一文讲清AI泡沫，折旧从来不是关键

回顾一下前几篇文章，吹弹可破的4000点过后，市场并没有积极乐观起来，反而4000点成了我们股民的收费站，每次路过4000点，账户里的钱都会少一些，最近已经连续过了5、6遍了，实惨。这确实有些出乎我的意料，没想到突破4000点的过程是这样的。

后来我们观察到市场的投机气氛过于浓厚，而进入四季度的业绩真空期，科技股的业绩锚点基本在三季度得到兑现，于是我们判断市场如果没有充分的成交量，可能很难将市场的估值泡沫再推高一个台阶。

既然过了4000点，市场选择了持续震荡整理，而且成交量一时无法有效释放，在这种谨慎的市场氛围下，大家开始关注AI这个中流砥柱，到底还能不能继续往前冲，继而带动全球资产估值持续抬升。我们得不出一个AI泡沫的确定性结论，但我们可以得出一个关于AI泡沫脆弱结构的确定性结论。

今天一早美国传奇大空头的言论开始发酵，空方似乎真的找到了一个合理的切口去质疑AI投资的收益性。

那就是AI设备投资的折旧问题。

打个比方，一个工厂购置一套机床，买入价格100万，折旧期是10年，那比较通用的折旧算法是，每年折旧10万，10年后，正好折旧结束。

那折旧会影响什么呢？

工厂进行生产活动中，生产成本一般包含原材料，电费，工厂的工人成本，还有厂房、设备等固定资产的折旧。

上面这个基本概念结合一些上市公司开拓新业务时候的运营数据，可以得出一些显而易见的商业规律。

当一个公司开拓新业务，厂房设备都会进入投产状态，折旧就会从会计层面正式开始。于是在半年、一年，甚至更久的时间里，如果设备处于缓缓爬坡阶段，或者产品订单并不充裕，都会导致产能无法满负荷开启。

再举个例子，一条产线，满产一年可以生产一亿的产品，折旧成本每年是1000万元，其他原材料，员工每年成本也是1000万。于是问题来了，因为没有订单或者产线还不太稳定，无法满产，此时这条产线一年只能生产2000万产品，因为员工和原材料成本可以灵活机动，也许只要300万，但折旧成本却依然是1000万。

于是本来可以一年赚8000万毛利，现在却只能赚700万，因此在统计上看，毛利率就会天差地别。随着产能利用率的提升，毛利率也随之提升。

这个例子举得不好，因为绝大多数上市公司投入第二曲线，拓展新业务的初期，其实都没钱赚，还会纯亏损。

折旧实际上是个会计报表上的概念，是用来平滑利润数字而人为设计的。折旧也有好的一面，我见过很多国内汽车产业链上的公司，他们的设备都是10年前就购置的进口设备，质量还算过得去，加上国内的工程水平很高，维修能力也很强。这些设备早已折旧完毕，意味着什么呢？

意味着他们的生产成本中可以不考虑设备折旧，厂房折旧，为什么海外老牌企业毛利率那么高，而我们国内诸如半导体企业这样的毛利率却很低呢？原因就在于折旧，人家成本里已经不包含设备了，早就折旧完了。所以啊，国内半导体，或者超大投入的那些公司，譬如京东方这样的，动辄上百亿的设备投资，只要投入期结束，折旧高峰完全度过，远期的利润会非常美丽。

扯远了，回到AI的折旧问题上。

有迹可查的数据是，这些网络大企业确实在逐渐增加自己网络设备的折旧年限，从2020年的3年折旧，变成了现在的5～6年，这样每年分摊的固定资产投资会变少，成本会变低，利润会变好看。

如果算力板块真能用5～6年，这样的折旧年限设定没啥问题。可算力这东西老矿工们都懂，咸鱼这些二手交易平台上，前几年经常会出现廉价的3090,3080显卡，这些都是被矿工们用残废的老卡。

强算力环境下，高功耗，高发热量，持续不间断地工作，对板块芯片、显存等元器件都构成重大的消耗。

消费级显卡平均寿命约12-18个月，部分超频严重或散热不良的显卡可能在6个月内出现故障。专业矿卡设计时考虑了长期负载，寿命可达2～3年，但需定期更换散热硅脂和风扇。当然如果你让显卡经常休息，不进行长期满负荷运作，自然寿命可以持续到5～6年。

假如算力需求非常旺盛，火力全开，那么算力卡很可能坚持不到网络大厂们设定的5～6年折旧期，如果提前报废，就会立即影响当期利润。

假如算力卡收着点儿用，真用到了5～6年，是不是说明算力需求没有很旺盛，或者说算力投入有些浪费了？

于是诡异的质疑就随之而来，你用猛了，你这折旧年限说服不了人；你用得不猛，你描述的算力需求是不是也没那么旺盛？

昨晚段永平在雪球的访谈也提到了AI，从历史看但凡能提高效率的技术，最终都会加速经济发展。

质疑归质疑，AI发展的大信仰不能丢。不管AI泡沫是否会间歇性停滞，或者造成了什么重大的金融动荡，起码最终结果是好的。

再退一步，就算AI基建影响到了那些大公司的利润，不就是让他们美国股东难堪一点吗，也不是什么大不了的事。

再退一步，就算3年折旧，板块三年烧坏了，那产业链更新换代周期是不是更快，产值更大了呢？

再退一步，就算AI资本开支这轮投猛了，影响到未来的投资进度了，那也是3年、5年后的事了，走一步看一步呗。

退到最后，其实上述的问题，都不是核心。

举个例子，有个行业的加工商们听到了一则谣言，说生产某个商品未来会赚大钱，于是他们大举买入上游原材料，导致原材料大涨。可当他们生产出商品后，发现根本没有人买，于是上游原材料暴跌，中游加工商们巨亏。

发现了吗？关键中的关键，从来不是这些互联网大厂们的资本开支，而是触达终端后，大家买单的欲望高不高！

商品能不能给消费者提供价值，从消费者手里赚到钱，这才是整个商业闭环中的最后一环，没有这个，啥也别提。

对于我们投资者来说，我们的目光不能再停留于AI云计算，疯狂搞机房，租算力，搞大模型那些事情上了。我们要关注的是每一个性感的AI落地场景。

AI眼镜似乎已经被META证明行得通，AI笔记本，AI耳机，AI玩具，AI机器人？

最近听到个消息说，北美大模型龙头要在27年出一个AI好东西...

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