AI泡沫下的“折旧周期”与国产算力崛起

“赢家诅咒”正在显现。

11月3日，英伟达开盘价208.08美元，至11月28日（美东时间）收盘价为177美元，跌幅已近15%。

“在人工智能泡沫的喧嚣中，公司处境艰难。”在一篇流传出的英伟达内部会议讲话中，黄仁勋依然展现出深入骨髓的危机意识，尽管上周发布的2026财年Q3财报再度超越华尔街预期，但做空的声浪越来越高。

与此同时，谷歌的股价从11月3日至11月28日（美东时间）上涨了13%以上，从282.42美元升至320.12美元。

Gemini3.0的发布成为投资者重建信心的关键节点，谷歌一扫过去在AI上的颓势，被认为重新坐上了AI的牌桌，而支撑Gemini训练的TPU，更被视为英伟达强劲的对手。

然而，无论是谷歌还是英伟达，都必须面对一个更为严峻的挑战：“Scaling时代已经终结。”OpenAI前首席科学家IlyaSutskever在接受采访时表示，单纯依靠堆算力、扩规模的路线已经触及天花板，人工智能需要新的范式。

三年前，OpenAI发布ChatGPT-3.5版本震惊全球。自此之后，AI一日千里，人类从未如此急切地奔向新时代。

如今，这场革命是否会以同样节奏继续下去？技术乐观派描绘的究竟是乌托邦，还是纸牌屋？

“折旧周期”的罗生门

“Folly（愚蠢）。”11月24日，“大空头”迈克尔·伯里（MichaelBurry）在一篇名为《泡沫的首要特征：供给侧贪婪》的文章开头如是写道。

迈克尔·伯里自诩为“卡桑德拉”，将当前美国人工智能热潮描述为“一场壮丽的荒唐之举”，并指出英伟达的“陨落”将是美国AI行业泡沫破裂的前兆。理由是科技巨头们在数据中心建设和芯片采购上投入巨额资金，但下游应用端实际收入难以覆盖成本。

迈克尔·伯里并非唯一的质疑者。综合红杉资本对“AI’s$600BQuestion”的测算以及贝恩等咨询机构对2030年AI收入需求的情景分析，目前可识别的AI直接收入仍只有数百亿美元量级。而要完全消化正在发生的数千亿美元级AI基础设施投入，部分研究认为到2030年全球AI相关年收入可能需要提升至数万亿美元规模。

更激烈的争议发生在“循环融资风险”和“GPU折旧周期虚增”的讨论中。

前沿GPU的经济寿命只有三年，这并非由于物理性能的退化，而是源于技术的过时。随着AI模型技术的高速演进，人工智能数据中心约78%的经济产能会在前三年内耗尽。

从当前所有超大规模数据中心运营商的财务操作来看，他们是在拉长GPU的折旧周期。一位硅谷的人工智能交易专家HenryZhang在其文章《折旧幻象：大型科技公司如何制造每股收益》中分析称：微软将服务器使用寿命从4年延长至6年，这一会计变更使营业收入增加了数十亿美元；Meta将服务器和网络资产的期限延长至5.5年（原为4年）。

“仅此一项调整预计今年就能为其带来约29亿美元的额外收入。”HenryZhang表示，谷歌和甲骨文的服务器使用寿命也都延长至6年。然而，拉长折旧周期并不能保证几年后这些成本能带来同样稳定的收入。

TPU路线曙光出现

事实上，英伟达面临更大的压力来自其客户。

硅谷巨头们纷纷踏上“造铲”之路。特斯拉CEO马斯克宣布已组建起一支具备行业顶尖水平的芯片研发团队，并在车辆控制系统与数据中心部署了数百万颗自研AI芯片。

TPU的成功更被认为是英伟达“泡沫破灭”的可能因素之一。中昊芯英（杭州）科技有限公司是国内最早走TPU路线的芯片公司。

中昊芯英首席解决方案架构师平晓峰表示，谷歌最新的TPUv7采用更先进的制程和更大更快的HBM容量，提升了TPU的能效比。TPU架构专为AI/ML而生，专注于张量运算以实现更高的计算速度。

谷歌推出“TPU命令中心”软件，简化了TPU的集成与管理。它借鉴了PyTorch框架，允许开发者无须精通谷歌的JAX语言即可操控TPU集群。

国产算力“走自己的路”

尽管硅谷关于AI泡沫的争议不断，国内AI业界并未因此激起太多涟漪。

英伟达在中国营收占比持续下滑，从历史高点约26%降至2025财年的13.1%。黄仁勋甚至在采访时表示“中国市场份额已归零”。

与此同时，本土替代加速。华为昇腾910C的AI推理性能已约为英伟达H100的60%，寒武纪业绩爆发，2025年上半年营收同比增长44倍。

未来不会出现单一垄断，而是形成“通用GPU+专用TPU+行业定制ASIC”的多层次、差异化市场格局。百家争鸣的背后是各司其职，共同建设良好的生态。