AI泡沫的「核心爭議」：GPU真的能用「6年」嗎？

近期人工智慧（AI）投資爭議聚焦 GPU 折舊年限。Bernstein 報告指出，GPU 可盈利運行約 6 年，5 至 6 年的折舊週期合理；舊款 GPU 在算力需求旺盛下仍具高價值。反觀「大空頭」Michael Burry 則警告，延長折舊可能抬高收益，市場對科技巨頭利潤真實性仍存疑。

根據投行 Bernstein 於 11 月 17 日發布的報告，將 GPU 折舊週期設為 6 年是合理的。分析師認為，即便考慮技術更新，運行舊款 GPU 的現金成本相對於市場租賃價格仍極低，使延長使用年限在經濟上完全可行。

值得注意的是，GPU 折舊問題直接關乎科技巨頭數百億美元利潤的真實性，以及當前 AI 估值泡沫的虛實。

Bernstein 分析師 Stacy A. Rasgon 指出，GPU 可盈利運行約 6 年，因此大部分超大規模資料中心採用的折舊會計方法合理。

這一結論基於經濟性分析：運行舊 GPU 的現金成本（主要包括電力與托管費用）遠低於市場租賃價格。

換言之，即便硬體性能已非最先進，只要市場對算力需求仍高，持續使用舊 GPU 仍能創造可觀的貢獻利潤。

舉例來說，已有 5 年歷史的輝達 A100 晶片，供應商依然能獲得「舒適的利潤」。只有當 GPU 老舊到 7 年前的 Volta 架構時，才接近現金成本的盈虧平衡點。

因此，報告指出，大型雲端服務商採用 5 至 6 年的折舊週期，從經濟角度來看是合理且可行的。

Bernstein 的分析拆解了 GPU 的營運經濟發現，GPU 租賃價格遠高於其運營現金成本。例如，A100 晶片每小時收入約 0.93 美元，而包含電力、托管及維護的成本僅 0.28 美元，貢獻利潤率高達 70%。

這種巨大的利潤空間，使得雲廠商有充分的經濟動機去盡可能延長 GPU 的運作時間。

此外，GPU 價值損失並非線性。第一年因「磨合期」及市場偏好，價值可能下降 20-30%，但之後價值保持相對穩定。

行業交流亦顯示，GPU 物理壽命通常可達 6 至 7 年甚至更久，早期燒毀案例多與配置錯誤有關，而非設計缺陷。

報告強調，在算力受限的市場中，對 GPU 的需求持續高漲。領先 AI 實驗室認為，更多算力是邁向更高智慧的關鍵，因此願意為任何可用算力付費，即便是舊型號。

分析師指出，A100 的算力至今仍接近完全預訂，顯示即使效率較低的舊硬體，也能在市場中保持價值。

根據公司文件，Google(GOOGL-US) 將伺服器與網路設備折舊年限定為 6 年；微軟 (MSFT-US) 為 2 至 6 年；Meta(META-US) 則計劃自 2025 年 1 月起，將部分伺服器與網路資產使用壽命延長至 5.5 年。

然而，並非所有公司都在延長折舊期。亞馬遜在 2025 年第一季度已將部分伺服器與網路設備預估使用壽命從 6 年縮短至 5 年，理由是 AI 技術更新的加速。

此舉為看空者提供論據，也顯示行業內對硬件壽命判斷存在分歧。

「大空頭」Burry 警告會計風險

與 Bernstein 的樂觀觀點相反，「大空頭」Michael Burry 於 11 月 11 日警告，科技巨頭透過延長資產有效使用壽命，低估折舊費用，人為抬高收益。

他指出，AI 晶片和伺服器週期通常只有 2-3 年，但部分公司卻將折舊週期延長至 6 年，預計 2026 年至 2028 年間可能使大型科技公司利潤虛增 1760 億美元。

Burry 還點名甲骨文 (ORCL-US) 與 Meta，稱甲骨文利潤或被夸大 26.9%，Meta 則可能被夸大 20.8%。

Burry 並非唯一這麼說的人。早在 9 月中，美國銀行與摩根士丹利亦曾警告，市場嚴重低估 AI 投資規模，對未來折舊費用增加準備不足，可能導致科技巨頭真實盈利能力低於市場預期。

這一系列警告，加上 Burry 先前揭露的輝達看跌期權持倉，加劇了市場對 AI 相關股票估值的擔憂。