FX168财经报社(欧洲)讯 周一(8月12日),受益于蓬勃发展的人工智能行业的公司,正在争分夺秒地证明他们在 GPU 芯片上的巨额投资正在获得回报,但一个鲜为人知的问题将使这一努力变得更加困难。
巴克莱分析师在最近的一份报告中指出,大规模人工智能芯片投资相关的折旧是人工智能“不那么隐蔽”的成本,很少有投资者将其计入对这些公司的估值分析中。#AI热潮#
折旧是一种会计方法,允许公司将资本投资成本分摊到其使用寿命内。这意味着当一家市值超高的科技公司购买价值数十亿美元的 GPU 芯片时,它不会立即将其记录为费用,而是记录为资本支出。
这可以带来前期的巨额利润,因为资本支出不会立即计入公司的损益表,而是记录为资产使用寿命内的折旧费用。
潜在的问题是,AI GPU 芯片的使用寿命可能比许多人预期的要短得多,尤其是当 AI 芯片经历不断加速的创新周期时,导致折旧费用高于预期,最终拖累利润。
与 GPU 芯片相关的折旧成本将非常大,因此巴克莱将对云端超大规模提供商Alphabet、亚马逊和Meta Platforms明年的盈利预期下调了 10%。
巴克莱互联网分析师Ross Sandler 表示:“人工智能计算资产的折旧是这些领先公司最大的开支。我们认为,当我们开始展望 2025 年时,这种风险可能会凸显出来,因此我们很早就开始关注它了。”
由于大型科技公司花费数千亿美元购买 Nvidia 等公司昂贵的 GPU 芯片,未来几年折旧成本将大幅增加,尤其是当 Nvidia 转为每年推出一款新产品的节奏时。
Baird 董事总经理兼技术策略师 Ted Mortonson 向《商业内幕》表示:“由于 Nvidia 的设计周期非常紧凑,主要产品发布间隔大约为一年,因此所有这些产品都有不同的特点、功能和功耗配置。”
Mortonson 表示:“这是一道阻力”,并补充称,这股阻力足以影响估值,并导致人工智能股票在未来一年内下跌。
巴克莱估计,华尔街的共识低估了未来两年的折旧成本。
例如,该银行预计 Alphabet 在 2026 年的折旧成本将达到 280 亿美元,比目前的 226 亿美元普遍预期高出 24%。
对于 Meta Platforms 而言,巴克莱的折旧预期与华尔街的预期之间的差异更大,分别为 308 亿美元和 210 亿美元,这意味着潜在成本比 2026 年的预期高出 47%。
巴克莱的 Sandler 表示:“我们认为,考虑到这种错误模型,GOOGL、META 和 AMZN 的股价比普遍预期高出 5% 至 25%。”
他补充道:“虽然我们认为与 2021 年这样的历史性泡沫时代相比,估值并没有过高,但人工智能的繁荣更加清楚地表明了大型科技公司是否有必要进行多重扩张,因此在这种背景下,贬值(以及估值)脱节可能会受到严格审查。”
大型科技公司的首席财务官采用的一种会计方法是将服务器资产的使用寿命从五年延长至六年或更长时间,因为这样可以在更长的时间段内分摊成本,并减轻对收益的冲击。
但由于 Nvidia 发布新 GPU 芯片的速度太快,即使是这样也存在局限性。
“我们认为,在 6 年计划之后,不会有任何大型企业延长服务器的使用寿命,因为 GPU 的周期正在迅速增加。其结果是,大型企业可能不得不在未来承担更高的折旧费用,而不像过去几年那样对使用寿命进行了调整,” Sandler 解释道。
对于 Mortonson 来说,这一切都归结于投资 AI 资本的回报。
“华尔街有一个大问题。他们现在的支出超过 2000 亿美元,资本支出增长了 50% 以上。投资资本回报率在哪里?”莫顿森问道。“我们处于这个阶段还很早,加上所有的会计工作,一切都归结为投资资本回报率,我认为直到 2025 年或 2026 年的某个时候你才能看到投资资本回报率。”
Mortonson 补充道:“我认为目前还没有定论。我认为会计师们必须掌握它,并且在延长网络、存储和服务器与 GPU 的使用寿命之间必须有更大的透明度。这是底线。”