當財報成為一種合法的幻覺:AI 時代資本加速老化的風險

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當財報成為一種合法的幻覺

還記得電影《大賣空》裡那個經典的場景嗎?

麥可·貝瑞(Michael Burry)獨自坐在辦公室裡,耳機裡流淌著重金屬音樂,但他眼前的螢幕上跳動的不是音符,而是那些被華爾街視為「堅若磐石」的房貸債券數據。在那一刻,全世界都在狂歡,房價在漲、人人都在賺錢,但他卻在那些被層層包裝的 AAA 級評級背後,聽見了冰層斷裂的聲音。

最近,看著那些關於 AI 基礎建設的鉅額資本支出時,那種熟悉的、令人不安的「貝瑞時刻」忽然湧上心頭。

我們看到的是輝達的 GPU 一卡難求,是股價的飛漲,是所有人對通用人工智慧的無限憧憬。但在這場盛宴的角落,有一個極少被提及、卻極其關鍵的細節正在發生——那就是「折舊」。

一位硬體工程師朋友,指著這幾天剛發布的新一代晶片新聞,苦笑著對我說:「你知道嗎?我們機房裡那批兩年前被捧上天的頂級卡,現在就像是過了保鮮期的頂級和牛。不是不能吃,而是煮它的成本(電費與維護),已經快要比重新買一塊肉還貴了。」

這句話,瞬間刺破了華爾街財報上那個溫馨的假象。

我們以為我們買的是房子(資產),可以住上幾十年;但實際上,在 AI 的世界裡,我們買的可能只是生鮮食品(耗材),一旦過期,價值歸零

被折舊年限掩蓋的「技術通膨」

在這個晶片迭代速度超越想像的時代,傳統的會計準則正在與物理現實發生劇烈的脫節

讓我們攤開來講。在大多數科技公司的會計帳本上,伺服器、GPU 這些硬體設備的「耐用年限」通常被設定為 4 到 6 年。這意味著,如果你花 100 萬買了一台伺服器,會計上會假設這台機器在未來 5 年內都能持續為你創造價值,每年分攤 20 萬的成本。

聽起來很合理,對吧?這在過去 Intel CPU 稱霸、摩爾定律放緩的「舊算力時代」是成立的。那時候,一台伺服器用個五年,縫縫補補又三年,完全沒問題。

但是,歡迎來到黃仁勳定義的「黃氏定律」時代。

NVIDIA 的產品線現在幾乎是「一年一更」。從 A100 到 H200,再到即將量產的 Rubin 架構,每一代的性能提升不是 20%、30%,而是 3 倍、5 倍甚至更高。

這造成了一個極其尷尬的「剪刀差」:

  1. 會計現實:你的財報告訴股東,這批 GPU 還有 4 年的使用價值。
  2. 物理現實:這批 GPU 在技術上已經落後了兩個世代。

這不僅僅是「舊了點」的問題,而是關於「價值創造」能力的斷崖式下跌。舊晶片雖然還能跑,還能運算,但它的「單位算力經濟效益」已經崩潰。這就像是你現在還堅持用 iPhone 4 去跑 3D 手遊,手機沒壞,但你實際上已經無法參與這場遊戲了。

我們必須認清一個事實:AI 算力不再是耐久財,它正在變成一種「快速消費品」。 企業如果繼續用 5 年的折舊邏輯來欺騙自己,未來的資產減值風暴將會非常慘烈。

電力,才是定義廢鐵的最終裁判

如果不談會計,我們來談談更現實的物理限制——電力與架構鎖定。

這是整個 AI 基礎建設熱潮中,最容易被忽視的風險因子。為什麼舊晶片會變成負資產?不僅僅是因為它慢,而是因為它「太餓」

在 AI 時代,最缺少的資源其實不是晶片,而是「電力」和「散熱能力」

試想一下,如果你是一個資料中心的營運商,你的總供電量是固定的(例如 100MW)。

  1. 選項 A:使用三年前的舊晶片,佔滿所有機櫃,耗盡所有電力,得到 1 倍的算力。
  2. 選項 B:換上最新一代晶片,同樣的電力消耗,得到 10 倍的算力。

