一文講清AI泡沫，折舊從來不是關鍵

回顧一下前幾篇文章，吹彈可破的4000點過后，市場并沒有積極樂觀起來，反而4000點成了我們股民的收費站，每次路過4000點，賬戶里的錢都會少一些，最近已經連續過了5、6遍了，實慘。這確實有些出乎我的意料，沒想到突破4000點的過程是這樣的。

后來我們觀察到市場的投機氣氛過于濃厚，而進入四季度的業績真空期，科技股的業績錨點基本在三季度得到兌現，于是我們判斷市場如果沒有充分的成交量，可能很難將市場的估值泡沫再推高一個臺階。

既然過了4000點，市場選擇了持續震蕩整理，而且成交量一時無法有效釋放，在這種謹慎的市場氛圍下，大家開始關注AI這個中流砥柱，到底還能不能繼續往前沖，繼而帶動全球資產估值持續抬升。我們得不出一個AI泡沫的確定性結論，但我們可以得出一個關于AI泡沫脆弱結構的確定性結論。

今天一早美國傳奇大空頭的言論開始發酵，空方似乎真的找到了一個合理的切口去質疑AI投資的收益性。

那就是AI設備投資的折舊問題。

打個比方，一個工廠購置一套機床，買入價格100萬，折舊期是10年，那比較通用的折舊算法是，每年折舊10萬，10年后，正好折舊結束。

那折舊會影響什么呢？

工廠進行生產活動中，生產成本一般包含原材料，電費，工廠的工人成本，還有廠房、設備等固定資產的折舊。

上面這個基本概念結合一些上市公司開拓新業務時候的運營數據，可以得出一些顯而易見的商業規律。

當一個公司開拓新業務，廠房設備都會進入投產狀態，折舊就會從會計層面正式開始。于是在半年、一年，甚至更久的時間里，如果設備處于緩緩爬坡階段，或者產品訂單并不充裕，都會導致產能無法滿負荷開啟。

再舉個例子，一條產線，滿產一年可以生產一億的產品，折舊成本每年是1000萬元，其他原材料，員工每年成本也是1000萬。于是問題來了，因為沒有訂單或者產線還不太穩定，無法滿產，此時這條產線一年只能生產2000萬產品，因為員工和原材料成本可以靈活機動，也許只要300萬，但折舊成本卻依然是1000萬。

于是本來可以一年賺8000萬毛利，現在卻只能賺700萬，因此在統計上看，毛利率就會天差地別。隨著產能利用率的提升，毛利率也隨之提升。

這個例子舉得不好，因為絕大多數上市公司投入第二曲線，拓展新業務的初期，其實都沒錢賺，還會純虧損。

折舊實際上是個會計報表上的概念，是用來平滑利潤數字而人為設計的。折舊也有好的一面，我見過很多國內汽車產業鏈上的公司，他們的設備都是10年前就購置的進口設備，質量還算過得去，加上國內的工程水平很高，維修能力也很強。這些設備早已折舊完畢，意味著什么呢？

意味著他們的生產成本中可以不考慮設備折舊，廠房折舊，為什么海外老牌企業毛利率那么高，而我們國內諸如半導體企業這樣的毛利率卻很低呢？原因就在于折舊，人家成本里已經不包含設備了，早就折舊完了。所以啊，國內半導體，或者超大投入的那些公司，譬如京東方這樣的，動輒上百億的設備投資，只要投入期結束，折舊高峰完全度過，遠期的利潤會非常美麗。

扯遠了，回到AI的折舊問題上。

有跡可查的數據是，這些網絡大企業確實在逐漸增加自己網絡設備的折舊年限，從2020年的3年折舊，變成了現在的5～6年，這樣每年分攤的固定資產投資會變少，成本會變低，利潤會變好看。

如果算力板塊真能用5～6年，這樣的折舊年限設定沒啥問題。可算力這東西老礦工們都懂，咸魚這些二手交易平臺上，前幾年經常會出現廉價的3090,3080顯卡，這些都是被礦工們用殘廢的老卡。

強算力環境下，高功耗，高發熱量，持續不間斷地工作，對板塊芯片、顯存等元器件都構成重大的消耗。

消費級顯卡平均壽命約12-18個月，部分超頻嚴重或散熱不良的顯卡可能在6個月內出現故障。專業礦卡設計時考慮了長期負載，壽命可達2～3年，但需定期更換散熱硅脂和風扇。當然如果你讓顯卡經常休息，不進行長期滿負荷運作，自然壽命可以持續到5～6年。

假如算力需求非常旺盛，火力全開，那么算力卡很可能堅持不到網絡大廠們設定的5～6年折舊期，如果提前報廢，就會立即影響當期利潤。

假如算力卡收著點兒用，真用到了5～6年，是不是說明算力需求沒有很旺盛，或者說算力投入有些浪費了？

于是詭異的質疑就隨之而來，你用猛了，你這折舊年限說服不了人；你用得不猛，你描述的算力需求是不是也沒那么旺盛？

昨晚段永平在雪球的訪談也提到了AI，從歷史看但凡能提高效率的技術，最終都會加速經濟發展。

質疑歸質疑，AI發展的大信仰不能丟。不管AI泡沫是否會間歇性停滯，或者造成了什么重大的金融動蕩，起碼最終結果是好的。

再退一步，就算AI基建影響到了那些大公司的利潤，不就是讓他們美國股東難堪一點嗎，也不是什么大不了的事。

再退一步，就算3年折舊，板塊三年燒壞了，那產業鏈更新換代周期是不是更快，產值更大了呢？

再退一步，就算AI資本開支這輪投猛了，影響到未來的投資進度了，那也是3年、5年后的事了，走一步看一步唄。

退到最后，其實上述的問題，都不是核心。

舉個例子，有個行業的加工商們聽到了一則謠言，說生產某個商品未來會賺大錢，于是他們大舉買入上游原材料，導致原材料大漲。可當他們生產出商品后，發現根本沒有人買，于是上游原材料暴跌，中游加工商們巨虧。

發現了嗎？關鍵中的關鍵，從來不是這些互聯網大廠們的資本開支，而是觸達終端后，大家買單的欲望高不高！

商品能不能給消費者提供價值，從消費者手里賺到錢，這才是整個商業閉環中的最后一環，沒有這個，啥也別提。

對于我們投資者來說，我們的目光不能再停留于AI云計算，瘋狂搞機房，租算力，搞大模型那些事情上了。我們要關注的是每一個性感的AI落地場景。

AI眼鏡似乎已經被META證明行得通，AI筆記本，AI耳機，AI玩具，AI機器人？

最近聽到個消息說，北美大模型龍頭要在27年出一個AI好東西...

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