今天是 2025 年 11 月 17 日，今天的關鍵報告要探討的是《人工智慧基礎建設，一場債務與會計制度的遊戲！》

在上週的報告中，我們提到了第四次基礎建設豪賭的關鍵瓶頸已經從算力轉向電力。微軟總裁 Nadella 的「暖機架」困境揭露了一個殘酷真相。GPU ，買得到；電力，買不到。這迫使科技巨頭們把觸角伸向擁有土地與電力的加密貨幣礦企，甚至是那些握有電力併網權的舊經濟重工業。

但電力只是冰山一角。

當我們把目光從供給端的電力瓶頸，轉向需求端的財務結構時，會發現一個更為根本、卻被市場嚴重忽視的風險正在累積。這個風險藏在財務報表的細節中，藏在會計政策的選擇裡，更藏在每一次基礎建設狂潮中最核心的問題。也就是當泡沫破滅後，究竟能留下什麼?

歷史告訴我們，鐵路泡沫留下了鐵軌，汽車泡沫留下了公路，網路泡沫留下了光纖，但這一次，當 AI 熱潮退去，那些價值數千億美元的 GPU，還會剩下多少價值？又會對金融市場產生什麼樣的影響？

這就是今天的關鍵報告，要告訴你的。

歷史對比：這次真的不一樣

人類歷史上只有幾個時期出現過如此規模的基礎建設狂潮。19 世紀的鐵路熱潮、20 世紀初的公路與汽車、20 世紀末的光纖網路，每一次都以泡沫破滅收場，但也都為下一個時代奠定了基礎。

而每一次基礎建設中，最昂貴的核心資產，都具有一個共同特徵：它們不會技術性過時。

鐵路泡沫後，鐵軌留了下來；汽車泡沫後，公路留了下來；網路泡沫後，光纖留了下來。我們直到現在還是在使用這些基礎建設。

以光纖為例，2000 年鋪設的和 2010 年的，在物理特性上沒有本質區別。所以 10 年後，當 YouTube、Netflix 串流、雲端運算爆發時，當年的「過剩光纖」就變成了黃金資產。更重要的是，波長分波多工技術的出現，讓單根光纖的數據承載能力提升了好幾倍，這進一步延長了光纖的經濟壽命。

那麼，我們現在面臨的 AI 基礎建設熱潮呢？

AI 基礎建設中最昂貴的核心資產就是 GPU。根據業界估算，GPU 可能佔據整個資料中心建設成本的 40% 到 60%。而這個最昂貴的資產，卻面臨著前所未有的技術迭代壓力。

Nvidia 的產品發布週期已經從過去的 2 年壓縮到每年一次。Hopper H100、H200、Blackwell、Rubin，一代接一代。這意味著，4 年後的 H100，可能已經完全沒有經濟價值。當 Rubin Ultra、甚至下下代 GPU 推出時，誰還會願意為 H100 支付高額租金？誰還會選擇用 H100 來訓練最新的 AI 模型？

這創造了一個殘酷的現實。

如果 AI 泡沫破滅，能夠留下的永久資產會比光纖泡沫少得多。真正能夠留下的，就如同 Ben Thompson 所說的，只有電力基礎設施、場地和建築，以及半導體晶圓廠。但那些價值數千億美元的 GPU，很可能已經過時，只能在二手市場低價拋售，或者直接報廢。

所以當我們談論這 3,420 億美元的 AI 基礎建設投資時，必須要問的關鍵問題是，扣掉 GPU 的加速折舊後，真正能留給下一個時代的永久資產，會有多少?

會計魔術，科技巨頭的折舊遊戲

這個問題之所以關鍵，是因為它直接關係到這些公司當前的獲利是真實的，還是會計魔術下的產物。

Michael Burry 上週在推特上發出警告。他指出，科技巨頭們正在透過延長 GPU 折舊年限來人為提升帳面獲利，這是現代最常見的財務欺詐之一。根據他的估算，到 2028 年，這些公司將會虛報高達 1,760 億美元的盈餘。

雖然許多人不以為意，但我們認為，這個問題可能比 Burry 指出的更加嚴重。

因為這不只是科技巨頭在玩的會計遊戲，而是整個 AI 算力租賃產業的普遍現象。更關鍵的是，這些被人為延長使用年限的 GPU，不僅影響了損益表上的折舊與獲利數字，更被用作抵押品來借入巨額債務。

