歲月不只是一把殺豬刀：電腦為何跌價如此迅速？

在科技產品的世界裡，時間極為殘酷。對於多數資產而言，兩年的歲月頂多留下一點使用痕跡，像是你的桌子。

但對於個人電腦來說，兩年卻足以讓其身價暴跌至新機價格的三分之一。這種價值的崩跌並非源於硬體故障——那台兩年老的電腦依然能跑同樣的回歸分析跟打出同樣的報告，但那台電腦是市場上的價值卻迅速的貶值。這引發了一個經濟學上的謎題：如果設備生產力沒有實質衰退，為什麼價格會跌得如此慘不忍睹？

他們發現，電腦價值的快速貶值，乃是由技術進步驅動的「連鎖反應」。透過分析超過三千台二手電腦的價格數據，研究人員發現，電腦貶值主要不在於機器本身變差，而是出於外面的世界進化得太快（也就是所謂的摩爾定律帶來的技術革新）。

這種經濟性折舊，源於兩個相互關聯的動力：替代成本的下降與技術性過時。

首先，根據摩爾定律，生產定額運算能力的成本持續大幅下降。

換句話說，即便你手上的電腦完好如初，市場上同等規格的新機價格卻在不斷縮水。他們的研究顯示，考慮到維修，僅僅是為了讓二手電腦的價值與當前「重置成本」（Replacement Cost)保持一致，就已經佔了價格跌幅的一半以上。買家不願為舊科技支付高價，是因為同樣的錢在今天可以買到更好的東西。

然而，更深層的折舊，則來自於由軟體驅動的「過時/汰舊」（Obsolescence），這是從摩爾定律延伸而來：當軟體工程師發現硬體（如記憶體與處理速度）變得便宜時，他們會開發出功能更強大但也更耗資源的軟體。這導致原本運作正常的舊機器，因為無法運行新作業系統，或與新軟體格式不相容，而在短短幾年內變得步履蹣跚。（也就是俗稱的計劃性汰舊）。

該研究小組利用從Orion Computer blue books搜集到的二手電腦資料，將折舊拆解為幾個組成部分：年齡相關的損耗、即時折舊（即零售價損失）以及過時程度。他們發現，一旦考慮到技術過時，純粹與「年齡」相關的物理損耗幾乎可以忽略不計（事實上，隨著電腦剛出來一兩天，隨著配件的成本降低，物理損耗的折舊值可能還是負的，因為市面上的零件變得太便宜了。）

換言之，如果人類能把時間凍結，軟體不再升級，你的電腦其實非常耐用。但在現實中，二手電腦就像是在與不斷前進的技術邊界賽跑，而它天生就注定落後。軟體開發深諳摩爾定律，他們會不斷的開發新的軟體來釋放算力的可能性，同時淘汰舊時代的軟體。

折舊的速度何其驚人：一歲大的電腦，其記憶體（RAM）通常比市場中位數少 48%，運算速度慢 36%。到了兩歲時，這種「屬性落差」會讓電腦價值的跌幅再多出三成。研究強調，個人電腦中央處理器（CPU）的世代更替是關鍵指標，一旦落後兩代以上，這台機器在二手市場上的價值就幾乎歸零。

另一個有趣的發現是所謂的「即時折舊」。就像新車落地打八折一樣，電腦在售出的那一刻通常也會立即損失約 20% 的價值。這單純反映了交易成本、安裝成本等。買新機的人可以挑選自己想要的規格，而買二手的人只能接受別人的配置，這種不便利性直接反映在價格折扣上。

然而，研究也發現了一個特殊的現象：對於某些極其老舊的機型，貶值速度反而會放緩甚至出現溢價。這是因為部份可以長時期活在市場上的舊新機，有著「倖存者偏差」。這出於特定行業可能仍需依賴老舊軟體運作，或者某些古董機型具備了收藏價值。但在主流商業與家庭用途中，這些倖存者偏差是例外中的例外。

根據他們的表5.11，絕大多數的累積折舊，都是由軟體過時所造成的：

從總體經濟的角度來看，這種高折舊率意味著電腦的「使用者成本」（User Cost）極高。

使用者成本是由已故的哈佛經濟學家Dale Jorgenson所提出，是指在考量資本投資報酬率時，必須要扣除的部份，最常見的兩種使用者成本，一個是稅，另一個便是折舊。為了讓投資回本，電腦必須在極短的壽命內展現極高的邊際產能。因此，企業在購買資訊設備時，心裡其實很清楚，這筆投資必須在短短幾年內全數攤銷。

由此觀之，個人電腦之所以貶值，是因為電子產品活在一個不斷自我超越的生態系中。硬體降價促使軟體升級，而軟體升級又反過來「處決」了舊時代的硬體。這觀察自然也超越了個人電腦，在2026年以來的AI時代，依然有效：隨著算力價格下跌，工程師仍然加速的「濫用」這些算力，像2026年以來的AI Agent，便是加速了運算與開發互為增強的節奏。

另一方面，就算在GPU的領域，若能扣控制軟體汰舊的戰場，某方面還是夠進而控制GPU的硬體價值。筆者在哈佛的Lab有不少張年紀較大的GPU，為了要能利用這些GPU，不時需要維改當代的軟體的版本，這某方面也是為何Google要端出TPU來抗衡的盤算之一，因為能夠自己控制軟體汰舊的速度。