大空頭伯里（Michael Burry）最近攪動(dòng)了市場(chǎng)。但他持有的1萬份英偉達(dá)的看跌期權(quán)和5萬份帕蘭提爾的看跌期權(quán)，被幾份主流財(cái)經(jīng)媒體夸大了。他做出了澄清，買了920萬美元的帕蘭提爾的看跌期權(quán)，而不是財(cái)經(jīng)媒體報(bào)道的9.12億美元。1萬份英偉達(dá)看跌期權(quán)，市價(jià)大約1千萬美元，也不是媒體報(bào)道的1.87億美元。

伯里還亮出了自己的倉位，賭到2027年，英偉達(dá)和帕蘭提爾的股價(jià)，分別跌至110美元和50美元。不過伯里稱這些看跌期權(quán)他已經(jīng)在上個(gè)月賣出。他還展示了已經(jīng)從SEC注銷了他的Scion資產(chǎn)管理公司，不過正在籌謀再干一票大的。

伯里是電影《大空頭》的原型，曾在 2008 年金融危機(jī)前成功做空次貸。他這次是做空AI，今年他一直警告說，人工智能的熱情類似于 20 世紀(jì) 90 年代末的科技泡沫。他做空這兩家最耀眼的AI企業(yè)，其邏輯是所有超大規(guī)模的云廠商，都在通過延長(zhǎng) IT 資產(chǎn)使用年限來人為地提高利潤(rùn)：在 2020 年，服務(wù)器和 GPU 等 IT 資產(chǎn)的會(huì)計(jì)使用年限通常是 3–5 年；而如今，這一數(shù)字已被延長(zhǎng)至 5–6 年。英偉達(dá)和帕蘭提爾，正是這些云廠商的上游和下游廠商。

伯里在其X賬號(hào)上稱，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心（主要的云和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施提供商）低估了折舊費(fèi)用，它們“通過人為延長(zhǎng)資產(chǎn)使用壽命來低估折舊，可以人為地提高收益——這是現(xiàn)代最常見的欺詐手段之一，”伯里寫道?！耙?-3年的產(chǎn)品周期購(gòu)買英偉達(dá)芯片/服務(wù)器，大幅增加了資本支出，本不應(yīng)該導(dǎo)致計(jì)算設(shè)備的使用壽命延長(zhǎng)，然而，這正是所有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商的做法?！?/p>

伯里估計(jì)，從2026年到2028年，這種會(huì)計(jì)手段將低估約1760億美元的折舊，從而虛增整個(gè)行業(yè)的報(bào)告收益。他特別點(diǎn)名批評(píng)了甲骨文公司和Meta，到 2028 年，它們的利潤(rùn)可能分別被高估了約 27% 和 21%。

從上表可以看出，各大云廠商對(duì)其 網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算類資產(chǎn)（包括服務(wù)器、GPU、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、存儲(chǔ)設(shè)備等）設(shè)定的折舊周期，2020年以來已經(jīng)顯著延長(zhǎng)，其中谷歌和微軟延長(zhǎng)了一倍。

折舊年限直接影響利潤(rùn)，折舊年限越短，每年分?jǐn)偟恼叟f費(fèi)用越高 ，當(dāng)期利潤(rùn)更低；反之，折舊年限越長(zhǎng)，每年分?jǐn)偟恼叟f費(fèi)用越少 ，當(dāng)期利潤(rùn)更高。

伯里認(rèn)為，這是企業(yè)人為拉高利潤(rùn)的會(huì)計(jì)手段。難怪這些年硅谷的巨頭們業(yè)績(jī)這么好。原來是整個(gè)硅谷正在系統(tǒng)性地延長(zhǎng) GPU/服務(wù)器的賬面壽命；表面上是因?yàn)樵O(shè)備更可靠、壽命更長(zhǎng)；實(shí)際上也具有顯著的 財(cái)務(wù)“利潤(rùn)平滑”與資本效率優(yōu)化作用。