讓我們看看實際的數據。

從 2020 年到 2025 年，五大科技巨頭陸續延長了網路與運算設備的折舊年限。而這種會計彈性在 CoreWeave 和 Nebius 這兩家 AI 算力租賃公司的對比中展現得更為明顯。兩家公司的商業模式幾乎完全相同，都是提供 NVIDIA 的 GPU 作為租賃運算基礎設施。設備基本相同，收入模式相同，但對這些資產的會計處理方式卻截然不同。

Nebius 採用的是業界通用的 4 年折舊。但 CoreWeave 在 2023 年 1 月，將 GPU 的折舊期從 4 年延長到 6 年。即使在 Nvidia 宣布產品週期從 2 年縮短至 1 年之後，這一時間表也沒有改變。

更誇張的是，兩家公司對資料中心基礎設施的折舊年限估計也存在巨大差異。Nebius 估計使用壽命為 3 至 10 年，CoreWeave 則是 8 至 12 年。同樣的設備，卻有更長的折舊期限？

較長的折舊期限意味著更低的年度折舊費用、更高的短期年度利潤以及更漂亮的財務報表。對於公司的股價有著推升作用，也可以降低籌資成本。

但鑑於 Nvidia 未來產品路線圖的步伐，以及各公司在正常狀況下只想租用最新的晶片運算服務，GPU 真正具有競爭力的窗口期通常只有 12 到 24 個月。因此，假設 6 年的經濟價值，看起來顯然是過於樂觀了。

技術迭代的殘酷真相

會計政策可以延長帳面使用年限，但無法改變技術迭代的殘酷現實。

目前業界採用的折舊方式都是線性折舊，也就是假設 GPU 的價值是均勻、穩定地下降。但這個假設與現實嚴重脫節。因為技術迭代導致的是加速折舊，而非線性折舊。

過去 Nvidia 的發布週期是 2 年一代。在這種節奏下，採用 4 年線性折舊或許還算合理。但現在新晶片週期已經壓縮到可能是 1 年一代，那麼，4 年，甚至 6 年的折舊期限是否還合理呢？

這意味著什麼?

當 2026 年 Rubin Ultra 推出後，原來的 H100/H200 可能會迅速折舊。不是帳面上的折舊，而是實際經濟價值的折舊。因為租賃價格會下降，使用率也會相應降低。客戶願意支付的價格降低，而且他們會轉向新一代 GPU，這會形成一個連鎖反應。

更殘酷的是，這創造了一個與時間的賽跑。

所有業者都必須在 4-6 年的折舊期內，收回 GPU 採購成本、收回場地升級成本、賺取合理利潤，並且累積足夠現金流購買下一代 GPU。

如果無法創造合理營收，如果租賃價格因新 GPU 推出而下降，如果使用率因客戶轉向新算力而下滑，那麼就可能無法在折舊期內回本。

一旦無法回本，就會進入死亡螺旋。

第一階段：收入不足，無法在折舊期內回收成本。 第二階段：資產負債表惡化，無力購買新一代 GPU。 第三階段：設備競爭力下降，客戶流失加速。 第四階段：收益更低，債務違約。

而會計假設認為 GPU 價值是線性下降的，但現實是技術迭代導致價值加速折舊。這個矛盾，正是這場 AI 基礎建設豪賭中，最大的定時炸彈。

雖然 CoreWeave 在最新財報季中提到，目前舊款的 H100 運作良好，並且僅以 5% 的折扣就提前續簽了合約。問題是，H100 的平均租賃價格已經較去年同期已經下降了約 20%。而且 CoreWeave 也表示，因為第三方數據中心開發進度落後預期，所以營收可能下調，而這或許才是 H100 的折扣只有 5% 的原因？因為電力瓶頸讓新的數據中心延後服役，所以只能先繼續租用舊的產能？

而更危險的是，這些被人為延長使用年限的 GPU，正被用作為貸款抵押品。

債務泡沫與循環融資的風險

當會計遊戲遇上債務狂潮，風險就不再只是個別公司的問題，而是系統性的金融穩定問題。

我們在之前的報告中提到，過去是印鈔機的科技巨頭，現在開始大量發行債券，因為資本支出佔營運現金流入比重不斷攀升，相對來說，自由現金流量則是不斷下跌。發債，已經成為不得不為的財務操作。

