Sinuri ng Morgan Stanley ang AI trend na nakaharap sa turning point: Mula sa pagtatayo ng computing power patungo sa pagpapalawak ng industriya, nagiging pangunahing istratehiya sa pag-aalok ang barbell strategy

Ayon sa Filipino financial media app, napag-alaman na inilabas ng Morgan Stanley ang isang tematikong ulat na may pamagat na "Pagbasa sa Daloy ng Rebolusyon ng AI: Mula sa Pagtatayo ng Kakayahan ng Pagcompute Tungo sa Pagkalat sa Industriya." Batay sa ika-anim na ikot ng AI stock mapping database na sumasaklaw ng tinatayang 3,600 global stocks, kanilang inilathala ang pangunahing paghusga: Ang AI investment ay lumampas na sa simpleng pagtaya sa mga kumpanya ng upstream computational power at pumasok na sa isang bagong panahon ng "barbell-style" na dobleng linya ng layout. Kailangan na ngayong sabay na samantalahin ang mga structural opportunity na dulot ng mga bottleneck sa kakayahan ng pagcompute at dagdagan ang weighting sa mga kumpanya ng AI implementation.

Ayon sa Morgan Stanley, ang core research theme nito para sa 2026 ay ang pagkalat ng teknolohiya. Sa cycle ng industriya na kasalukuyang nasa proseso ng transformasyon, inaasahan na magpapakita ito ng barbell-style na excess returns pattern, kung saan ang mga core infrastructure enablement companies ay kasabay na magpe-perform kasama ng mga early-stage software at AI application adoption firms.

Ang karaniwang pag-unlad ng teknolohiyang cycle ay nagsisimula sa semiconductors na kumikita ng excess returns, kasunod nito ang infrastructure sector, at pagkatapos ay software at services. Ayon sa kanila, ang investment logic ng AI industry ay pumapasok na sa bagong yugto: mula sa nakaraang mataas na konsentrasyon sa enablement enterprises, tungo sa mas malawak at sabayang "barbell-style" opportunity pool, na sumasaklaw kapwa sa piling enablement targets at emerging AI application adoption companies.

Mula nang magsimula ang ikot ng AI, ang semiconductor at infrastructure sectors ay umabot na ng 500-700 points na excess returns kumpara sa S&P 500 index. Naniniwala kami na ngayon ay dapat nang palakasin ang allocations sa early-stage software enablement companies at AI application adoption firms.

Gayunpaman, kasabay ng wave ng malakihang capital expenditure sa AI, at mga pangunahing bottleneck tulad ng kuryente, mahahaba ang window ng pag-angat ng ilang high-quality targets. Kaya, sa round na ito ng computing cycle, hindi na mauulit ang simpleng linear sector rotation na nangyari sa mga nakaraang panahon.

Ayon sa kanila, may mga partikularidad ang cycle ng AI ngayon: manpower, electricity, at policy regulation ang tatlong pangunahing constraint. Tantiya ng report, magkakaroon ng 57GW power gap sa global data centers mula 2026 hanggang 2028. Kasama ang local approvals at kakulangan sa labor, masasabing tiyak na mababagal ang expansion ng computational power supply, at ang shortage na ito ay maaaring magtagal ng maraming taon. Hindi magaganap ang simpleng malinis na sector rotation ng nakaraan. Inaasahan na ang capital expenditure growth ng hyperscale cloud vendors ay bababa mula 93% noong 2026 papuntang 14% sa 2028. Habang tinutunton ng merkado ang pag-abot ng peak ng hardware capex cycle, ang growth outlook ng ilang bottleneck sectors ay magpapatuloy pa rin.