這表面上是一個(gè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則問題。根據(jù)公認(rèn)會(huì)計(jì)原則（GAAP），當(dāng)公司預(yù)先支付大額資產(chǎn)（例如半導(dǎo)體、服務(wù)器等）的費(fèi)用時(shí)，可以將其成本分?jǐn)倿槟甓荣M(fèi)用，具體金額取決于公司對(duì)該資產(chǎn)折舊速度的預(yù)估。如果公司預(yù)估該資產(chǎn)的使用壽命較長(zhǎng)，則可以降低每年計(jì)提的折舊費(fèi)用，從而減少對(duì)公司利潤(rùn)的影響。

實(shí)際上更為根本的，是科技企業(yè)在IT設(shè)備投資的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)邏輯。如果要深入剖析云端 GPU 資源池的真實(shí)經(jīng)濟(jì)邏輯，必須關(guān)注一個(gè)近期被廣泛討論的話題：折舊（depreciation）。半導(dǎo)體研究咨詢機(jī)構(gòu)Semianalysis，梳理了ChatGPT推出前后，科技企業(yè)的IT設(shè)備實(shí)際使用的情況。

回到 2020 年，當(dāng)微軟、Meta、谷歌把資產(chǎn)使用年限從 3 年延長(zhǎng)到 4 年時(shí)，我們?nèi)蕴幱?“ChatGPT 之前的第 2 年（2 BC, Before ChatGPT）”；而現(xiàn)在，在 “ChatGPT 推出后的第 3 年（3 AD, After Da Launch of ChatGPT）”，延長(zhǎng)使用年限已被證明對(duì)資本開支（CAPEX）極其巨大的云廠商有利。

究竟 2020–2025 年間 IT 設(shè)備發(fā)生了什么變化？答案是：可靠性提升與商業(yè)激勵(lì)的變化。服務(wù)器 OEM（戴爾、超微、HPE、聯(lián)想、思科等）長(zhǎng)期以來提供 3–5 年標(biāo)準(zhǔn)保修期；5 年保修價(jià)格更高，但也可購(gòu)買 6 或 7 年的延保；成本上升的關(guān)鍵在于廠商是否能長(zhǎng)期儲(chǔ)備備件，支持老舊節(jié)點(diǎn)的維修。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商（如 Cisco、Arista、Aruba Juniper）甚至嘗試過 終身保修（lifetime warranty）；存儲(chǔ)廠商也提供類似模式——只需支付年度支持費(fèi)，他們就持續(xù)更換老化的硬盤?？梢灶惐绕囀袌?chǎng)：高端客戶每?jī)赡険Q一輛奔馳；而另一群人開著 20 年的舊車，只需加油與買保險(xiǎn)。

從全球最大 HPC 系統(tǒng)可以看出趨勢(shì)：這些領(lǐng)先的超級(jí)計(jì)算機(jī)使用的是市場(chǎng)上最先進(jìn)、最熱門、有時(shí)也是最節(jié)能的芯片。它們往往圍繞系統(tǒng)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中心，而非相反。這些系統(tǒng)往往可連續(xù)運(yùn)行 6–8 年。

在云市場(chǎng)上，AWS 仍在銷售含 8× V100 GPU 的 p3.16xlarge 實(shí)例；其他云市場(chǎng)（Shadeform、Prime Intellect、Runpod 等）通過 DataCrunch、Paperspace、Lambda Labs 提供類似服務(wù)。V100 于 2017 年 5 月發(fā)布，2017 年秋量產(chǎn)，2022 年 1 月英偉達(dá)停止發(fā)貨。也就是說，V100 的生產(chǎn)與備件周期長(zhǎng)達(dá) 5 年以上，上市至今已運(yùn)行 8 年，依然可用。

當(dāng)然，如今的 V100 在 每兆瓦收入效率（Revenue-per-MW） 上已遠(yuǎn)不如新卡；部分云廠商甚至拆除舊 V100、A100、乃至早期 H100 集群，為新一代 GPU 騰出功率與空間。但這并不是因?yàn)榕f GPU 老化報(bào)廢，而是因?yàn)樾?GPU 收益率更高、功耗相同——屬于經(jīng)濟(jì)性淘汰，不是物理壽命終結(jié)。

