科技 大盤查諾斯警告AI資本支出存財務錯配，算力租賃回報率僅個位數

在6月21日由Jack Farley主持的Macro Minds研討會上，華爾街傳奇空頭吉姆·查諾斯與科技對沖基金Analog Century Capital合夥人瓦爾·茲拉特夫，就AI資本支出繁榮、半導體週期及算力基建的商業模式展開了深度激辯。

查諾斯警告稱，當前科技行業正經歷類似90年代末的資本支出熱潮，產業鏈上下游在財務報表上存在巨大錯位。他指出，那些銷售芯片、數據中心設備的公司正在立即確認收入和利潤，而花費巨資的超級雲廠商卻在將這些成本資本化，通過四至七年折舊攤銷，而非直接計入運營開支。查諾斯回顧了互聯網泡沫時期的教訓：1998年至2000年，標普500營業利潤在兩年內增長了30%，但當訂單簿在2001年崩潰而折舊成本繼續顯現時，利潤暴跌了40%。他表示，買芯片、建數據中心的成本目前都記在“在建工程”裡，一旦它們上線並開始折舊，對利潤的衝擊將是巨大的。

對於目前火熱的算力租賃平臺，查諾斯給出了極度悲觀的評價。他直言，如果一家公司從英偉達買芯片，租別人的數據中心，再把算力轉租給微軟或谷歌，那它本質上就是一家設備租賃公司，而非科技公司。他透露了當前算力基建的真實投資回報率：如果有供電的數據中心和芯片，預期的稅前投資回報率只有5%至8%，全是個位數。查諾斯建議，投資者應該做多芯片所生產的東西，而不是芯片所在的地方。

茲拉特夫則從需求端提出反駁。他指出，當前的AI需求可以通過底層的詞元使用量來實時追蹤，這與1999年僅靠企業畫大餅完全不同。由於詞元使用量的爆發，自今年1月以來，算力現貨價格上漲了40%到50%，甚至那些使用了六、七、八年的老舊GPU租金都在上漲。關於估值，茲拉特夫拋出了核心數據：英偉達目前的交易價格大約是其2027年預期每股收益的15倍，博通在近期回調後是2028年預期收益的12倍，整個板塊並沒有走向極端的泡沫。但他也承認，AI的縮放定律屬於經驗規律，一旦有人研發出新的非Transformer架構模型，大幅降低單位算力成本，當前整個算力軍備競賽的邏輯基礎就將動搖。

在存儲芯片領域，茲拉特夫揭示了供給端的核心物理約束。因AI模型向推理、長上下文窗口及AI智能體演進，對存儲的需求呈爆炸式增長，部分存儲價格已上漲了4到5倍。但半導體設備公司受制於供應鏈複雜性，其出貨量每年最多隻能增長30%到35%，這是物理極限。他指出，目前市場給存儲公司的遠期市盈率僅為6到7倍，因為市場錯誤地認為6到9個月後就會出現週期性衰退導致價格暴跌，但由於產能擴張受限，這次需求的高峰將比過去25年都要高，且高位維持的時間會更長。

對話的高潮圍繞馬斯克及SpaceX將數據中心搬上太空的設想展開。查諾斯從商業邏輯上拆解稱，太空中最大的成本是抗輻射和散熱，且數據中心設備經常壞，在地球上派個技術員去換零件就行，在太空則需發射火箭。他強調，目前SpaceX的發射業務仍處於虧損狀態。茲拉特夫則從技術底層邏輯解釋稱，馬斯克認為未來幾年世界需要1太瓦的算力，而目前科技巨頭高達7500億美元的資本支出僅轉化為了大約15千兆瓦的算力，只要集群越大、模型越聰明，對算力的需求就是指數級的。