上个月，“循环融资”成为了令不少AI投资者彻夜难眠的关键词——各科技巨头之间错综复杂的循环交易 ，给市场带来巨大泡沫风险的担忧警告声 ，不断困扰着投资者。
而如今，新的“紧箍咒”似乎又出现了：折旧……
美国科技企业正大量购入昂贵的GPU和半导体芯片 ，但眼下一些业内资深人士担心这些芯片的贬值速度会超出预期 ，从而增加成本负担并拖累企业盈利——这层担忧近来正在持续搅动美股AI板块的走势 。
过去几周，纳斯达克100指数下跌了6.3% ，而科技精选行业SPDR基金的跌幅超过了9% 。
知名电影“大空头 ”的原型迈克尔·伯里和著名卖空者吉姆·查诺斯 ，近期就不约而同地将“折旧担忧 ”，列为质疑人工智能交易的核心理由。
伯里本月早些时候在X平台发文指出：“据我估算 ，2026至2028年间科技巨头的折旧额将低估1760亿美元 。”他认为芯片实际寿命仅为两至三年 ，远低于目前企业普遍预期的六年周期 。
事实上，近来对折旧问题感到不安的 ，还不单单是上述知名的业界大空头。
BCA Research全球首席策略师Peter Berezin上周四在领英也发文称：“为何股价下跌？因为若认真看待图表数据 ，到2030年，超大规模AI公司(hyperscalers)将持有至少2.5万亿美元的AI资产……按20%折旧率计算，每年将产生5000亿美元折旧支出 ，这已超过它们2025年利润总额 。 ”
以下是Berezin所引用的图表：
Sparkline Capital创始人兼首席投资官Kai Wu在近期报告中也指出 ，未来五年内，折旧价值可能会从每年1500亿美元增至4000亿美元 。“尽管‘七巨头’盈利能力极强 ，但随着资本支出激增引发的折旧费用开始计提 ，未来几年其净利润将受到拖累。 ”Kai Wu写道 。
他进一步指出：“许多分析师认为，超大规模企业对人工智能数据中心设定5-6年使用寿命的假设过于乐观 ，鉴于英伟达GPU更新周期的加速 ，2-3年更为合理 。”
基于更快的折旧周期，Wu将当前AI支出水平与铁路建设热潮和互联网热潮进行了对比。
他写道：“相对于GDP的比例而言 ，当前AI支出已超过互联网热潮时期的峰值 。虽然仍低于铁路建设高峰期的峰值 ，但AI芯片的使用寿命远低于铁路 。若考虑加速折旧因素，那么今天的AI建设支出规模将位居榜首。 ”
当然 ，上述新的折旧论点尚未在华尔街或AI行业内部获得广泛认同——目前还鲜有主流策略师对此发出警示。
伯恩斯坦分析师Stacy Rasgon在11月17日的报告中就指出 ，“GPU可盈利运行的时间周期约为6年 。多数超大规模企业目前的折旧核算方式是合理的 。 ”
但至少就目前看来，围绕上述理论和观点的探讨升温，本身就已为年内曾炙手可热的人工智能投资热潮投下了阴影。
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