AI大基建一个问题，就是折旧速度太快了。现在买的高端算力卡，过3年就成了低端。比如，2024年推出的GB200超级芯片，由两个B200 GPU + 一个 Grace CPU 组成，在 AI 训练和推理任务上算力相比H100提升约 6倍；为大语言模型的推理工作提供高达30倍的性能提升，同时减少3/4的能量消耗。更何况还有去年推出的B300，还有今年推出的R100，性能大幅提高。我在去年也提醒过，算力芯片的迭代速度太快，让AI大基建的折旧成本太高。传统的基建，不管是电力基建，也是交通基建，都是可以使用几十年的时间，折旧周期很长。虽然3年前的算力卡，现在也能当做老旧算力出租，并不是说直接就淘汰了，但显然跟最新的高端算力比起来，用老旧算力的能耗成本是比较高的。所以，即使出售老旧算力，也是需要大幅折价出售，市场才会有人要。比如，H100刚出来时，售价达到4万美元，但现在美国二手价格已经跌到6000美元左右。更关键是，这些科技巨头正通过一些财报手法，掩盖购买这些算力卡的折旧成本，并没有每年将这些算力卡的折旧损失体现在财报上，而是可能要过5-6年，才会一次性计提巨额减值。打个比方，有科技巨头3年前花100亿美元买了大量H100芯片，现在这些H100芯片，实际价值可能只剩下15亿美元，但财报上仍然会显示公司有价值100亿美元的算力卡。等再过两三年，这些曾经花100亿美元的算力卡，继续减值到1亿美元时，公司才会一次性计提减值。所以，购买算力卡的折旧问题，现在还没有体现在科技巨头的财报上，但会给未来2-3年这些科技巨头财报暴雷，埋下地雷，也是未来AI泡沫时，用来加速下跌，引发市场恐慌的加速器。而且芯片发展也是日新月异，不会停滞不前，所以折旧问题，未来也会一直存在。以当前AI的盈利模式，投入100亿美元买的算力卡，想要在五六年内赚回100亿美元，显然是不可能的，盈利速度赶不上折旧速度，是AI泡沫必然破裂的其中一个原因，这只是时间问题。根源就是市场过于集中的不计成本买入高端算力卡，给了芯片过高的溢价，让芯片企业的利润远高于正常水平。等AI泡沫破裂，算力卡价格大幅下降，让AI算力成本大幅下降，各方企业对于AI基建从一窝蜂不计成本投入，开始进入到细水长流的长期持续投入过程，AI产业才能迎来真正健康的长期稳定发展。#AI泡沫##美AI工具被曝暗藏监视代码#