<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，來源於 Unsplash</p>
<p><em>邁克爾·伯裏（Michael Burry），在金融危機期間的 “逆向投資者”，正在做空人工智能交易，因為他注意到超大規模公司在超過三年的時間裏一直在貶值其 GPU 芯片投資。我們支持超大規模公司，而不是伯裏，</em></p>
<p>他認為他們應該在三年內完成。這是一個合理的擔憂，因為自 2020 年代初以來，<strong>標準普爾 500 指數</strong>（SPX）的前瞻性收益一直由信息技術行業推動上漲。</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>（微軟）（MSFT）、<strong>Meta Platforms Inc.</strong>（META）和 <strong>Amazon.com Inc.</strong>（亞馬遜）（AMZN）這樣的超大規模公司對 GPU 芯片的貶值是一個複雜且當前的財務會計話題，關於適當的使用壽命存在重大爭論。超大規模公司正在延長 GPU 的貶值時間表，這一舉動降低了費用並提升了報告收益。批評者認為這是一種激進的會計處理，因為 GPU 通常會更快過時。</p>
<p>但超大規模公司通過主張價值級聯模型來為更長的貶值時間表辯護。他們認為，舊一代 GPU 一旦在頂級訓練工作中被替換，就會被簡單地級聯到下一個層級。換句話説，它們用於計算強度較低但數量龐大的推理（運行模型）或其他任務。</p>
<p>這使得它們在多年內仍能產生顯著的經濟價值。他們還引用了持續的軟件和數據中心運營改進，這些改進延長了硬件的使用壽命和效率。</p>
<p>如果貶值時間表與現實世界的更換週期不一致，公司可能會高估其盈利能力，並低估人工智能基礎設施的資本密集型特性。這將增加人工智能繁榮轉變為即將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，數據中心就已經存在，當時 ChatGPT 首次推出。在 2021 年，由於對雲計算需求的快速增長，美國有多達 4000 個數據中心。許多數據中心仍在使用其原始芯片。</p>
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<p><em>更多來自此作者的文章：</em></p>
<p>XLE：這不是 2015 年石油行業的重演</p>
<p>巴菲特：是的，運氣在投資中也起着重要作用</p>
<p>ET：一個高收益的能源投資目標</p>

META

<p>邁克爾·伯里正在做空人工智能股票，認為超大規模雲服務商對 GPU 投資的折舊期超過三年，而他認為應該更短。像 Alphabet、微軟、Meta 和亞馬遜這樣的超大規模雲服務商延長了折舊時間表，雖然這提升了收益，但也引發了對激進會計的擔憂。批評者警告這可能導致盈利被高估和人工智能泡沫的出現。超大規模雲服務商為其做法辯護，引用了價值級聯模型和運營改進</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，來源於 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>邁克爾·伯裏（Michael Burry），在金融危機期間的 “逆向投資者”，正在做空人工智能交易，因為他注意到超大規模公司在超過三年的時間裏一直在貶值其 GPU 芯片投資。我們支持超大規模公司，而不是伯裏，</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>他認為他們應該在三年內完成。這是一個合理的擔憂，因為自 2020 年代初以來，<strong>標準普爾 500 指數</strong>（SPX）的前瞻性收益一直由信息技術行業推動上漲。</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>（微軟）（MSFT）、<strong>Meta Platforms Inc.</strong>（META）和 <strong>Amazon.com Inc.</strong>（亞馬遜）（AMZN）這樣的超大規模公司對 GPU 芯片的貶值是一個複雜且當前的財務會計話題，關於適當的使用壽命存在重大爭論。超大規模公司正在延長 GPU 的貶值時間表，這一舉動降低了費用並提升了報告收益。批評者認為這是一種激進的會計處理，因為 GPU 通常會更快過時。</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>但超大規模公司通過主張價值級聯模型來為更長的貶值時間表辯護。他們認為，舊一代 GPU 一旦在頂級訓練工作中被替換，就會被簡單地級聯到下一個層級。換句話説，它們用於計算強度較低但數量龐大的推理（運行模型）或其他任務。</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>這使得它們在多年內仍能產生顯著的經濟價值。他們還引用了持續的軟件和數據中心運營改進，這些改進延長了硬件的使用壽命和效率。</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>如果貶值時間表與現實世界的更換週期不一致，公司可能會高估其盈利能力，並低估人工智能基礎設施的資本密集型特性。這將增加人工智能繁榮轉變為即將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，數據中心就已經存在，當時 ChatGPT 首次推出。在 2021 年，由於對雲計算需求的快速增長，美國有多達 4000 個數據中心。許多數據中心仍在使用其原始芯片。</p>
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</div><p>XLE: This Is No Replay Of 2015 In The Oil Patch</p>
<div class="lb-trans"><p>XLE：這不是 2015 年石油行業的重演</p>
</div><p>Buffett: Yes, Luck Plays A Big Role In Investing, Too</p>
<div class="lb-trans"><p>巴菲特：是的，運氣在投資中也起着重要作用</p>
</div><p>ET: A High-Yielding Energy Play To Target</p>
<div class="lb-trans"><p>ET：一個高收益的能源投資目標</p>
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AI Stocks: Does Burry's Hyperscaler Depreciation Thesis Hold Water?

- 邁克爾·伯裏對 AI 投資持空頭態度，因超大規模企業貶值 GPU 投資超過三年。  
- 超大規模企業如谷歌、微軟等延長 GPU 折舊週期，降低費用並提升盈利。  
- 若折舊與實際更換週期不符，可能導致 AI 熱潮變成泡沫。  

AI 股票：Burry 的超大規模計算折舊理論是否合理？