迈克尔·伯里对大型科技公司会计做法的批评：AI折旧时间表分析

本分析基于Morningstar/MarketWatch [1]、Fortune [2]和InvestorPlace [3]于2025年11月发布的最新报告，探讨迈克尔·伯里关于大型科技公司AI基础设施会计做法的指控。

以预测2008年金融危机而闻名的迈克尔·伯里指出，这是他所认为的"现代最常见的欺诈行为之一"[1]。他的分析聚焦于主要科技公司——Meta（META）、Alphabet（GOOGL）、微软（MSFT）、亚马逊（AMZN）和甲骨文（ORCL）——将AI服务器和GPU的折旧时间表从传统的2-3年延长至5-6年[1][2][3]。

• 伯里预测，2026-2028年间，这种会计变更将导致折旧被低估1760亿美元[2][3]
• 潜在收益膨胀：甲骨文27%，Meta21%[2][3]
• 当前市场数据显示，这些公司的估值倍数处于高位：Meta市盈率26.98倍，微软36.23倍，Alphabet27.26倍，亚马逊33.58倍[0]

尽管伯里发出警告，市场反应仍喜忧参半。截至2025年11月14日：

• 纳斯达克指数上涨1.58%，表明市场尚未完全接受看空观点[0]
• 个别科技股表现疲软：META过去一个月下跌15.06%，AMZN下跌1.22%，GOOGL下跌0.78%，而MSFT表现相对强劲，上涨1.37%[0]

• Callodine Capital的Jim Morrow将其描述为"历史上最拥挤的交易"，并预测即将到来的"折旧海啸"[2]
• Uncovered Alpha的Richard Jarc估计GPU的经济寿命为1-2年，而非账面记录的5-6年[2]
• 《经济学人》将其称为"AI云核心的4万亿美元会计谜题"[2]

• 美国银行半导体团队认为AI需求仍然"强劲"，英伟达披露2025-26年数据中心订单超过5000亿美元[2]
• CoreWeave首席执行官报告称旧芯片需求强劲，2022年的H100芯片仍能获得溢价[1]
• 一些人认为，前所未有的AI需求意味着即使是旧芯片也能在要求较低的任务中保留价值[2]

核心问题在于会计假设与技术过时之间的不匹配。有记录的变更包括：

• Meta自2025年1月起将服务器/网络资产的使用寿命从4-5年延长至5.5年[2]
• Google从3年延长至6年[2]
• 甲骨文从5年延长至6年[2]

这造成了根本的矛盾：虽然会计规则可能允许更长的折旧时间表，但AI技术的快速进步表明技术过时的速度要快得多。Meta的折旧费用变化——2020年为63.9亿美元，2021年为75.6亿美元，2022年为85亿美元[2]——显示了延长折旧前这些费用的规模。

集中度风险尤其令人担忧，近一半的401(k)资金与六家大型科技公司相关[2]。前所未有的资本部署——每个超大规模数据中心成本为500亿美元，而企业试图"同时建设50个"[2]——如果AI投资逻辑被证明存在缺陷，将带来系统性风险。

1. 会计风险
   ：如果美国证券交易委员会（SEC）或会计准则机构判定当前折旧做法不当，企业可能面临大规模重述财务报表和加速折旧费用的情况。
2. 技术过时风险
   ：如果AI硬件进步速度快于预期，企业可能需要减记资产或加速折旧，从而显著影响收益。
3. 集中度风险
   ：大型科技公司在市场中的高度集中，如果这些公司同时面临挑战，将造成系统性脆弱性。
4. 监管审查风险
   ：尽管目前尚未宣布SEC的调查，但这些指控的高关注度可能引发监管审查。

• SEC关于科技公司会计做法的声明或调查
• 公司财报电话会议中关于折旧方法的讨论
• 独立专家对AI硬件寿命的技术分析

• 实际更新周期与预计折旧时间表的对比
• 自由现金流转化率与报告收益的对比
• 机构投资者持仓变化

• 电网容量与数据中心利用率
• AI投资回报率指标与实际生产力提升
• 潜在的政府干预或支持机制

关于大型科技公司会计做法的争论凸显了AI时代收益质量的根本问题。虽然企业认为延长折旧时间表反映了旧芯片在要求较低的应用中的实际使用寿命，但批评者认为这掩盖了技术快速过时的真实成本。

即将到来的2026-2027年将是关键时期，因为企业将面临是否更新在最近繁荣期购买的AI基础设施的决策。如果伯里的分析被证明是正确的，随着会计现实与技术过时的差距缩小，投资者可能面临显著的市场调整。

与以往的科技泡沫不同，AI行业拥有前所未有的政府支持和战略重要性，这可能为正常市场调整提供支撑[2]。然而，会计假设与技术现实之间的根本不匹配表明，投资者应仔细审查收益质量指标，尤其是折旧趋势以及自由现金流与报告收益的对比。