美國大型科技企業間複雜的「循環融資」交易引發了市場對 AI 投資泡沫化的深切擔憂，如今，一道新的「地雷」已然浮現，並正在持續攪動美股 AI 族群的走勢，這就是資產折舊的隱憂。
隨著全球科技巨頭為了競爭 AI 領先地位，斥巨資大量購入昂貴的高階 GPU 和半導體晶片，這些核心資產的實際貶值速度，成為業內資深人士關注的焦點。他們擔心，如果這些晶片的壽命遠低於企業財報預期，由此產生的巨大折舊成本將會增加企業的財務負擔，進而拖累未來的盈利能力。
這股擔憂並非空穴來風。近來，美股 AI 股已顯現疲態，納斯達克 100 指數在過去幾週內下跌了 6.3%，而科技精選行業 SPDR 基金的跌幅更超過了 9%。
質疑聲浪中，最引人注目的來自兩位知名的業界空頭。電影《大賣空》的原型邁克爾 · 貝瑞（Michael Burry）和著名賣空者吉姆 · 查諾斯（Jim Chanos）不約而同地將「折舊擔憂」列為質疑當前 AI 交易的核心理由。
貝瑞近期在 X 平台發文指出，他估算在 2026 年至 2028 年間，科技巨頭的折舊額可能被低估了 1,760 億美元。他的論點核心在於，企業普遍預期的 6 年晶片週期過於樂觀。鑑於輝達等晶片製造商不斷加速的 GPU 更新換代速度，貝瑞認為晶片的實際經濟壽命可能僅有短短的兩到三年。
這項擔憂並非個案。 BCA Research 全球首席策略師 Peter Berezin 也公開表示，如果以嚴謹的數據來看，到 2030 年，超大規模 AI 公司將持有至少 2.5 兆美元的 AI 資產。若按照 20% 的折舊率計算，每年將產生 5,000 億美元的折舊總額，這筆金額將超過它們過去的總支出。
比網路泡沫更甚的資本開支：加速折舊
Sparkline Capital 創辦人兼首席投資長 Kai Wu 在一份最新報告中，也對折舊問題提出了量化警示。他預測，在未來五年內，折舊價值可能會從每年 1,500 億美元暴增至 4,000 億美元。他直言，儘管「七巨頭」擁有極強的獲利能力，但隨著資本支出激增引發的折舊費用開始計提，其未來幾年的淨利潤將不可避免地受到拖累。
Kai Wu 也認為，許多分析師對超大規模企業設定 5-6 年人工智慧資料中心使用壽命的假設是過度樂觀的，而 2-3 年的使用壽命才是更合理的判斷。
基於晶片更快的折舊週期，他將當前 AI 基礎設施的支出水準與歷史上的兩次重大經濟熱潮進行了比較：鐵路建設熱潮和網路熱潮。
他指出，相對於 GDP 的比例而言，當前 AI 支出已經超過了網路熱潮時期的峰值。雖然仍低於鐵路建設高峰期，但考慮到 AI 晶片的使用壽命遠低於鐵路資產，一旦將加速折舊的因素納入考量，今天 AI 建設的支出規模將位居歷史榜首。
華爾街尚無定論 但陰影已投下
儘管折舊論點已在部分資深投資者之間引發高度關注，但它尚未在整個華爾街或 AI 產業內部獲得廣泛認同。目前主流策略師鮮少對此發出正式警告。例如，Bernstein 分析師 Stacy Rasgon 在報告中指出，GPU 可獲利運行的時間週期大約為 6 年，多數超大規模企業當前的折舊核算方式是合理的。
然而，無論最終誰的預測正確，圍繞加速折舊這一理論和觀點的持續探討與升溫，本身就已為年內曾炙手可熱、勢不可擋的人工智慧投資熱潮投下了一片揮之不去的陰影。
新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網