科技 大盘查诺斯警告AI资本支出存财务错配，算力租赁回报率仅个位数

在6月21日由Jack Farley主持的Macro Minds研讨会上，华尔街传奇空头吉姆·查诺斯与科技对冲基金Analog Century Capital合伙人瓦尔·兹拉特夫，就AI资本支出繁荣、半导体周期及算力基建的商业模式展开了深度激辩。

查诺斯警告称，当前科技行业正经历类似90年代末的资本支出热潮，产业链上下游在财务报表上存在巨大错位。他指出，那些销售芯片、数据中心设备的公司正在立即确认收入和利润，而花费巨资的超级云厂商却在将这些成本资本化，通过四至七年折旧摊销，而非直接计入运营开支。查诺斯回顾了互联网泡沫时期的教训：1998年至2000年，标普500营业利润在两年内增长了30%，但当订单簿在2001年崩溃而折旧成本继续显现时，利润暴跌了40%。他表示，买芯片、建数据中心的成本目前都记在“在建工程”里，一旦它们上线并开始折旧，对利润的冲击将是巨大的。

对于目前火热的算力租赁平台，查诺斯给出了极度悲观的评价。他直言，如果一家公司从英伟达买芯片，租别人的数据中心，再把算力转租给微软或谷歌，那它本质上就是一家设备租赁公司，而非科技公司。他透露了当前算力基建的真实投资回报率：如果有供电的数据中心和芯片，预期的税前投资回报率只有5%至8%，全是个位数。查诺斯建议，投资者应该做多芯片所生产的东西，而不是芯片所在的地方。

兹拉特夫则从需求端提出反驳。他指出，当前的AI需求可以通过底层的词元使用量来实时追踪，这与1999年仅靠企业画大饼完全不同。由于词元使用量的爆发，自今年1月以来，算力现货价格上涨了40%到50%，甚至那些使用了六、七、八年的老旧GPU租金都在上涨。关于估值，兹拉特夫抛出了核心数据：英伟达目前的交易价格大约是其2027年预期每股收益的15倍，博通在近期回调后是2028年预期收益的12倍，整个板块并没有走向极端的泡沫。但他也承认，AI的缩放定律属于经验规律，一旦有人研发出新的非Transformer架构模型，大幅降低单位算力成本，当前整个算力军备竞赛的逻辑基础就将动摇。

在存储芯片领域，兹拉特夫揭示了供给端的核心物理约束。因AI模型向推理、长上下文窗口及AI智能体演进，对存储的需求呈爆炸式增长，部分存储价格已上涨了4到5倍。但半导体设备公司受制于供应链复杂性，其出货量每年最多只能增长30%到35%，这是物理极限。他指出，目前市场给存储公司的远期市盈率仅为6到7倍，因为市场错误地认为6到9个月后就会出现周期性衰退导致价格暴跌，但由于产能扩张受限，这次需求的高峰将比过去25年都要高，且高位维持的时间会更长。

对话的高潮围绕马斯克及SpaceX将数据中心搬上太空的设想展开。查诺斯从商业逻辑上拆解称，太空中最大的成本是抗辐射和散热，且数据中心设备经常坏，在地球上派个技术员去换零件就行，在太空则需发射火箭。他强调，目前SpaceX的发射业务仍处于亏损状态。兹拉特夫则从技术底层逻辑解释称，马斯克认为未来几年世界需要1太瓦的算力，而目前科技巨头高达7500亿美元的资本支出仅转化为了大约15千兆瓦的算力，只要集群越大、模型越聪明，对算力的需求就是指数级的。