然として確固たる供給制約下にあることだ。エンタープライズ顧客からの外部クラウド需要と、内部のAIワークロード（トレーニングの実行、大規模な推論、モデルAPI）は、利用可能なコンピューティング容量を同時に上回って推移しており、近い将来に緩和される見込みはない。Microsoftは、需要が利用可能な供給を上回っていると明言した。AlphabetのCFOは、インフラが整っていればクラウド収益はさらに高くなっていただろうと述べた。これは2027年の需要の不確実性ではない。インフラの提供を条件とした、2027年の収益の確実性である。

■なぜハイパースケーラーは依然として供給制約下にあるのか

2027年に必要な容量を決定するのは需要のモデリングではなく、建設を決定してからGPUクラスターに電力を供給するまでの物理的なタイムラグである。

今四半期、4社すべての社内における戦略的な対話は決定的に変化した。経営陣は、建設するかどうかを議論するのではなく、順序付けに焦点を当てている。土地、データセンターの建屋、電力インフラといった長期資産には早期にコミットする一方で、主にチップなどの短期資産の最終決定は、需要のシグナルがより明確になる展開の数か月前まで先送りするというものだ。

チップはデータセンターのコストの大部分を占め、最も早く減価償却されるため、このアプローチは経済的に重要である。長期資産と短期資産のコミットメントを分離することで、ハイパースケーラーは何年も前に送電網の容量と建設スケジュールを確定させつつ、最も高価なコンポーネントに関する柔軟性を維持できる。これはまた、供給制約が現在、チップの制約ではなく主に電力の制約となっている理由も説明している。

ゴールドマン・サックスは、米国のデータセンターの電力需要が2025年の31ギガワットから2027年には66ギガワットへと倍増すると予測している。主要地域では送電網の相互接続の待機列が飽和状態にある。制約となっているのは機器ではなく電力供給であるため、2027年に予定されているデータセンター容量のうち、予定通りに稼働するのは約50〜60%にとどまると予想されている。

国際エネルギー機関（IEA）は、データセンターのエネルギー需要が2030年まで年率15%で成長すると予測しており、これは他のすべての電力需要セクターを合わせたよりも約4倍速いペースである。

■原子力発電とボトルネック

電力網の問題は、ハイパースケーラーのエネルギーへのアプローチに構造的な変化をもたらした。彼らは事実上の電力会社になりつつある。

MicrosoftはConstellation Energyと20年間の電力購入契約を結び、スリーマイル島原発1号機（現在はCrane Clean Energy Centerとして再稼働予定）を再稼働させ、MicrosoftのAIデータセンターに835メガワットのカーボンフリーのベースロード電力を供給する。送電網への再接続は2027年を見込んでいる。GoogleはKairos Powerと小型モジュール炉（SMR）から電力を購入する契約を結んだ。AmazonとOracleはそれぞれ、原子力スタートアップに投資するか、数ギガワット規模の原子力発電契約を結んでいる。

原子力が好ましい解決策とされる理由はイデオロギー的なものではなく、エンジニアリング上の理由である。AIデータセンターのクラスターは、24時間365日の電力を必要とし、ダウンタイムは1%の何分の一という単位で測定される信頼性が求められる。太陽光や風力では、大幅なコストと複雑さを伴う蓄電システムなしにはそれを提供できない。単一のH100 GPUは約700ワットを消費し、8基のH100を搭載したフルラックは、米国の平均的な家庭よりも多くの電力を消費する。数百万個のチップを同時に稼働させるハイパースケールのクラスター全体で掛け合わせると、その電力要件を満たすのに最適なのは、天候に関係なく継続的な出力を提供する唯一の主要なベースロード・クリーンエネルギー源である原子力である。

この力学は、原子力発電の経済性を広く再構築しつつある。Forbesは7月下旬、このトレンドを「ビッグテックが原子力発電を再び融資可能なものにしている」と評し、民間部門のテクノロジー企業が、従来の電力会社が見放した発電所の財務的なアンカー（支え）に転換していると指摘した。

