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大空頭的觀點解析
大空頭的觀點解析
雪球有大佬總結了Michael Burry的一系列操作：
只是現在過了兩天，訂閱人數增加到了88k，已經超過3300萬美元的訂閱費了，當然我給他貢獻了379美元的訂閱費..
目前Michael Burry總共寫了三個文章，我們來看下他的觀點。
1、泡沫的主要標誌：供給側的貪婪
第一篇內容《The Cardinal Sign of a Bubble: Supply-Side Gluttony》主要是在回顧歷史了。
核心觀點是：愚蠢（狂熱的創新嘗試）是美國成為世界創新中心的重要原因，但愚行過度會引發泡沫；核心標誌是供給側過度擴張，而非需求不足或盈利缺失。
支撐這個觀點的核心理論是資本周期理論，即狂熱驅動下的資本過度投資會導致供需失衡，最終引發行業洗牌與市場崩盤，這一理論是貫穿全文的分析框架。
說到歷史上的輝煌的愚蠢行為，90 年代的網際網路泡沫是繞不開的案例，但大眾對它的記憶大多是錯的。聯準會主席鮑爾曾說：當下公司有商業模式和盈利，與當年不同。但事實並非如此。當年的泡沫根本不是無利可圖的“.com 公司” 驅動的，而是一場資料傳輸基礎設施建設狂潮。那時候的口號是網際網路流量每 100 天翻一番，納斯達克指數在 1999 年到 21 世紀初的上漲，靠的是微軟、英特爾、戴爾、思科這些盈利豐厚的大盤股 ，納斯達克是市值加權指數，大公司的表現直接決定指數走向。1999 年，盈利的高通股價漲了 2619%，年末市值 560 億美元，Applied Materials 漲 198%，甲骨文漲 309%，這些都是實打實的行業龍頭。
而那些後來被詬病的虧損公司，比如 VA Linux、Webvan，1999 年第四季度才上市；Pets.com更是 2000 年第一季度才登場，它們根本不是納斯達克上漲的主力。真正的問題出在供給側：AT&T 每年花 200 億美元建資料託管和長途資產，MCI 投 150 億，Sprint 在還沒有智慧型手機的年代，就為 PCS 無線業務燒了數百億；Global Crossing、Level 3 各花 200 億建海底電纜，CLEC 營運商們投入 300 億…… 大家陷入了 “更多光纖需要更多路由器，更多路由器又需要更多光纖” 的無限循環，都想著滿足全球海量資料傳輸的需求，卻沒人注意到，美國寬頻普及速度慢得驚人。最終的結果是，到 2002 年，當年瘋狂建設的資料基礎設施，只有不到 5% 被真正啟用，供需失衡的災難就此爆發。
更值得警惕的是，泡沫破裂前的訊號總是隱形的。2000 年 3 月 10 日納斯達克見頂時，沒有任何明顯徵兆，光纖的資本支出還在規劃執行，網路裝置需求旺盛，思科 2000 年營收還增長了 55%，CEO 甚至在 8 月宣稱 “網際網路商業變革正在加速”。但股市已經開始下跌，納斯達克此後 16 年都沒突破當時的高點，2001 年末較峰值跌了 62%，思科股價更是跌去 78%。那些等著 “看到放緩訊號再拋售” 的投資者，最終輸得一塌糊塗。
這種 “供給側過度投資→供需失衡→泡沫破裂” 的邏輯，並非只在網際網路泡沫中出現。2000 年代的房地產泡沫、2010 年代的頁岩油革命，本質上都是同一齣戲。
再看當下的 AI 熱潮，簡直是 90 年代的翻版。微軟、Google、Meta、亞馬遜、甲骨文這五大AI 騎士，加上 OpenAI 這樣的初創公司，計畫未來 3 年在 AI 基礎設施上投入近 3 兆美元。OpenAI 更誇張，單家承諾未來 8 年花 1.4 兆美元，可它的收入還不到這筆支出的 2%。即便如此，資本市場仍給了它 5000 億美元的估值 。這個數字，比 90 年代所有上市的虧損網際網路公司和電信公司市值總和還高，也正好是 2000 年 3 月思科的市值峰值。
