AI泡沫的核心争议：GPU到底能“用”几年？

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。

伯恩斯坦：6年折旧周期，在经济上完全可行

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。

科技巨头的不同选择

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。

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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。

“大空头”的警告：一场危险的会计“戏法”

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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