人工智能業界熱議：GPU折舊周期究竟幾耐？
隨著全球數間最具價值的科技巨頭計劃於未來五年內斥資1萬億美元建設人工智能數據中心，折舊問題成為管理層和投資者關注的焦點。折舊，作為會計上的一項重要概念，指的是將硬件資產的成本分攤至其預計使用壽命期間。對於科技行業而言，尤其是購買數以十萬計Nvidia圖形處理單元（GPU）以支持AI運算的公司來說，準確預測這些設備的使用壽命和價值保持期變得至關重要。
像Google、Oracle及Microsoft等基建巨頭表示，他們的AI伺服器可用長達六年；但Microsoft在最新年報中亦指出其計算機設備的壽命介乎兩至六年，顯示存在不確定性。這對於資金提供者而言意義重大，因為設備的使用年限越長，企業可攤銷的折舊時間越長，利潤受到的影響就越少。
AI GPU尤其難以估算壽命，因為它們在市場上仍屬新興產品。Nvidia首款專為數據中心設計的AI處理器約於2018年推出，而現時的AI熱潮由2022年底ChatGPT問世開始算起，只有三年時間。同期，Nvidia數據中心收入由150億美元激增至2025年1月結束財年的1150億美元。
Latham & Watkins律師事務所副主席Haim Zaltzman表示，GPU的折舊年限是三年、五年還是七年，對融資成效影響甚大，卻難有準確數據支持。
部分Nvidia客戶認為，AI晶片可長期保值，且即使是較舊型號的處理器，仍會有客戶願意付費使用。CoreWeave這家購買GPU並出租給客戶的公司，自2023年起採用六年折舊週期。CoreWeave行政總裁Michael Intrator在季度財報後向CNBC表示，公司以數據為依據評估GPU壽命，旗下2020年推出的Nvidia A100芯片已全數出租，2022年推出的H100芯片合同到期後亦以接近原價95%迅速被租用。他認為，所有數據顯示基建設備仍具價值。
不過，CoreWeave股價在財報公布後下跌16%，今年以來累計跌幅達57%，反映市場對AI過度投資的憂慮。Oracle股價亦由9月高位跌34%。
做空大師Michael Burry是AI投資的主要懷疑派，他最近披露對Nvidia及Palantir的沽空倉位。Burry認為包括Meta、Oracle、Microsoft、Google及Amazon等公司高估了AI晶片的使用壽命，低估折舊影響，實際壽命應該只有兩至三年，令企業盈利被誇大。Amazon和Microsoft拒絕置評，Meta、Google及Oracle未有回應。
芯片折舊速度加快，技術更新帶來挑戰
AI晶片可能在六年內折舊加速，原因包括物理磨損、故障，或因新一代GPU問世而迅速過時。Nvidia CEO黃仁勳早前曾戲言，隨著新款Blackwell芯片大量出貨，前一代Hopper芯片將變得「無人問津」。他坦言Hopper在某些情況下仍能使用，但「數量不多」。
Nvidia現時每年推出新AI芯片，較以往兩年一代的節奏大幅加快。其主要競爭對手AMD亦採取相同策略。Amazon於今年2月的文件中表示，因應AI和機器學習技術發展加快，將部分伺服器的使用壽命由六年縮短至五年。
與此同時，其他大型雲端服務商卻延長了較新伺服器設備的GPU使用壽命預期。Microsoft CEO Satya Nadella表示，公司正嘗試分散購買AI晶片的時間，避免在單一代晶片上過度投資，並認為新款Nvidia AI晶片最大的競爭對手是其上一代產品。他不希望在一代晶片上背負四至五年的折舊負擔。
折舊專業協會副會長及Emrydia Consulting創辦人Dustin Madsen指出，折舊是一項管理層基於多種因素的財務估計，技術行業的快速變化可能改變最初預測。估算通常會考慮技術淘汰速度、維護情況、類似設備的歷史壽命及內部工程分析。審計師會仔細審查企業提出的折舊年限是否合理，並要求提供相關數據支持。
評論與啟示
這篇報導揭示了人工智能硬件投資中一個被忽視但極為關鍵的財務問題：GPU的折舊周期。隨著AI應用需求爆炸式增長，企業在硬件部署上投入巨資，但如何合理計算折舊，直接影響企業財務報表的真實性與投資決策的合理性。
首先，GPU硬件壽命的不確定性反映了AI技術迭代速度之快，硬件更新換代頻繁，傳統的折舊模型難以完全適應。這種情況下，企業可能會因過度樂觀估計折舊年限，從而誇大利潤，誤導投資者。
其次，從投資角度看，CoreWeave等公司信心十足，採用六年折舊，但其股價仍遭受市場拋售，顯示市場對AI硬件需求及折舊風險有較大分歧。Michael Burry的觀點則提醒我們，過度樂觀的估值可能隱藏著泡沫風險。
第三，企業管理層在硬件採購策略上的調整（如Microsoft分散購買，避免過度集中於單一代晶片）是理智且必要的，這種策略有助於降低技術淘汰帶來的財務風險。
最後，監管層及審計師在審核折舊估算時應保持高度警覺，確保企業提供充分且透明的數據支持，避免財務報表被技術快速變遷掩蓋真實風險。
未來，隨著AI技術日益成熟，硬件折舊的估算模型必須不斷調整，以反映市場現實和技術進步。投資者亦應警惕硬件折舊背後潛藏的財務風險，避免僅憑行業熱潮作出盲目投資。這不僅是財務會計的挑戰，更是AI產業可持續發展的關鍵所在。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
