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当英伟达市值站上5万亿美元，AI产业的狂欢背后，一场围绕GPU寿命的论战正成为泡沫之争的焦点。作为算力基石的GPU，其真实经济寿命究竟是6年还是仅2-3年？这个会计问题的答案，直接决定着科技巨头数百亿美元利润的虚实，更关乎整个AI估值体系的根基。

多头辩护：6年折旧合理，经济逻辑站得住脚

投行伯恩斯坦在11月的报告中直言，GPU设定6年折旧周期完全合理，核心依据在于强劲的经济可行性。即便技术迭代加速，旧款GPU的运营成本（电力、托管等）远低于市场租赁价格，仍能创造丰厚利润——以英伟达A100为例，每小时收入0.93美元，现金成本仅0.28美元，贡献利润率高达70% 。

从物理寿命来看，行业实践证实GPU可稳定运行6-7年，早期出现的烧毁案例多为初期配置错误，而非硬件设计缺陷。且GPU价值并非线性贬值，第一年因市场偏好最新硬件损失20-30%价值后，后续贬值速度显著放缓。当前算力需求持续爆棚，即便5年历史的A100仍接近满负荷预订，旧芯片完全具备持续变现能力 。

这一观点也得到科技巨头的实际行动支撑：谷歌对服务器和网络设备采用6年折旧期，Meta计划2025年起将部分资产寿命延长至5.5年，均认为延长折旧符合硬件实际使用规律 。

空头炮轰：2-3年才是真相，会计戏法虚增千亿利润

大空头Michael Burry的警告直指核心：AI芯片等设备技术迭代快，实际产品周期仅2-3年，但Meta、微软、甲骨文等巨头却将折旧周期拉至6年，本质是通过会计手段低估折旧、虚增短期利润 。

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他测算，2026-2028年这种操作将导致科技巨头虚增利润1760亿美元，其中甲骨文利润可能被夸大26.9%，Meta则达20.8% 。而硬件实际运行数据也印证了这一质疑：高负荷场景下，GPU利用率普遍达60%-70%，寿命通常仅1-2年，理想状态下最多3年；Meta训练Llama 3时，GPU故障率高达47.3%，年化故障率约9%，三年累计故障率达27%。

更关键的是，行业已出现分歧信号：亚马逊2025年一季度将部分服务器折旧期从6年缩短至5年，理由正是AI技术加速迭代，间接佐证了硬件寿命缩短的现实 。

争议背后：AI泡沫的核心矛盾浮出水面

这场论战本质是AI产业基础设施狂飙与应用回报低迷的矛盾缩影。全球2025年计划投入2400亿美元建AI数据中心，但微软已取消部分租约，算力集群闲置率达30%，95%的企业AI项目投资回报为零。

若按6年折旧计算，科技巨头可平滑成本、美化财报，支撑高估值；若实际寿命仅2-3年，未来折旧费用将激增，真实盈利能力可能远低于市场预期。更严峻的是，谷歌TPU等替代芯片崛起、算法优化削弱算力依赖，若现有GPU提前退役，巨额投资可能沦为废铁，进一步加剧泡沫破裂风险。

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GPU的寿命之争，早已超越单纯的会计问题，成为检验AI泡沫虚实的试金石。当资本狂欢退去，唯有匹配真实应用需求的算力投入，才能让技术革新真正落地。这场多空对决的最终答案，或许将在未来3年的折旧账单中逐渐揭晓。

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