■下流への波及効果：チップ、市場、カスタムシリコン

この規模の年間1.4兆ドルのクラウド設備投資は、複数の隣接産業における需要の主要な推進力となっている。

半導体は最も直接的な恩恵を受ける分野である。MarketsandMarketsによると、データセンターに関連する半導体市場は、2024年の868億ドル（約13兆6,300億円）から2029年には2,658億ドル（約41兆7,300億円）へと、年平均成長率（CAGR）25.1%で成長すると予測されている。

ハイパースケーラーが設計したカスタムチップ（AmazonのTrainiumシリーズ、GoogleのTPUファミリー、MicrosoftのMaia、MetaのMTIA）は急速に規模を拡大しており、各ハイパースケーラーが最も大量に実行する特定のワークロードにおいて、NvidiaのGPUと比較して推定40〜65%の総所有コスト（TCO）の優位性を提供している。TrendForceによると、2026年のカスタムチップの出荷数は44.6%増加し、Nvidiaの市販GPUの出荷成長率16.1%の約3倍となった。

ここで構造的な詳細が重要になる。4社のハイパースケーラーのカスタムチップ（Trainium、TPU、Maia、MTIA）はいずれも、外部の顧客がレンタルできるようにはなっていない。これらは開発元に縛られている（キャプティブである）。つまり、カスタムシリコンの成長は各ハイパースケーラーの内部のコンピューティングコストを削減するが、より広い市場からのNvidiaハードウェアに対する外部需要を減らすわけではない。AIコンピューティングの総需要は、カスタムチップの容量が吸収できるよりも早く拡大しており、これが、カスタムシリコンが台数ベースで成長しているにもかかわらずNvidiaの全体的な収益が減少していない理由である。

■AIインフラ投資は成果を上げ始めているか？

モルガン・スタンレーの予想引き上げは、ROI（投資対効果）の議論が転換点を迎える中で行われた。1年以上にわたり、投資家の主な懸念は、設備投資が妥当な収益曲線を正当化できるよりも早く成長していることだった。第2四半期の決算は、その議論を大きく転換させたようだ。

Azure、AWS、Google Cloudはいずれも、容量制限にもかかわらず成長の加速を報告した。支出が激化する中でも、クラウドの利益率は拡大した。AWSの営業利益率は、事業史上最大の投資サイクルにあるにもかかわらず、第2四半期に39.4%に拡大した（2025年第2四半期の32.9%から前年同期比で650ベーシスポイントの拡大）。Amazonは、AIインフラ投資が3年未満で損益分岐点に達していると明言した。

Google Cloudの利益率は、前年同期の20.7%から35.6%に拡大した。モルガン・スタンレーのアナリストチームは、市場が収益機会を評価せずにコストだけを織り込んでいると主張し、約15%の上値余地を示唆する目標株価とともに、Metaをトップピックとして維持した。

モルガン・スタンレーはレポートの中で、この問題を「実現可能性」ではなく「順序付け」の問題として位置づけた。2025年、市場の焦点は誰がGPUを確保できるかにあった。2026年には、誰がデータセンターを建設できるかに焦点が移った。同社は、2027年から2028年にかけて相対的なバリュエーションを決定するのは、誰がインフラを収益（広告、クラウドサービス、APIアクセス、サブスクリプション収益）に変換できるかになるだろうと主張している。

その点において、第2四半期は初期段階ではあるが意味のある証拠を提供した。Alphabetは2004年のIPO以来初めて四半期の現金燃焼（キャッシュバーン）を記録した（449億ドルの設備投資が391億ドルの営業キャッシュフローを上回ったため、約59億ドルのマイナス・フリーキャッシュフローとなった）。しかし、AmazonのAWSが37%成長し、AIクラウドサービスに対するエンタープライズ需要が本物であり加速していることが実証された後、投資家によって部分的に再評価された。GOOGL（Alphabetの株価）は、決算発表後の安値である約315ドルから、2026年8月1日時点では約354ドル（約5万5,600円）まで上昇した。

2026年下半期に向けての未解決の疑問は、収益化がコミットメントのペースに追いつくかどうか、そしてその疑問に答えるのに最も適した立場にあるのがハイパースケーラー自身なのか、それとも彼らが依存するチップやインフラのサプライヤーなのかということである。

今四半期に急上昇したコンセンサスをさらに17%上回るモルガン・スタンレーの1.4兆ドルという数字は、同銀行が、少なくともあと18か月間は支出をさらに押し上げるような答えが出続けると考えていることを示唆している。