Ipinapakita ng data na ang mga AI enablement firms (chips, computational power, hardware at iba pang upstream suppliers) ay nagdoble ang expected EPS sa nakalipas na dalawang taon at nananatiling malakas ang earnings momentum. Kasabay nito, ang mga AI adoption enterprises, o yung mga gumagamit ng AI technology sa kanilang operasyon para magbawas ng gastos at magpahusay ng efficiency, ay inaasahang tataas ng humigit-kumulang 70% ang dalawang taong cumulative expected EPS sa susunod na 12 buwan—lumilitaw na ang inflection point ng profitability.

Ayon sa consensus ng merkado, ang enterprises na malaki ang tunay na impact ng AI ay aabot ng 460 bps na expansion sa EBIT margin mula 2025-2026—halos doble ng MSCI ACWI index, ngunit hindi pa fully priced in ng market ang long-term dividends ng AI productivity. May room pa para sa upward revision ng forward earnings forecast. Sa valuation, ang mga adoption enterprises na mataas ang AI exposure ay bumaba na ang forward PE sa 18x, kumpara sa 22x para sa mga enablement firms. Kaya't malinaw na bumuti na ang risk-reward ratio matapos mag-digest ang valuation.

Nahahati ang barbell investment strategy ng Morgan Stanley sa dalawang dulo. Sa isang panig, dapat pa ring bigyang-priyoridad ang bottleneck assets: unang ilagay ang pondo sa power-related sectors kabilang ang operational data center service providers, energy storage, grid equipment, at renewable energy. Kasabay nito, pumili ng mahuhusay na stocks sa semiconductors at infrastructure, na nakatutok hindi lang sa power kundi pati sa iba pang second-tier industry chain bottlenecks.

Sa kabilang dulo, palawakin ang karagdagang exposure: dagdagan ang holding sa early-stage software enablement firms, unahin ang infrastructure software, cyber security, at piling application software. Mag-invest sa mga AI adoption enterprises na napatunayan nang nagbibigay ng measurable business benefits, na may focus sa dalawang pangunahing indicator: una, ang tunay na impact ng AI sa company business; ikalawa, ang pricing power ng kumpanya. Tanging ang mga kumpanyang kaya talagang manatili ang AI-driven cost savings ang makakakamit ng sustainable profitability. Kasalukuyang hindi pa dapat tutukan nang husto ang IT services dahil late-cycle beneficiary ito.

Mula sa global na pananaw, malinaw ang pagkakaiba ng AI evolution paths kada rehiyon. Sa North America, ang AI dividends ay lumalaganap mula hardware tungo sa software at tradisyonal industries; sa Asia Pacific, ang kita ay sentralisado pa rin sa upstream supply chain ngunit dumarami na ang mga kumpanyang nag-uulat ng incremental revenues mula AI; sa Europe, mas nakatutok ang AI opportunities sa paggamit ng tradisyonal na mga industriya.

Lalong tinutukan ng report na hindi puwedeng puro habol sa "AI concepts" ang investment. Ang tunay na impact ng AI sa investment logic ng kumpanya ang siyang susing magdedetermina ng tagumpay. Ang assets na AI ang core logic ay may malaking chance na mag-outperform kumpara sa mga may minor impact lang; kabaliktaran, ang mga kumpanyang ang core business ay direktang tinatamaan ng AI ay malamang mag-underperform pa kumpara sa iba nilang peers na hindi gaano naapektuhan.

Kasabay nito, may kabaligtarang risk pa rin: kung patuloy na lalampas sa inaasahan ang demand para sa computational power, at tumagal pa ang mga bottleneck sa manpower at power supply, maaaring mas mahaba pang tumagal ang bull run ng semiconductors at infrastructure kaysa sa inaasahan ng merkado. Napatunayan na rin ng kasaysayan ng Wall Street na madalas nitong mamaliitin ang potential ng high-tech industry. Sa kabuuan, umusbong na ang AI market mula sa pure "computational power theme trading" patungo sa bagong antas ng pag-validate ng commercial ROI. Ang balanse ng bottleneck assets at application beneficiaries ang mas angkop na investment strategy sa kasalukuyan.