優(yōu)化 GPU 云經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵在于最大化 GPU 的經(jīng)濟(jì)壽命。根據(jù) AI Cloud TCO（總擁有成本）模型，H100 集群的運(yùn)行成本（不含資本支出）約為 $0.30–$0.40 / GPU / 小時(shí)；問題在于，5 年后，GPU 的收入能力是否仍高于這個(gè)運(yùn)營(yíng)成本？隨著英偉達(dá)推出更高效 GPU（每美元或每瓦吞吐量提升），老 GPU 的“定價(jià)權(quán)”會(huì)快速衰減。TCO 模型提供了長(zhǎng)期 GPU 租賃價(jià)格預(yù)測(cè)（涵蓋英偉達(dá)、AMD、TPUv7/8、Trainium2/3 等），并通過歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。

對(duì)于 Azure 等云廠商而言，目標(biāo)是保持 比市場(chǎng)平均更高的定價(jià)能力（pricing power）?？赡艿膶?shí)現(xiàn)路徑包括：

• 通過企業(yè)客戶關(guān)系與垂直整合（PaaS、模型、應(yīng)用）提高附加值，讓 6 年老 GPU 仍可獲利；

• 打包高利潤(rùn)服務(wù)（如數(shù)據(jù)庫、分析等）與加速計(jì)算捆綁銷售，即使 GPU 本身利潤(rùn)下降，也能通過聯(lián)動(dòng)產(chǎn)品維持收益。

這樣，“可替換算力池（fungible fleet）”策略就有意義了：通過靈活調(diào)度與產(chǎn)品打包，使老 GPU 依然能產(chǎn)生正的投資回報(bào)率（ROIC）。

未來有兩種可能：如果 Vera Rubin 等新架構(gòu)性能大幅躍升，伯里的擔(dān)憂可能成真——超級(jí)云廠商可能在 GPU 服役 2–3 年后就提前淘汰；但若 GPU 的長(zhǎng)期收益與能效保持穩(wěn)定，則老卡的價(jià)格底部（如 H100） 仍會(huì)穩(wěn)住。從黃仁勛來看，它肯定是希望云廠商對(duì)GPU“買的越多，省的越多”，通過不斷提升GPU的計(jì)算效率來縮短云廠商的采購(gòu)周期。

這些問題仍待驗(yàn)證，但TCO 模型給出了當(dāng)下最接近現(xiàn)實(shí)的估計(jì)。系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新（如英偉達(dá) GB200 BVL72）在特定應(yīng)用中能帶來數(shù)量級(jí)級(jí)別的能效與性能提升，這也解釋了為何硬件生命周期延長(zhǎng)，反而可能是 GPU 云經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

所以，云廠商之所以能延長(zhǎng)IT設(shè)備折舊期，正是反映了技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)品迭代、設(shè)備維護(hù)、企業(yè)管理方面優(yōu)化，從而延長(zhǎng)了硬件生命周期的實(shí)際情；在GPU供給短缺時(shí)，也滿足了需求； 云廠商也要考慮及時(shí)騰出寶貴的電力和空間，用來運(yùn)行產(chǎn)出token更高效的新一代芯片。

最近谷歌人工智能和基礎(chǔ)設(shè)施副總裁兼總經(jīng)理 Amin Vahdat ，也通過事實(shí)證明了這個(gè)道理。對(duì)TPU 的需求量過大，以至于谷歌云不得不拒絕一些客戶。谷歌目前有七代 TPU 硬件正在生產(chǎn)中，并且其“七八年前的 TPU 的利用率達(dá)到了 100%”。

不過伯里卻發(fā)出警告：將在本月25日，也就是ChatGPT發(fā)布3周年前，公布更多細(xì)節(jié)。

“走著瞧吧”。

參考：

https://newsletter.semianalysis.com/p/microsofts-ai-strategy-deconstructed?r=54gphk