尽管科技巨头在人工智能领域投入了数千亿美元，但一种看似不寻常的会计处理——AI芯片等基础设备的折旧方式——却出人意料地成为市场争议的焦点，引发了企业是否在利用它来提高利润的激烈争论。据《华尔街日报》12月8日报道，Meta、Alphabet、微软和亚马逊等公司近期延长了其服务器和网络资产的预期使用寿命。这一会计变更直接减少了当期费用损失，从而推高了账面利润。此举立即引发部分投资者的警惕和审视。著名的“大空头”迈克尔·伯里称其为“现代常见的欺诈行为之一”。他上个月在一篇文章中写道，延长资产的使用寿命将减少损失成本并增加表观收入，这将导致超过资产估值和虚假收入报表。在大笔资本支出命悬一线的情况下，这种会计估计的调整足以撼动市场的根基。不过，对于关注科技巨头这一点的投资者来说，关键问题可能并不是简单的“对错”。尽管延长损失期限可能会改善公司的利润，但市场更关心的是最终的投资回报，而不是损失程序的会计细节i，以及这些会计处理是否最终会影响对人工智能投资长期价值的判断。会计调整的“利润魔力”是折旧，它是一种会计实践，可确保随着时间的推移在财务报表中确认资本投资成本。当公司延长资产的“预计使用寿命”时，意味着将总成本分摊到更长的时期内，从而每年减少成本，并直接减少成本。增加当前收入。近年来，科技巨头肯定一直在这样做。以Meta为例，将大多数服务器和网络资产的预期使用寿命提高到2025年的5.5年，从之前的4到5年提高到2020年的不到3年。这一变化使Meta在2025年前9个月的成本减少了23亿美元。不过，需要指出的是，其同期总收入接近130亿美元，税前收入比我们多出23亿美元。 60 接近 130 亿美元，这个税前金额比我们多了 10 亿美元。其他巨头也出现了同样的趋势。 Alphabet和微软目前对类似资产采用六年折旧年限，而2020年为三年。亚马逊将在2020年使用4年，并在2024年增加到6年，但在2025年将一些服务器和网络设备的损耗年限降低到5年。影响数十亿美元收入的会计估计调整做法确实受到市场的审视。直线法与加速损失：哪个更现实？这场争议的核心或许不在于具体损失年限，而在于损失方式的选择。目前，大多数公司采用“直线折旧法”，这意味着每年的折旧费用在资产的整个使用寿命内保持不变。然而，对于AI芯片等技术日新月异的硬件来说，这种方法可能无法准确反映其价值轨迹的真实衰减。报告引用的数据显示，跟踪 NVIDIA CHIP 价格的组织 Silicon Data 发现，使用三年的 H100 系统的平均转售价值约为新 H100 价格的 45%。这表明此类房产的价值在开发初期下降得更快，然后趋于稳定。在这种情况下，“加速破产程序”或许更能体现生态经济现实。采用这种方法，资产的折旧成本前几年较高，以后几年较低，更符合资产价值快速下降的曲线。不过，分析也指出，即使采用加速损失法，与直线的差异也可能不足以拉低整体财务状况。市场应该关注什么？从根本上说，财务报表中的许多数字都是基于估计、猜测和假设，而损失费用本身就是一种使计算精确的会计结构。对于需求量很大的高科技设备，Lovea 很难准确预测准确的有效生命周期。对于市场来说，更令人担忧的信号可能是资产减值。根据会计准则，如果资产价值出现重大减值，管理层必须进行大幅减值。但这通常是发生在公司自身股价暴跌之后，这与“科技七人”目前的市场地位是一个巨大的呐喊。因此，尽管围绕扣除额的会计争论十分激烈，但它可能并不是投资决策的关键因素。正如报告分析指出的那样，如果有一天投资者认为大量人工智能投资被浪费了，原因将不是公司选择的折旧期限。对于这些科技巨头的AI创业来说，最终判断这些投资能否在未来带来可观回报的是市场，而不是一路上使用的会计估计。
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