芯片折旧，引发会计风波

文｜半导体产业纵横

到底什么才是正确的折旧方法？

科技公司正斥资购买英伟达芯片和其他设备，而关于这些资产会计处理方式的争论日益激烈。这次，AI公司的一些批评者可能有些反应过度了。

投资者很少会像现在这样，对固定资产折旧时间表这种看似平淡无奇的话题如此痴迷。但当少数几家全球最大的公司在人工智能基础设施上的支出高达数千亿美元时，市场自然会密切关注。

2015年电影《大空头》中由克里斯蒂安·贝尔饰演的原型、著名投资经理迈克尔·伯里最近对此火上浇油。"延长使用寿命会减少折旧费用并增加表面利润，"他在上个月的一篇文章中写道。"这是现代更常见的欺诈行为之一，导致资产估值过高和利润虚高。"

无论这种批评是否有道理，我们都需要客观地看待这个问题。

科技巨头的折旧策略调整

例如，Meta今年将其大多数服务器和网络资产的预计使用寿命延长至5.5年。此前该公司称使用的是4到5年的范围。而在2020年，Meta表示其使用寿命仅为3年。

Meta表示，最新的延期使其2025年前9个月的折旧费用减少了23亿美元。这不是一个小数目。但为了理解其规模，我们需要知道其总折旧费用接近130亿美元，而税前利润超过600亿美元。

Alphabet、微软(Microsoft)和亚马逊对类似资产的使用寿命也比五年前更长。Alphabet和微软目前为6年，高于2020年的3年。亚马逊在2020年使用4年期限，到2024年延长至6年，但今年将部分服务器和网络设备的这一数字缩减至5年。

折旧与利润对比（过去12个月）

公司将折旧费用计入收益，是因为其固定资产最终会磨损或过时。这种做法确保了资本投资的成本在财务报表上随时间推移得到确认。管理层的任务是选择一定的年限来逐步减记这些资产。

多年来，当大型科技公司延长其折旧资产的使用寿命时，都会招致投资者的审查。这是可以理解的，因为这样做可以通过将费用转移到更远的未来来提振当期收益。管理层只需敲击键盘，通过改变会计估计就能使一年的收益增加数十亿美元，这看起来即便不算激进，也有些厚颜无耻。

直线法vs加速折旧

不过，归根结底，更好的问题可能不是关于正确的年限是多少，而是什么是正确的折旧方法。直线法是目前流行的方法，即特定采购的每年折旧费用是相同的。

然而，某些类型的资产在早期价值下降得更剧烈，然后稳定下来并在一条可预测的曲线上更平缓地下降。一个恰当的例子：根据追踪英伟达芯片定价的Silicon Data的数据，使用了三年的H100系统的平均转售价值最近约为全新H100价格的45%。

在这种情况下，所谓的加速折旧法可能比直线法更能反映经济现实。如果使用6年期限，早期的折旧费用会更高（此时经济效益消耗得更快），而后期的费用会更低。

尽管如此，在这种情况下差异不会太大。在直线法下，第三年的累计折旧将不到购买价格的一半。使用加速时间表，这一比例会略高于一半。而且，大型AI超大规模企业的投资者非常清楚，对当今投资的任何大额回报预期都要等到数年之后。

会计本质：估计与假设

从根本上说，公司财务报表中的大多数数字都是建立在估计、猜测和假设之上的。所谓的折旧费用就像会计中的许多其他东西一样，是一个人为构建的概念。

精确性是罕见的。没有人能得到一个可证明是正确的答案，来说明一家公司的固定资产每年贬值多少。公司管理层可能也不知道特定资产的使用寿命是多少，特别是对于高需求的科技设备。

如果资产价值严重受损，管理层应该记录更大规模的减记。但通常减记只有在公司自身股价暴跌后才会出现，这显然不适用于七巨头。

如果投资者有朝一日得出结论认为大量AI投资被浪费了，那也不会是因为公司选择了怎样的折旧时间表。虽然还有其他充分的理由去怀疑科技巨头如何核算其AI冒险，但折旧问题的争论不会对大局产生决定性影响。