随着科技巨头在人工智能领域投入数千亿美元巨资，一项看似平淡的会计处理——AI 芯片等关键设备的折旧方法，正意外成为市场争议的焦点，引发了关于企业是否借此美化盈利的激烈辩论。
据《华尔街日报》12 月 8 日报道，近期，包括 Meta、Alphabet、微软和亚马逊在内的公司纷纷延长了其服务器和网络资产的预计使用年限。这一会计变更直接降低了当期折旧费用，从而推高了账面利润，此举立即引起了部分投资者的警觉和审视。
知名 “大空头” Michael Burry 更是将此举称为 “现代常见的欺诈之一”，他在上月的一篇文章中写道，延长资产使用年限会减少折旧费用并增加表观利润，这会导致资产估值过高和利润虚报。当巨额资本支出悬于一线时，这种会计估计的调整足以牵动市场的敏感神经。
然而，对于关注这些科技巨头的投资者而言，问题的关键可能并非简单的 “对与错”。尽管延长折旧年限确实能即时提升盈利数字，但其对公司基本面的实质影响或许有限。市场更关注的是 AI 投资的最终回报，而非会计处理细节。而更深层次的讨论已经转向折旧方法的选择，以及这些会计处理最终是否会影响对 AI 投资长期价值的判断。
<h2 style="text-align: left">会计调整的 “利润魔法”</h2>
折旧是确保资本投资成本在财务报表中随时间推移而得到确认的会计实践。当公司延长资产的 “预计使用年限” 时，就意味着将总成本分摊到更长的时间段内，从而降低了每一年的费用，直接提升了当期利润。
科技巨头们近年来确实在这样做。以 Meta 为例，该公司在 2025 年将其大部分服务器和网络资产的预计使用年限提高到 5.5 年，而此前为 4 到 5 年，在 2020 年时甚至低至 3 年。这一变更使 Meta 在 2025 年前九个月的折旧费用减少了 23 亿美元。不过，需要指出的是，其同期的折旧总额接近 130 亿美元，税前利润则超过 600 亿美元。
同样的趋势也出现在其他巨头身上。Alphabet 和微软目前对类似资产采用 6 年的折旧年限，远高于 2020 年的 3 年。亚马逊在 2020 年使用 4 年，到 2024 年提高至 6 年，但在 2025 年又将部分服务器和网络设备的折旧年限削减至 5 年。这种通过调整会计估计来影响数十亿美元利润的做法，自然会引发市场的审视。
<h2 style="text-align: left">直线法 vs 加速折旧：哪种更真实？</h2>
这场争议的核心或许并不在于折旧年限的具体数字，而在于折旧方法的选择。目前，绝大多数公司采用的是“直线折旧法”，即在资产的整个使用寿命内，每年的折旧费用保持不变。
然而，对于技术日新月异的 AI 芯片等硬件而言，这种方法可能无法准确反映其价值的真实衰减轨迹。据报道援引的数据显示，追踪英伟达芯片价格的机构 Silicon Data 发现，一个使用了三年的 H100 系统，其平均转售价值约为全新 H100 价格的 45%。这表明，这类资产的价值在使用的早期阶段下降得更快，随后趋于稳定。
在这种情况下，“加速折旧法” 或许更能反映经济现实。采用该方法，资产在早期的折旧费用会更高，后期则更低，这与资产价值快速下跌的曲线更为匹配。不过，分析也指出，即便改用加速折旧法，与直线法产生的差异可能也并非天差地别，不足以颠覆整体财务状况。
<h2 style="text-align: left">市场应该关注什么？</h2>
从根本上说，财务报表中的许多数字都建立在估计、猜测和假设之上，折旧费用本身就是一种会计构造，精确计算几乎不可能。对于需求旺盛的高科技设备，管理层也难以准确预知其确切的有效生命周期。
对于市场而言，更值得警惕的信号或许是资产减值。根据会计准则，如果资产价值出现严重受损，管理层应进行大额减记。但这种情况通常发生在公司自身股价已经崩溃之后，这与 “科技七巨头” 目前的市场地位相去甚远。
因此，尽管围绕折旧的会计辩论十分激烈，但它可能并不会成为影响投资决策的关键因素。正如报道的分析所指，如果投资者某天得出结论，认为大量的 AI 投资正在被浪费，那原因也不会是公司选择了何种折旧年限。对于这些科技巨头的 AI 冒险，市场最终的评判标准将是这些投资能否在未来带来可观的回报，而非沿途所采用的会计估计方法。

英伟达

科技巨头延长 AI 芯片等设备的折旧年限确实能立竿见影地提升账面利润，例如 Meta 因此在今年前九个月减少了 23 亿美元的费用。然而，分析称，这场会计技术辩论的实际影响可能有限，市场的最终焦点仍是数千亿美元 AI 投资的长期回报率，而非会计处理的细枝末节。

- 科技巨头延长资产使用年限，降低折旧费用，提升账面利润。  
- 投资者对此表示警惕，认为可能存在利润虚报风险。  
- 市场关注 AI 投资回报，而非会计处理细节。

关于 AI 芯片的折旧，科技巨头们真的在 “耍财技” 吗？