<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://talkmarkets.com/user_content/ckimages/orig_steve-johnson-zpoodqc8ymw-unsplash.webp?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://talkmarkets.com/user_content/ckimages/orig_steve-johnson-zpoodqc8ymw-unsplash.webp"/></p>
<p>照片由 Steve Johnson 提供，来源于 Unsplash</p>
<p><em>迈克尔·伯里（Michael Burry），在金融危机期间的 “逆向投资者”，正在做空人工智能交易，因为他注意到超大规模公司在超过三年的时间里一直在贬值其 GPU 芯片投资。我们支持超大规模公司，而不是伯里，</em></p>
<p>他认为他们应该在三年内完成。这是一个合理的担忧，因为自 2020 年代初以来，<strong>标准普尔 500 指数</strong>（SPX）的前瞻性收益一直由信息技术行业推动上涨。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://msgraphics.blob.core.windows.net/content/article-img/dailyguru64619.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://msgraphics.blob.core.windows.net/content/article-img/dailyguru64619.png"/></p>
<p>但是，像 <strong>Alphabet Inc.</strong>（谷歌）（GOOGL）、<strong>Microsoft Corp.</strong>（微软）（MSFT）、<strong>Meta Platforms Inc.</strong>（META）和 <strong>Amazon.com Inc.</strong>（亚马逊）（AMZN）这样的超大规模公司对 GPU 芯片的贬值是一个复杂且当前的财务会计话题，关于适当的使用寿命存在重大争论。超大规模公司正在延长 GPU 的贬值时间表，这一举动降低了费用并提升了报告收益。批评者认为这是一种激进的会计处理，因为 GPU 通常会更快过时。</p>
<p>但超大规模公司通过主张价值级联模型来为更长的贬值时间表辩护。他们认为，旧一代 GPU 一旦在顶级训练工作中被替换，就会被简单地级联到下一个层级。换句话说，它们用于计算强度较低但数量庞大的推理（运行模型）或其他任务。</p>
<p>这使得它们在多年内仍能产生显著的经济价值。他们还引用了持续的软件和数据中心运营改进，这些改进延长了硬件的使用寿命和效率。</p>
<p>如果贬值时间表与现实世界的更换周期不一致，公司可能会高估其盈利能力，并低估人工智能基础设施的资本密集型特性。这将增加人工智能繁荣转变为即将破裂的人工智能泡沫的可能性。</p>
<p>但在 2022 年底人工智能流行之前，数据中心就已经存在，当时 ChatGPT 首次推出。在 2021 年，由于对云计算需求的快速增长，美国有多达 4000 个数据中心。许多数据中心仍在使用其原始芯片。</p>
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<p><em>更多来自此作者的文章：</em></p>
<p>XLE：这不是 2015 年石油行业的重演</p>
<p>巴菲特：是的，运气在投资中也起着重要作用</p>
<p>ET：一个高收益的能源投资目标</p>

META

<p>迈克尔·伯里正在做空人工智能股票，认为超大规模云服务商对 GPU 投资的折旧期超过三年，而他认为应该更短。像 Alphabet、微软、Meta 和亚马逊这样的超大规模云服务商延长了折旧时间表，虽然这提升了收益，但也引发了对激进会计的担忧。批评者警告这可能导致盈利被高估和人工智能泡沫的出现。超大规模云服务商为其做法辩护，引用了价值级联模型和运营改进</p>

