俗話說得好，投資人的盡頭是網紅，“質疑王岑、理解王岑、成為王岑”。

沒想到，大空頭MichaelBurry竟然也走上了這條路，搞起了知識付費。

一個段子：學習大空頭 MichaelBurry如何通過”做空“英偉達，在3個月內實現1.5倍回報：

1）拿出800萬購買英偉達的看跌期權；

2）提前公布13F并在互聯網上大肆宣傳自己的做空倉位，引發市場熱議；

3）在市場高波之際，開始寫文章付費訂閱，定價379美金/年；

4）瞬間8萬人訂閱，笑納每月320萬美元/每年3000萬美元訂閱收入。

為了對得起3000萬美元的訂閱費，Burry最近連發了兩篇文章，他的核心觀點就是一句話：這次沒什么不一樣，就是泡沫。

他想證明即便是2000年，推動泡沫的也一樣是在當年創造了巨額利潤的“當紅炸子雞”公司們。

面對Burry的做空（他一直強調“英偉達像思科”），英偉達也給予反擊。

在上個周末，英偉達IR團隊，給華爾街的分析師們，發了一份七頁的內部備忘錄，直接回應了十幾項質疑（包括GPU折舊與循環債務融資）。

英偉達回應稱：針對“當前情況類似于歷史上，涉及供應商融資和特殊目的實體（SPV）的會計欺詐案（安然、世通、朗訊）”的說法，英偉達的情況與歷史上的會計欺詐案截然不同，因為英偉達的根本業務在經濟上是穩健的，我們的報告完整透明，而且我們非常重視自身的誠信聲譽。與安然不同，英偉達不會利用特殊目的實體來隱藏債務和虛增收入。

而針對GPU折舊問題，也即一些公司對GPU采用六年折舊法，但Burry認為芯片的實際使用壽命短于六年，英偉達的客戶們，通過將折舊成本分攤到較長的時間周期，來虛增利潤。

英偉達在備忘錄中表示：“根據實際使用壽命和使用模式，英偉達的客戶會將GPU折舊周期設定為4-6年。像A100（2020年發布）這樣的老款GPU仍然保持著很高的利用率，并能產生可觀的利潤，其經濟價值遠超一些評論員所聲稱的2-3年。”

這并不是什么“這次不一樣”，盡管很多人試圖讓它看起來不一樣。

首先，我們應該注意自2000年以來其他重要的狂熱繁榮。值得注意的是2000年代的房地產泡沫和2010年代的頁巖油革命。關于房地產繁榮，我有很多話要說，但那是另一次的話題，因為在這里不太相關。

在下面，我制作了一張圖表，將標準普爾500指數的總凈資本投資（資本支出減去折舊）除以名義國內生產總值（GDP），并疊加了相關的股市峰值。

我建議你放大圖表仔細研究一下，然后再繼續閱讀。

此處引用了書中關于電信行業供應過剩、價格暴跌的內容，提到直到2002年，光纖利用率不足5%

我所強調的是一個驚人的事實：到2002年，在泡沫期間如此狂熱建設的數據基礎設施中，實際被點亮（投入使用）的不到5%。這代表了管理層和投資者是如何殘酷地誤判了眼前的未來。CEO們太過于相信股市了。

我從未處于那種位置，但這在歷史上似乎是人性中特別無法逃避的一部分。

我可以親身告訴你，2000年3月10日的市場頂峰是怎樣出現的。也就是說，它的發生沒有任何明顯的原因。

主要的光纖資本支出仍在計劃和執行中。網絡設備的需求仍然很高。思科在2000年的收入將增長55%。光纖需要路由器。路由器賦能光纖。但股票卻在下跌。

納斯達克指數在此后的16年多里都沒有再回到那個高點之上。

然而，那個頂部真的很不起眼。

隨著2000年的推進，零部件短缺和產能限制成為常態。需求似乎很強勁，但這只是科技公司賣給科技公司，一切都以數據傳輸擴張的名義。

“我們沒有看到任何跡象表明激進的互聯網業務轉型……正在放緩——事實上，我們認為它在全球范圍內正在加速。”

—— 思科CEO：2000年8月第四季度財報發布

“……由于全行業的產能限制和對我們通信產品前所未有的需求，我們經歷了零部件短缺。”

—— 安捷倫（Agilent）CEO：2000年11月

“基于我們在前九個月經歷的勢頭和強勁的訂單積壓，我們繼續預計2000年比1999年的增長率將在40%左右。”

