モルガン・スタンレー(NYSE: MS)は、人工知能(AI)関連の債務取引においてウォール街をリードする銀行となり、データセンターの拡張に向けた数十億ドル規模の資金調達を主導し、長年のライバルであるゴールドマン・サックスをわずかに上回りました。
モルガン・スタンレーがゴールドマン・サックスを僅差で抜き、ウォール街のAI関連融資分野で首位に:その意味とは

主なポイント:
- 2026年に世界のAI関連債券発行額が5,700億ドルに迫る中、モルガン・スタンレーはゴールドマン・サックスを抜いてAI関連債券取引におけるトップ銀行となりました。
- モルガン・スタンレーのテッド・ピック最高経営責任者(CEO)は、2026年のデータセンター設備投資額が当初予想の5,750億ドルから増加し、8,500億ドル近くになると述べています。
- モルガン・スタンレーとJPモルガンは、テキサス州エルパソにあるMetaのデータセンター向けに約130億ドルの資金調達を手配しています。
ウォール街の新たなリーダー
この変化は注目に値します。ハイパースケーラーやクラウドプロバイダーがデータセンターの建設資金を現金だけで賄うのではなく巨額の借入に依存するようになったため、債務引受業務はAIインフラ拡充に関連する最も収益性の高い事業の一つに静かに変貌を遂げています。
モルガン・スタンレーのテッド・ピック最高経営責任者(CEO)は、この支出規模について積極的に言及しており、データセンターの設備投資額(2025年11月時点では2026年の予測が5,750億ドルとされていた)は現在8,500億ドル近くまで達しており、8ヶ月間で約48%の急増となっていると述べている。
同銀行の事業拡大の兆しは、すでに具体的な取引にも表れており、モルガン・スタンレーとJPモルガン・チェースは最近、テキサス州エルパソにあるメタ・プラットフォームズのデータセンター向けに、約130億ドルの融資パッケージを組成中であることを発表した。
資金の調達先
モルガン・スタンレー自身の調査によると、ギガワット規模のデータセンターを建設する企業がレバレッジド・ファイナンス、投資適格債、ストラクチャード・クレジットへの依存度を高めているため、2026年の世界的なAI関連債券発行額は5,700億ドルに達すると予測されています。
ウェルズ・ファーゴの銀行アナリスト、マイク・メイヨー氏は、このトレンドの最大の受益者としてモルガン・スタンレー、ゴールドマン・サックス、JPモルガンの3社を挙げています。また、バンク・オブ・アメリカも2025年以降、AI関連企業向けに約5,000億ドルの資金調達を支援してきました。
Bitcoin.com Newsは、暗号資産関連のマイニング企業を再編しているこの資金調達の波を追跡してきた。モルガン・スタンレーは、マイニング企業からAIインフラ企業へと転身したCore Scientificに対し、データセンターの拡張に向けた最大10億ドルの資金提供を行った。その後、JPモルガンがこの融資枠をさらに5億ドル拡大し、総額は10億ドルとなった。
コアサイエンティフィックの事業転換は、コアウィーブによる約90億ドルの全株式買収という形で実を結び、合併後の両社は2027年上半期までに5カ所の拠点に6つのデータセンターを建設するため、約55億ドルを投じる計画です。
緊張感が高まる市場
しかし、すべてが順風満帆というわけではない。AI関連債務残高が5,700億ドルに迫る中、債券投資家の一部は反発し始めており、ハイパースケーラー債券のカバレッジ比率が低下していることから、貸し手がリスクを補うために間もなくより高い利回りを要求し始める可能性が示唆されている。
ゴールドマン・サックスのデビッド・ソロモンCEOは、現在を「AI設備投資のスーパーサイクル」の真っただ中と表現し、銀行各社が投資適格債、レバレッジド・ローン、株式資本市場など、あらゆる資金調達手段を総動員していると指摘しています。
こうした状況下では、リーグテーブルをリードする銀行にとってのリスクは高まっています。AI債務のフランチャイズを獲得することは、ハイパースケーラーの支出が本来生み出すはずの収益を上回った場合、より多くのエクスポージャーを抱えることにもつながるためです。
とはいえ、ゴールドマン・サックスがAIファイナンス競争から撤退するつもりはない。むしろ、同社はAnthropicのIPOを含む今後のAIセクター上場案件に向けて、モルガン・スタンレーと肩を並べる態勢を整えている。 さらに同社はモルガン・スタンレーとともに、Meta関連企業であるCoreWeaveとCore Scientificの取引を主導し、別途26億ドルのCoreWeave向け融資枠で共同アレンジャーを務めました。
この記事はAIを使用して英語から翻訳されました。英語の原文が正式な情報源であり、自動翻訳には、特に法律および規制に関する用語において不正確な部分が含まれる場合があります。
