<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://talkmarkets.com/user_content/ckimages/orig_steve-johnson-zpoodqc8ymw-unsplash.webp" alt="" original-src="https://talkmarkets.com/user_content/ckimages/orig_steve-johnson-zpoodqc8ymw-unsplash.webp"/></p>
<p>Photo by Steve Johnson on Unsplash</p>
<div class="lb-trans"><p>照片由 Steve Johnson 提供，来源于 Unsplash</p>
</div><p><em>Michael Burry, the man behind the “Big Short” during the Great Financial Crisis, is shorting the AI trade because he notes that hyperscalers have been depreciating their GPU chip investments over more than three years. We side with the hyperscalers rather than Burry,</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>迈克尔·伯里（Michael Burry），在金融危机期间的 “逆向投资者”，正在做空人工智能交易，因为他注意到超大规模公司在超过三年的时间里一直在贬值其 GPU 芯片投资。我们支持超大规模公司，而不是伯里，</em></p>
</div><p>He thinks that they should be doing it for under three years. That is a reasonable concern given that the forward earnings of the <strong>S&amp;P 500 Index</strong> (SPX) have been led higher since the start of the Roaring 2020s by the Information Technology sector.</p>
<div class="lb-trans"><p>他认为他们应该在三年内完成。这是一个合理的担忧，因为自 2020 年代初以来，<strong>标准普尔 500 指数</strong>（SPX）的前瞻性收益一直由信息技术行业推动上涨。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://msgraphics.blob.core.windows.net/content/article-img/dailyguru64619.png" alt="" original-src="https://msgraphics.blob.core.windows.net/content/article-img/dailyguru64619.png"/></p>
<p>But the depreciation of GPU chips by hyperscalers like <strong>Alphabet Inc.</strong> (GOOGL), <strong>Microsoft Corp.</strong> (MSFT), <strong>Meta Platforms Inc.</strong> (META), and <strong>Amazon.com Inc.</strong> (AMZN) is a complex and current topic in financial accounting, with significant debate over the appropriate lifespan. Hyperscalers are stretching GPU depreciation schedules, a move that lowers expenses and boosts reported earnings. Critics argue that this is aggressive accounting since GPUs often become obsolete faster.</p>
<div class="lb-trans"><p>但是，像 <strong>Alphabet Inc.</strong>（谷歌）（GOOGL）、<strong>Microsoft Corp.</strong>（微软）（MSFT）、<strong>Meta Platforms Inc.</strong>（META）和 <strong>Amazon.com Inc.</strong>（亚马逊）（AMZN）这样的超大规模公司对 GPU 芯片的贬值是一个复杂且当前的财务会计话题，关于适当的使用寿命存在重大争论。超大规模公司正在延长 GPU 的贬值时间表，这一举动降低了费用并提升了报告收益。批评者认为这是一种激进的会计处理，因为 GPU 通常会更快过时。</p>
</div><p>But hyperscalers justify the longer depreciation schedule by arguing for a value cascade model. They contend that older generation GPUs, once replaced in top-tier training jobs, are simply cascaded down. In other words, they power less-computationally intense, but high-volume, inference (running the model) or other tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>但超大规模公司通过主张价值级联模型来为更长的贬值时间表辩护。他们认为，旧一代 GPU 一旦在顶级训练工作中被替换，就会被简单地级联到下一个层级。换句话说，它们用于计算强度较低但数量庞大的推理（运行模型）或其他任务。</p>
</div><p>That lets them still generate significant economic value for years. They also cite continuous software and data center operational improvements that extend the hardware’s life and efficiency.</p>
<div class="lb-trans"><p>这使得它们在多年内仍能产生显著的经济价值。他们还引用了持续的软件和数据中心运营改进，这些改进延长了硬件的使用寿命和效率。</p>
</div><p>If depreciation schedules don’t align with real-world replacement cycles, companies may be overstating their profitability and underestimating the capital-intensive nature of AI infrastructure. That would increase the chances that the AI boom is turning into an AI bubble that may be about to burst.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果贬值时间表与现实世界的更换周期不一致，公司可能会高估其盈利能力，并低估人工智能基础设施的资本密集型特性。这将增加人工智能繁荣转变为即将破裂的人工智能泡沫的可能性。</p>
</div><p>But data centers existed before AI caught on in late-2022 when ChatGPT was first introduced. During 2021, there were as many as 4,000 of them in the US as a result of the rapidly increasing demand for cloud computing. Many are still operating with their original chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>但在 2022 年底人工智能流行之前，数据中心就已经存在，当时 ChatGPT 首次推出。在 2021 年，由于对云计算需求的快速增长，美国有多达 4000 个数据中心。许多数据中心仍在使用其原始芯片。</p>
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</div><p><em>More By This Author:</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>更多来自此作者的文章：</em></p>
</div><p>XLE: This Is No Replay Of 2015 In The Oil Patch</p>
<div class="lb-trans"><p>XLE：这不是 2015 年石油行业的重演</p>
</div><p>Buffett: Yes, Luck Plays A Big Role In Investing, Too</p>
<div class="lb-trans"><p>巴菲特：是的，运气在投资中也起着重要作用</p>
</div><p>ET: A High-Yielding Energy Play To Target</p>
<div class="lb-trans"><p>ET：一个高收益的能源投资目标</p>
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AI Stocks: Does Burry's Hyperscaler Depreciation Thesis Hold Water?

- 迈克尔·伯里对 AI 投资持空头态度，因超大规模企业贬值 GPU 投资超过三年。  
- 超大规模企业如谷歌、微软等延长 GPU 折旧周期，降低费用并提升盈利。  
- 若折旧与实际更换周期不符，可能导致 AI 热潮变成泡沫。  

AI 股票：Burry 的超大规模计算折旧理论是否合理？