目前這些大型科技公司的債券利差正在擴大。從 9 月的 50 個基點，快速上升到目前的 80 個基點左右。利差低點已經過去。更值得警惕的是，在 2000 年 3 月網路泡沫高峰之前的 12 個月，美國科技債券價格下跌了 8%。而現在，同樣的模式似乎正在重演。

但真正令人不安的，是一個似曾相識的金融工程手法正在 AI 產業中日益盛行。特殊目的實體 (SPV) 表外融資。這正是安隆公司倒閉和 2008 年次貸危機背後的金融操作手法。

[[特殊目的實體 (SPV) 表外融資，是什麼]]

Meta 就是最新的案例。這家公司近期籌集了約 600 億美元用於新建資料中心，但其中一半資金是透過摩根士丹利、與 Blue Owl Capital 關聯的 SPV，以表外融資方式籌集。這意味著，Meta 已經悄然將 300 億美元的 AI 基礎設施債務從其資產負債表中轉移出去。

SPV 是為持有資產或債務而設立的獨立法人實體，它允許公司在不直接在資產負債表上顯示負債的情況下籌集資金。這聽起來很耳熟嗎？沒錯，這就是安隆公司用來隱藏債務的手法，也是 2008 年金融危機中大量使用的結構性融資工具。

更令人擔憂的是，這種做法正在成為 AI 產業的常態。

馬斯克的 xAI 正在籌建一家規模達 200 億美元的 SPV，Google 則更進一步，透過信用衍生品為加密貨幣礦工的資料中心債務提供擔保。

這讓人工智慧產業鏈的風險正在層層疊加上去。

• 第一層風險：會計遊戲延長了 GPU 的折舊年限，虛增了資產價值。
• 第二層風險：這些被高估的資產被用作抵押品，借入更多債務。
• 第三層風險：大部分債務透過 SPV 等表外工具隱藏，投資人難以察覺真實槓桿率。
• 第四層風險：技術快速迭代讓這些資產實際價值加速貶值，但帳面價值仍然虛高。

當這些風險層層疊加，我們得到的不只是一個產業泡沫，而是一個系統性的金融風險。

市場正在用自己的方式表達擔憂：債券利差擴大、CDS 飆升、股債分歧、產業龍頭尋求政府補貼。現在的問題不是泡沫會不會破，而是什麼時候破，以及破裂時會留下什麼？

以上就是本週的報告。

這一次的基礎建設豪賭，與歷史上的任何一次都不同。

鐵路泡沫留下了鐵軌，汽車泡沫留下了公路，網路泡沫留下了光纖，但這一次，當 AI 熱潮退去，那些價值數千億美元的 GPU，可能只剩下二手市場的殘值。真正能留下的永久資產，只有電力基礎設施、場地和建築。

這並不是表示泡沫現在就會爆炸，只是我們越來越難用單純一家公司的資產負債表，去評估一家公司的投資風險，因為有太多問題是隱藏在資產負債表之外，而且是環環相扣、緊緊相連。

而從這兩週的報告來看，基礎設施問題不解決，美國電力成本就會上升，GPU 就會繼續閒置，而到了一個臨界點，這些公司就沒有辦法繼續支持龐大的資本支出。

聯準會下次的量化寬鬆，或許這些人工智慧產業公司的債券就會成為救市標的了吧？

備註：什麼是 SPV?

SPV 是一家專門為特定目的而成立的獨立法律實體,通常是子公司或合夥企業。母公司創立 SPV 後,會將特定資產或業務轉移給它。

表外融資的運作方式

當母公司使用 SPV 進行融資時,SPV 的負債不會出現在母公司的資產負債表上。這是因為:

• 法律獨立性 - SPV 在法律上是獨立實體
• 風險隔離 - 如果 SPV 出問題,理論上不會直接影響母公司
• 會計處理 - 在某些會計準則下,如果母公司對 SPV 的控制權有限,就不需要合併報表

實際應用例子

假設一家房地產公司想開發新建案但不想增加負債比率:

成立 SPV 專門負責這個建案

SPV 以建案作為抵押向銀行貸款

貸款只出現在 SPV 帳上,不在母公司資產負債表上

母公司的財務比率看起來更健康

爭議性

這種做法最著名的爭議案例就是安隆案(Enron)。安隆大量使用 SPV 來隱藏債務和虧損,最終導致公司破產。之後各國都加強了對 SPV 的監管和揭露要求。 現在的會計準則(如 IFRS)要求更嚴格的合併報表規定,讓這種操作的空間變小了。