—— 北電網絡（Nortel）：2000年10月新聞稿

“思科很幸運能夠處于一場不僅重塑經濟，而且重塑社會各個層面的經濟革命的中心。”

—— 思科CEO：2000年9月24日新聞稿

“我們沒有看到任何放緩的跡象。我們向華爾街提供了準確的指引，我們可以按計劃執行。”

—— 思科首席戰略官：2000年11月3日

后來，安然公司（Enron）在2001年夏天的倒閉震驚了許多人。思科在2001年收入增長了17%，但開始虧損。

納斯達克在2001結束時比其峰值下跌了驚人的62%——而思科下跌了78%。那些等待放緩信號才賣出的投資者損失慘重。

AI股市多頭們幾乎異口同聲地宣稱，大規模支出在今天以及可預見的未來仍將繼續，并將導致股市在未來數月甚至數年內持續上漲。我聽說，我們現在正處于1997年。

但歷史記錄講述了一個不同的故事。房地產泡沫和頁巖油革命有著類似的動力，也并非例外。

今天的AI熱潮中的五大上市科技巨頭“騎士”——微軟、谷歌、Meta、亞馬遜和甲骨文，加上幾家處于青春期的初創公司，承諾在未來3年內投入近3萬億美元用于AI基礎設施。投資者對此絕對也是喜聞樂見。

OpenAI，被廣泛使用的生成式AI平臺ChatGPT的私有擁有者，僅在未來8年內就承諾了夢幻般的1.4萬億美元支出。它的收入不到這個數字的2%，而虧損超過這個數字的2%。其CEOSamAltman曾被問及此事：

“上市之所以有吸引力，極少數情況下就是當那些人寫出荒謬的‘OpenAl即將倒閉’之類的帖子時，我很想告訴他們，他們完全可以做空股票，我很想看到他們因此遭受損失。”

一位虧損初創公司的CEO已經在練習他對做空者的咆哮了。這說明了一切，真的。它得到了資本市場的支持，估值達到5000億美元，甚至還沒有上市。

5000億美元超過了90年代，所有上市的無利潤互聯網和電信公司的市值總和。事實上，5000億美元，正是思科在2000年3月達到的市值。

無論如何，今天的五大上市科技巨頭“騎士”在很多方面都很有趣。

事實證明，這些揮金如土的大公司在增加相同芯片/服務器的支出計劃的同時，一直在延長這些資產的有效折舊年限。90年代老派的供應商融資（vendor-financing）又回來了，只是換了個新花樣。

再一次，有一家“思科”處于這一切的中心，為所有人提供“鏟子”，并配以宏大的愿景。它的名字叫英偉達（Nvidia）。

“關于AI泡沫有很多討論。從我們的角度來看，我們看到了完全不同的東西。提醒一下，英偉達不同于任何其他加速器。我們在AI的每個階段都表現出色，從預訓練、后訓練到推理。憑借我們20年來在CUDA-X加速庫方面的投資，我們在科學和工程模擬、計算機圖形學、結構化數據處理到經典機器學習方面也表現出色。選擇英偉達是因為我們單一的架構實現了所有這3種轉變。因此，對于跨所有行業的任何形式和模態的AI，跨AI的每個階段，跨云中所有多樣化的計算需求，以及從云到企業再到機器人，都是一種架構。”

——英偉達CEO 黃仁勛（Jen-HsunHuang），2025年11月19日

在這篇文章中，我澄清了一些相關的歷史，為接下來的內容奠定了基礎。我希望這對你有幫助。

我介紹了資本周期理論（CapitalCycleTheory），并通過圖表證明了股市頂部往往出現在狂熱投資熱潮正中間這一清晰模式。

調查將在第二部分繼續，我們將仔細研究涉及這里最大玩家的會計問題——這是任何“光榮的愚行”所共有的。

我以一位著名人物的一句冷門名言作為結束。這一直是我的最愛之一。

“如果你到處去刺破氣球，你就不會是房間里最受歡迎的人。”

查理·芒格（CharlieMunger），R.I.P.02、評論區的一篇深度帖子

當然，花了379刀的觀眾們，也藏龍臥虎，不是一般人。有一篇評論貼我感覺寫的也有挺啟發，順路一并翻譯過來：

AI基礎設施的經濟學：折舊（包含Excel折舊模型）

每一次重大的經濟繁榮都離不開實體基礎設施。伯里近期的觀察促使我更深入地研究人工智能基礎設施的折舊與以往大規模資本建設時代的折舊有何異同。本文將從折舊的角度比較鐵路時代、互聯網泡沫時代和人工智能時代。

