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万亿美元AI投资回报被夸大?现在每个人都在问:GPU的寿命究竟有几年?
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当全球科技巨头准备在未来五年砸下1 万亿美元用于建设 AI 数据中心时,一个枯燥的会计问题正成为管理层和投资者的焦点:GPU 的折旧年限究竟该如何确定。这个看似技术性的问题,实则关乎企业利润表现和投资回报的核心计算。

谷歌、甲骨文和微软等基础设施巨头预计其服务器可使用长达六年。然而,微软在最新年度财报中披露,其计算机设备的使用寿命为二至六年,区间跨度显著。短期内,这些价值不菲的英伟达 GPU 是否会因技术迭代而迅速折旧,已成为市场争议的焦点。

折旧期限的长短直接影响企业财务表现。设备保值时间越长,公司可将折旧成本分摊至更多年份,从而减轻对利润的冲击。但 AI GPU 作为相对新兴的资产类别,缺乏充分的历史数据支撑,这给为大规模 AI 建设提供融资的投资者和贷款机构带来不确定性。

市场对 AI 支出的担忧已有所显现。CoreWeave 股价较 6 月高点下跌 57%,甲骨文股价较去年 9 月峰值暴跌 34%,反映出投资者对 AI 过度投资的疑虑正在升温。

GPU 折旧的估算难题:缺乏足够的使用寿命记录

AI 芯片的折旧评估面临独特挑战。英伟达首批面向数据中心的 AI 处理器于 2018 年前后推出,当前 AI 热潮则始于 2022 年底 ChatGPT 的发布。此后,英伟达数据中心年收入从 150 亿美元飙升至截至今年 1 月的 1150 亿美元。

与企业使用数十年的其他重型设备相比,GPU 缺乏足够的使用寿命记录。Latham & Watkins 律所新兴企业与成长业务副主席 Haim Zaltzman 在媒体采访中表示:" 是三年、五年还是七年?从融资角度看,这是巨大的差异。"Zaltzman 参与 GPU 融资业务。

折旧是会计学中将硬资产成本分摊到其预期使用寿命的做法。这个概念在科技行业日益重要,因为企业需要预测其采购的数十万块英伟达图形处理器能保持多久的实用性或价值。

实际使用寿命不到三年?

关于 GPU 保值能力,市场出现截然不同的声音。购买 GPU 并出租给客户的 CoreWeave 自 2023 年起对其基础设施采用六年折旧周期。该公司 CEO Michael Intrator 本周在财报后对 CNBC 表示,公司正以 " 数据驱动 " 方式评估 GPU 使用寿命。

Intrator 称,CoreWeave 的英伟达 A100 芯片(2020 年发布)已全部预订满。他还补充说,一批 2022 年的英伟达 H100 芯片因合同到期而释放后,立即以原价 95% 的价格被预订一空。" 我获得的所有数据点都表明基础设施保持着价值,"Intrator 说。

但 CoreWeave 股价在财报后暴跌 16%,因第三方数据中心开发商的延误影响了全年指引。大空头 Michael Burry 最近披露了对英伟达和 Palantir 的做空头寸。Burry 本周暗示,包括 Meta、甲骨文、微软、谷歌和亚马逊在内的公司高估了 AI 芯片的使用寿命,并低估了折旧。他认为服务器设备的实际使用寿命约为二至三年,并称这些公司因此夸大了收益。

技术迭代加速施压

有分析指出,AI 芯片可能在六年内折旧的原因有多种:可能磨损或损坏,或者随着新 GPU 发布而过时,可能仍可用于运行某些工作负载,但经济性大幅下降。

英伟达 CEO 黄仁勋曾经暗示了这一点。今年早些时候英伟达发布新的 Blackwell 芯片时,他开玩笑说其前代产品 Hopper 的价值将下降。" 当 Blackwell 开始大量出货时,没人会要 Hopper,"黄仁勋 3 月在英伟达 AI 大会上表示。" 有些情况下 Hopper 还行,但不多。"

英伟达现在每年发布新 AI 芯片,而此前为两年周期。其最接近的 GPU 竞争对手 AMD 也采取了同样做法。英伟达将于下周公布季度业绩。

亚马逊在 2 月的一份文件中表示,已将部分服务器的使用寿命从六年缩短至五年,因为研究发现 " 技术发展步伐加快,特别是在人工智能和机器学习领域 "。与此同时,其他超大规模云服务商正在延长新服务器设备的 GPU 使用寿命估计。

科技巨头的应对策略

尽管微软计划大举建设 AI 基础设施,但 CEO Satya Nadella 本周表示,公司正试图分散 AI 芯片采购,避免过度投资于单一代处理器。他补充说,任何新英伟达 AI 芯片的最大竞争对手是其前代产品。

" 我们从英伟达那里学到的最大教训之一是,他们的迁移步伐加快了,"Nadella 说。" 这是一个重要因素。我不想在一代产品上背负四五年的折旧。"

折旧专业人士、Emrydia Consulting 创始人 Dustin Madsen 表示,折旧是管理层的财务估计,快速发展行业(如科技业)的进展可能改变最初预测。Madsen 说,折旧估计通常考虑技术过时、维护、类似设备的历史寿命和内部工程分析等假设。

" 你必须说服审计师,你所建议的使用寿命确实是其真实寿命,"Madsen 说。" 他们会查看所有这些因素,比如表明这些资产寿命约为六年的工程数据,并会在非常详细的层面进行审计。"

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