在電力成本高昂、且供應受限的環境下,繼續運作舊設備,在數學上是完全不划算的。舊設備每運轉一秒,都在浪費你寶貴的電力配額。這就是為什麼微軟執行長 Satya Nadella 會發出警告,他不希望被鎖定在某一代硬體上長達 4、5 年。

這不僅僅是晶片的問題,還牽涉到伺服器的架構。液冷技術、3D 堆疊、供電背板……整個伺服器的物理形態都在劇烈變革。這意味著,你不只是晶片要換,連裝晶片的「房子」(機櫃與基礎設施)可能都要打掉重練

這就像是你為了放一台映像管電視,專門訂製了一整面牆的櫃子。等到你想換 4K 薄型電視時,你會發現,你不只要買新電視,你連整面牆都要拆掉。這就是所謂的「架構鎖定」。

當企業投入數百億美元建設這些可能在兩年後就需要「傷筋動骨」改造的基礎設施時,我們是否低估了其中的營運風險?

WeWork 的幽靈與二房東的算盤

如果我們要為這場 AI 基礎建設熱潮找一個商業模式的參照物,我不禁想起了那個曾經的獨角獸之王——WeWork。

請別誤會,這不是說 AI 是騙局,AI 的技術變革是真實的。但目前許多「算力租賃」或雲端服務的商業邏輯,卻帶有濃濃的 WeWork 既視感

WeWork 的模式本質是什麼?是「資產錯配」。它簽下長期的租約(長期負債),然後將空間切碎,以短租的形式賣給自由工作者(短期收入)。

現在的 AI 算力競賽,某種程度上也是一種「二房東」遊戲:

  1. 重資產投入:巨頭們花大錢買入 GPU、蓋資料中心(類似 WeWork 簽下大樓)。
  2. 期待租金回報:期望未來的 AI 應用開發者會源源不絕地來租用這些算力(類似 WeWork 的會員費)。

但這裡有一個致命的區別:WeWork 的大樓過了五年還是大樓,頂多舊一點;但你買的 GPU 過了五年,可能連廢鐵都不如(因為處理廢棄電子垃圾還要錢)。

如果 AI 應用的爆發速度(租金收入),追不上硬體折舊的速度(資產縮水),那麼這個商業模型就會出現巨大的缺口

我們現在看到的繁榮,是建立在「每個人都覺得自己需要買一把鏟子」的焦慮上。大家都在建設,都在囤積算力,就像 WeWork 瘋狂擴張據點一樣。但如果最終挖到金子的人(殺手級應用)不夠多,那麼這滿坑滿谷的昂貴鏟子,最後該賣給誰?

這是一場與時間的賽跑。科技巨頭們賭的是,在硬體變成電子垃圾之前,他們能壟斷足夠多的數據和用戶,建立起真正的軟體護城河。但對於那些純粹跟風、只做硬體堆疊的「算力二房東」來說,這可能是一場通往懸崖的狂奔

我們正在經歷一場「資本的加速老化」

寫到這裡並非要唱衰 AI 的未來。相反,正因為 AI 如此重要,我們才更需要用清醒的眼光去審視支撐它的地基。

我們正在經歷人類歷史上前所未有的「資本加速老化」時期過去,資本投入可以形成長期的護城河;現在,資本投入可能在短短兩年內就蒸發殆盡

對於投資者、創業者,甚至是身處其中的我們來說,這帶來了一個深刻的啟示:不要迷信「擁有」資產,而要專注於「流動」價值

在《大賣空》的結尾,並沒有什麼英雄拯救世界,只有少數清醒的人帶著沈重的獲利離場。在 AI 這場更為宏大的敘事中,真正的贏家,不會是那些囤積了最多舊 GPU 的人,而是那些能最快將算力轉化為解決方案、並時刻準備好拋棄舊包袱的人

在這個摩爾定律重新被點燃、硬體貶值速度堪比生鮮食品的瘋狂年代,最危險的投資不是買錯股票,而是你以為擁有了資產,實際上卻只是囤積了一堆昂貴的「未實現代價」

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