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专题：科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头

关于这轮 AI 热潮到底是不是泡沫这个问题 ，过去两年争论不休 。但在反复讨论“这些钱花得值不值”之前
，我们似乎都默认了一个前提：这笔钱是一个大致确定的数字
。但高盛近期发布的一份报告认为，这个前提可能并不成立。

近期 ，高盛全球研究院发布了一份名为《Tracking Trillions》的报告
，他们以英伟达（NVIDIA）的前瞻数据中心收入作为锚点，推算出 2026 至 2031 年全球 AI 基础设施累计资本开支的基线：约 7.6 万亿美元 。其中 ，计算芯片约 5.1 万亿，数据中心约 2.15 万亿
，电力约 3,580 亿
。2026 年单年约 7,650 亿美元，到 2031 年增至 1.64 万亿。

但报告真正想说的不是 7.6 万亿这个数字高或低 ，而是这个数字本身极其脆弱 。市场习惯把 AI CapEx（资本支出）当作需求侧问题来讨论：AI的商业化能不能撑起这些投入？但高盛认为
，供给侧的不确定性同样巨大，而且被严重低估。建这些东西到底要花多少钱 ，取决于一小组很少被摊开讨论的假设
。

改变其中任何一个
，万亿美元级别的数字就会跟着偏移。

一块芯片该折旧几年

报告列出了四个最能撬动总量的假设 。排在第一位的是 AI 芯片的经济使用寿命
。

这是一个正在华尔街引发激烈争论的变量。目前超大规模厂商普遍按 4 到 6 年的周期对 GPU 服务器计提折旧 。但英伟达已转向年度产品发布节奏：Hopper（2022） 、Blackwell（2024）
、Rubin（2026）、Rubin Ultra（2027）每一代在能效和性能上都是数量级的跃升，而非渐进式改良
。这使得 5 到 6 年的折旧周期在经济意义上越来越难以自洽。

高盛的敏感性分析显示 ，将芯片使用寿命从 5 年缩短到 3 年
，2026-2031 年间的隐含年度折旧总额从约 3 万亿美元跳升至近 4 万亿美元；反过来延长到 7 年，则降至 2.2 万亿美元 。仅这一个参数的调整 ，就可以让生态系统承受的折旧成本偏移上千亿美元
。

图丨芯片使用寿命的敏感性分析（来源：Goldman Sachs）

知名投资人 Michael Burry 在 2025 年下半年公开做空英伟达和 Palantir 时
，正是以此为核心论据。他估计 2026 至 2028 年间，超大规模厂商因高估芯片使用寿命将累计少计约 1,760 亿美元折旧 ，从而使利润虚高超过 20% 。他的判断是：芯片的真实经济寿命接近 2 到 3 年，当前的会计处理不过是一种盈余管理
。

各家厂商的实际动作也呈现出有意思的分歧。亚马逊在 2025 年初将部分服务器的折旧年限从 6 年缩短至 5 年
，为此承受了约 7 亿美元的营业利润冲击，并在 2024 年四季度对一批提前退役的设备计提了 9.2 亿美元加速折旧 。

微软 CEO Nadella 则公开表示 ，公司正有意拉开不同代际芯片的采购节奏
，避免在单一代产品上背负四五年的折旧包袱。而 Meta 在三年内三次延长服务器使用寿命，最近一次在 2025 年 1 月 ，将折旧减少转化为单季度 29 亿美元的利润增量
，恰好发生在亚马逊缩短折旧周期的同一时间
。

CoreWeave CEO 则给出了相反的证据：该公司 2020 年购入的 A100 芯片目前仍然满负荷运转，一批合同到期的 H100 被立刻以原价 95% 的价格重新租出。高盛报告也承认 ，旧芯片在推理 、边缘计算和合成数据生成等低敏感度场景中仍有经济价值
，这种分层部署模式可能支撑更长的使用寿命 。

争论的本质不是技术问题，而是利润表问题
。折旧年限决定了每年需要摊销多少成本 ，进而决定了这场万亿美元豪赌的账面回报率。

数据中心正在变成另一种东西

第二个关键假设是数据中心的建设成本 。高盛的基线假设是每兆瓦 1,500 万美元
。但报告指出
，这个数字正面临上行压力。

传统云数据中心的建设成本大约是每兆瓦 1,000 万美元 。AI 时代的数据中心完全不同：机架功率密度从过去的 5-15 千瓦飙升?