鐵路時代

19世紀和20世紀初的鐵路繁榮時期，其特點是巨額的前期土木工程投入，以及極長的經濟壽命。通過股權和長期債務融資建設的軌道、橋梁和隧道，其使用壽命可長達數十年（類似于當今可再生能源產能的建設）。這些資產的經濟壽命在25至100年之間，換言之，其有效折舊率約為每年1%至4%。鐵路具有壟斷性公用事業的特征：前期資本支出高，年折舊低，且需求可預測，從而帶來長期的現金流。現在投入巨資，就能受益數十年。

互聯網泡沫時代

與鐵路時代相比，電信時代的資產更復雜，因為某些資產的經濟壽命比其他資產更長（例如，光纖和管道的壽命為30-40年，而網絡設備的壽命為3-5年）。在整個電信網絡中，這相當于每年約5-10%的折舊率。即使在2000年的經濟衰退之后，光纖和管道在之后的許多年里仍然有用，有些至今仍在運行。在這種情況下，資本支出過時問題確實存在，但尚在可控范圍內。

人工智能時代

人工智能資本支出的構成與以往的基礎設施周期截然不同。如今，很大一部分投資流向了經濟壽命較短的資產，尤其是GPU集群和帶寬密集型網絡。隨附的Excel模型允許您調整這些假設，但基本情況已清晰地展現了這種動態變化。

假設前沿GPU的經濟壽命為三年，那么人工智能數據中心約78%的經濟產能會在前三年內耗盡（注意是經濟壽命，而非使用壽命）。實際上，在前沿人工智能計算方面投資100美元，到第三年僅剩下22美元具有經濟競爭力的產能。剩余的價值損失并非源于物理性能的退化，而是源于技術的過時。

折舊政策

過去五年，GPU服務器的折舊政策一直不統一。微軟在2023財年之前將服務器和網絡設備的折舊年限定為4年，但現在假設其經濟壽命為6年。Alphabet也采取了同樣的做法。Meta在2025年1月將其服務器的使用壽命延長至5.5年，預計這將減少29億美元的折舊費用。

AWS一直在提前淘汰部分資產，并將使用壽命從6年縮短至5年。如果一項資產的經濟壽命為2-3年，而其會計壽命為5-6年，則會導致：a)由于折舊較低，早期收益被高估；b)后期折舊加速，資本支出壓力增大，從而拖累現金流。延長折舊政策的效果在于降低年度折舊費用，增加短期收益，并平緩大規模人工智能支出帶來的影響。

這些資產真的能長期發揮作用嗎？

是的——但并不適用于前沿人工智能開發。老款GPU在推理小型模型和應對需求高峰方面仍然有用。但當其單價相對于其功耗和基礎設施成本而言失去競爭力時，其經濟價值就會大幅下降。實際上，人工智能基礎設施正在演變為兩個經濟層面：訓練資本支出（需要最新的芯片和架構）和推理資本支出（可以使用老款芯片，但壽命更長，不過對模型優化更為敏感）。這種雙重結構意味著，硬件的快速更新換代和模型需求的不斷變化都會帶來折舊風險。

這對投資者有何意義？

A)因為超大規模數據中心運營商可能會陷入一場激烈的競爭，需要不斷增加資本支出才能保持競爭力。這會導致持續的資本支出負擔結構性地增加，因此需要在超大規模數據中心運營商的建模和估值假設中明確反映這一點。

B)會計利潤短期內暴跌，要求投資者判斷已投入的資本支出能否產生足夠的經濟回報。這需要深入了解人工智能將如何融入現有產品或新產品中。

C)行業經濟可能已經發生了根本性的變化（即資本支出持續較高水平）。結論

投資者在預測自由現金流時，應注意隱含的再投資率以及人工智能資本支出回報假設的合理性。

核心問題不再僅僅是“人工智能的機遇有多大？”，而是“這項業務能否持續進行必要的再投資，從而保持領先地位？”

那些擁有雄厚的資產負債表、產品整合選擇權和定價能力，能夠將三年資產周期轉化為持久經濟價值的企業，將成為最終的贏家。而失敗者則會為時已晚地發現，在人工智能領域，折舊并非會計上的腳注，而是商業模式的本質特征。