在当前围绕着ai投资的激烈辩论中,一个核心的会计问题,正成为多空双方交锋的新战场:作为算力基石的gpu,其真实的经济寿命,究竟是多久?
这个问题的答案,将直接关系到科技巨头们数百亿美元的账面利润,以及当前AI估值泡沫的真实性。
据知名投行伯恩斯坦(Bernstein)近期发布的一份报告,分析师认为,将GPU的折旧周期设定为6年,是完全合理的。
其核心论据在于经济性分析:运营一块旧GPU的现金成本(主要是电费和托管费),远低于其在市场上的租赁价格。这意味着,即便硬件性能已不再顶尖,但只要市场对算力的需求依旧旺盛,持续运行旧GPU,就能为云服务商带来相当可观的利润。
数据显示,即便是已有5年历史的英伟达A100芯片,其贡献利润率仍高达70%。只有当GPU老旧到7年前的Volta架构时,才开始接近现金成本的盈亏平衡点。
此外,报告还指出,在一个“算力受限”的世界里,市场对算力的需求是压倒性的,领先的AI实验室愿意为任何可用的算力付费,
即使是旧型号。
根据各公司的财报文件,谷歌对其服务器和网络设备的折旧年限设定为六年;微软为二至六年;Meta则计划从2025年起,将部分资产的使用寿命延长至5.5年。
但值得注意的是,并非所有公司都在延长折旧期。亚马逊就在2025年第一季度,将其部分服务器和网络设备的预计使用寿命,从六年缩短至了五年,其理由正是AI技术发展的加速。
与伯恩斯坦的乐观看法截然相反,曾成功预测了2008年金融危机的“大空头”迈克尔·贝瑞(Michael Burry),则对此发出了严厉的警告。
他认为,科技巨头们正在通过延长资产的“有效使用寿命”,来刻意低估折旧,从而人为地抬高其短期的账面收益。
他指出,AI芯片和服务器等计算设备的实际产品周期,通常只有2到3年。他预计,到2028年,这种会计处理方式,将使大型科技公司的利润,被虚增高达1760亿美元。
这一系列警告,也加剧了市场对当前AI相关股票高估值的担忧。
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