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AI圈都在紧张:一块GPU能撑几年?

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过去三年,AI 行业就像在开加速挂。模型越跑越大,数据中心越建越多,英伟达的股价越飞越高。

但就在全球科技巨头准备在未来五年砸下 1 万亿美元造 AI 数据中心时,一道灵魂提问突然冒出来:

一块 GPU,到底能撑几年?

就是这么一个看起来挺小的硬件寿命问题,已经成为了影响 AI 行业的最刺激、最敏感、最能影响股价的 KPI。包含在投资人、高管在内的各界人士似乎都在试图判断核心设备的使用寿命。

而让人焦虑的是,这个问题没有正式的标准答案。

其中,Google、Oracle 和 Microsoft 给出的服务器寿命最高可达 6 年,而像做空者 Michael Burry 这样的怀疑者认为没那么长,可能也就 2~3年。

AI圈都在紧张的一个问题

当全球 Top 的一批公司计划在未来五年投入 1 万亿美元建设 AI 数据中心时,有一个项目让高管与投资人都格外紧张:折旧。

过去十年,服务器、存储设备这些老货都能用 5 到 7 年,大伙都心里有数。

但 GPU 不一样。三年前才开始狂买,没人知道它们到底能用多久、不值钱得有多快

“折旧”,顾名思义,就是将一项硬件资产的成本分摊到预计可用寿命内,在科技行业经常被提及且很关键。因为企业要预测它们购入的几十万张英伟达 GPU 能使用多久、价值能保留多久

简单理解:折旧=资产寿命。寿命越长,利润越好看;寿命越短,利润“啪”一下蒸发。

如果你有关注过,你甚至会发现市面上对于GPU的折旧有完全不同的看法。

AI GPU:一个全新的折旧难题

AI GPU 在市场上的历史还很短。

英伟达面向数据中心的首批 AI 芯片于 2018 年发布,而真正让 GPU 市场爆发的是 2022 年底 ChatGPT 的诞生。此后,英伟达数据中心收入从 150 亿美元飙升到截至 1 月的财年里的 1152 亿美元,足足十倍。

“是三年、五年还是七年?”Latham & Watkins 的副主席 Haim Zaltzman(长期从事 GPU 融资业务)表示,目前没有可参考的长期使用记录,这对融资影响巨大。

乐观派:6年!

业内不少巨头给出的答案比较统一:6年!

Google、Oracle、Microsoft 等基础设施巨头认为其服务器可以用长达 6 年。 但微软似乎最近有所调整:它们也可能更快折旧——微软在最新年度文件中称其计算设备的寿命为 2 至 6 年。

此外,一些英伟达客户认为 AI 芯片会长期保值,因为旧 GPU 对部分任务仍有需求。CoreWeave(大量采购 GPU 并出租)自 2023 年以来一直按照 6 年折旧周期来计提。

CoreWeave CEO Michael Intrator 表示,他们对 GPU 寿命的判断是“数据驱动”的。

他曾对外表示,公司手上的 A100(2020 年发布)全部租满,还有一批因合同到期而释放出来的 H100(2022 年发布),立即以原价 95% 的水平售出。

“所有的数据都在告诉我,这些基础设施是保值的。”

不过,市场却啪啪打脸。CoreWeave 在财报后股价仍跌了 16%,今年高点以来已跌去 57%,反映了市场对 AI 过度投资的担忧。Oracle 也从 9 月高点跌去 34%。

怀疑者:GPU 只能用 2 到 3 年?

最激烈的怀疑者之一是著名做空者 Michael Burry,他最近披露了自己正在做空英伟达和 Palantir的仓位。为什么?

Burry 认为 Meta、Oracle、Microsoft、Google 和 Amazon 都高估了 AI 芯片的使用寿命,从而低估折旧。他认为服务器的真实寿命只有 2–3 年,这会导致企业利润被“虚高”。

对于这个言论,Amazon 和 Microsoft 拒绝了回应;Meta、Google 与 Oracle 也尚未置评。

黄仁勋暗示:前代 GPU 会提前“过气”!

AI 芯片可能在 6 年内贬值,原因包括:

  • 硬件磨损
  • 技术更新太快导致迅速过时
  • 虽可运行任务,但成本效益大幅降低

英伟达 CEO 黄仁勋早已有暗示。当英伟达发布新一代 Blackwell 时,他调侃说上一代 Hopper 价值会暴跌:

“当 Blackwell 大规模出货时,你根本送不出去 Hoppers。”“虽然还有些场景 Hopper 能用……但不多。”

英伟达现已从两年一代加速到一年一代,AMD 也同步提速。

亚马逊今年早些时候还将部分服务器资产的寿命从 6 年调降至 5 年,理由是 AI 技术迭代速度更快。

与此同时,其它云厂商却在拉长新服务器的寿命预估。

微软:别在单代 GPU 上“押重注”

关于这个问题,微软 CEO 纳德拉在本周表示,公司正刻意拉开 GPU 采购节奏,不愿在单一代产品上投入过多。

他指出,现在英伟达新旧 GPU 的竞争更激烈。

“我们最大的经验之一是英伟达迁移速度变快了。我不希望被某一代 GPU 的 4–5 年折旧周期套住。”

其实,说到底,还是这个行业发展实在太快了。

首先,纳德拉也提到了,英伟达的发布节奏从两年一代变成了一年一代。即便硬件寿命没变,但价值衰减速度暴涨。

其次,虽然推理成本可以降低,但代际更新的GPU显然,速度更快。而旧的 GPU 能跑,但速度变慢、整体下来的算力成本却会变高,经济上不划算了。

再者,二手市场需求变幻莫测。有些行业用旧卡完全够用,有些任务必须用最新架构。这就形成了极其神奇的价格波动。

所以 GPU 并不是物理寿命上的坏掉,而是从实际业务上不划算了:“还能跑,但跑得不值钱。”

https://www.cnbc.com/2025/11/14/ai-gpu-depreciation-coreweave-nvidia-michael-burry.html

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