■注目ポイントQ&A

●ウォール街のコンセンサスが「非AIクラウドの成長率をわずか7%と暗示している」とはどういう意味ですか？

アナリストが2027年のクラウド設備投資をモデル化する際、AI関連インフラと、AIが主要なテーマになる前から成長していた従来のクラウド投資の両方を考慮する必要があります。モルガン・スタンレーのレポートは、2027年のコンセンサスである総成長率29%を受け入れて逆算すると、非AIクラウドインフラ（データベース、SaaS、動画配信、エンタープライズソフトウェアなど）の成長率がその年にわずか7%になるという計算結果を指摘しました。非AIクラウドのワークロードは歴史的に2桁の成長率を記録しており、継続的なインフラ投資を必要とするため、この数字は非現実的です。モルガン・スタンレーの1.4兆ドルという予想と1.2兆ドルのコンセンサスの間にある2,000億ドルの差は、コンセンサスモデルが無視していると思われる、欠落した非AIインフラの成長分の価値に相当します。

●1.4兆ドルの予測において、データセンターの電力需要がチップの供給と同じくらい重要視されているのはなぜですか？

AIインフラ展開のボトルネックが変化したためです。2024年のボトルネックはGPUチップの供給であり、Nvidiaのアクセラレータが不足していました。主要ハイパースケーラー4社の経営陣のコメントによると、2026年の制約はデータセンタークラスターへの電力供給です。ゴールドマン・サックスによると、米国のデータセンターの電力需要は2025年の31ギガワットから2027年には66ギガワットへと、2年間で2倍以上に跳ね上がるとされています。送電網の相互接続の待機列が飽和状態にあるため、2027年に計画されているデータセンター容量のうち、予定通りに稼働するのは50〜60%にとどまると予想されています。ハイパースケーラーは現在、展開の何年も前に原子力を含む専用の発電設備を確保しようと競い合っており、それがMicrosoftがAIデータセンター専用にスリーマイル島原発を再稼働させるためにConstellation Energyと20年間の電力購入契約を結んだ理由です。

●AIインフラへの支出は、実際に投資に見合うリターンをもたらすのでしょうか？

2026年第2四半期の決算は、これまでで最も強力な証拠を提供しました。AWSの営業利益率は、投資サイクルのピーク時であるにもかかわらず、記録的な39.4%に拡大しました。Google Cloudの営業利益率は、前年の20.7%から35.6%に拡大しました。Amazonは、サーバー投資が3年未満で損益分岐点に達していると述べています。モルガン・スタンレーは現在の状況を、実現可能性の問題ではなく、順序付けの問題として特徴づけています。支出はクラウドサービスにおいて実証可能な収益を生み出しており、残る不確実性は、インフラがどれだけ早くその収益に変換されるか、そして2027年と2028年により多くの容量が稼働する際に価格が維持されるかどうかです。インデックスファンドや401(k)プランを通じてこれらの企業を保有している個人投資家は、自身のポートフォリオについて結論を出す前に、認可を受けたファイナンシャルアドバイザーに相談する必要があります。

●ハイパースケーラーのカスタムシリコンは、Nvidiaハードウェアの必要性を減らしますか？

質問が意図するような形では減らしません。ハイパースケーラーのカスタムチップ（Trainium、GoogleのTPUファミリー、MicrosoftのMaia、MetaのMTIA）は、最も大量に実行される内部ワークロードにおいて、NvidiaのGPUと比較して推定40〜65%のコスト優位性を開発元に提供します。しかし、これらのチップはいずれも外部の顧客がレンタルしたり購入したりすることはできず、開発元に縛られています。つまり、カスタムシリコンは各ハイパースケーラーの内部のコンピューティングコストを削減しますが、より広い市場からのNvidiaハードウェアに対する需要を減らすわけではありません。AIコンピューティングの総需要は、カスタムチップの容量が吸収できるよりも早く拡大しており、ハイパースケーラーのカスタムプログラムが大幅に規模を拡大しているにもかかわらず、Nvidiaの収益が成長し続けているのはそのためです。

元記事: Street Got Cloud Capex Wrong: Morgan Stanley’s $1.4T Math After Hyperscaler Earnings