如今的輝達，就像當年的思科，成了 AI 熱潮的工具提供商，它聲稱自己的架構能覆蓋 AI 從預訓練到推理的全階段，還能滿足科學模擬、電腦圖形等需求，否認 AI 泡沫存在。AI 多頭們則堅信，現在就像 1997 年，巨額支出會持續推動股市上漲。但歷史告訴我們，每一次這樣的狂歡，最終都會被供需失衡打破：當年的電信行業，15 家提供相似服務的公司爭奪市場，批發價格一年跌 70%，無數企業申請破產；現在的 AI 行業，難道能逃脫同樣的命運嗎？
與其說是在 “唱衰” AI，不如說是在提醒我們尊重歷史規律。文中引入了 “資本周期理論”，就是想說明：狂熱驅動的過度投資，必然導致供給遠超需求，最終迎來行業洗牌。
我們的看法：
關於光纖只有不到5%被真正使用的這件事，老黃也說過，而且是在別人問老黃現在的AI是不是泡沫時，老黃給出的判據。
而且目前對於AI基礎設施的需求是大於供給的，目前的瓶頸反而是我們前段時間提的“美國缺電、中國缺芯、全球缺儲存“。
1990s 納斯達克高峰由盈利大公司推動，但整體泡沫源於無利潤小公司。2025年AI由七姐妹主導，它們2025年Q3收益強勁，這跟之前的網際網路泡沫也是不一樣的。
2、Foundations: My 1999 (and part of 2000)
第二篇《Foundations: My 1999 (and part of 2000)》主要是以他個人經歷，描述網際網路泡沫頂峰時期的市場狂熱與個人投資啟蒙。
彼時 27 歲的他，還是史丹佛大學醫院的神經科住院醫生，周圍人的財富神話不斷衝擊著認知邊界。一位同行住院醫生隨口提及，自己靠 Polycom 股票賺了 150 萬美元，這筆在當時相當於如今 2100 萬美元的巨款，源自一場幸運的投資。而Michael Burry曾因在 VSN 投資組合中買入蘋果股票，遭到其他人的強烈反對，批評者認為，蘋果股價已在同一區間震盪 11 年，絕不可能像可口可樂、美國運通、迪士尼那樣，讓股東承受長期的實際價值虧損。
為了回應質疑，Michael Burry寫下《巴菲特再訪》一文，核心並非為蘋果辯護，而是重申價值投資中 “良好分析與耐心” 的重要性。他用詳實的資料戳破了 “偉大公司永不虧損” 的迷思：可口可樂在 1971-1982 年間，經通膨調整後資本虧損 58%；美國運通 1973-1984 年的通膨調整後虧損達 60%；迪士尼更是在 1973-1985 年經歷了 12 年 70% 的資本縮水，且全程未支付股息。在Michael Burry眼中，蘋果彼時在創意計算領域的獨特定位、專有技術優勢，以及剛推出的彩色 iMac 系列，都暗藏著被市場低估的價值。後來他管理基金時，曾以 12 美元每股買入蘋果，而當時其每股現金及 ARM 控股股票的價值就達 11 美元，這樣的安全邊際正是他所追求的。
他的投資啟蒙，始於更早之前的大量閱讀。在納什維爾一家由電影院改造的 BookStar 書店裡，他常常坐在過道上，通讀所有能找到的投資書籍，卻從不購買。巴菲特與格雷厄姆的著作讓他領悟到，即使是師徒，也需根據時代環境調整投資策略，這也為他後來形成自己的風格埋下伏筆。1996 年，父親離世後的 5 萬美元誤殺賠償金，成為他投資生涯的第一筆本金 。他沒有用這筆錢償還三分之一的學生貸款，而是選擇投入股市，這個決定也悄然改變了他的人生軌跡。如果當時選擇還貸，或許今天的他仍是一名醫生，但對投資的熱愛讓他無法停下腳步。
深夜或清晨的空閒時間，甚至醫院值班的間隙，都成了他鑽研投資、撰寫文章的時光。MSN Money 每字 1 美元的稿費，對拮据的住院醫生來說堪稱巨款，也讓他更加珍視這份用熱愛賺錢的機會。他的網站和專欄逐漸積累了名氣，吸引了主串流媒體的關注。1999 年 2 月，《財富》雜誌採訪了他，他分享了在網路投資論壇中篩選有效資訊的經驗。同年 10 月，《巴倫周刊》在 “永恆的價值” 專欄中提到他的網站，稱讚其遵循格雷厄姆的安全邊際原則，聚焦被低估的股票與承壓行業，其運作的 VSN 基金截至當年 10 月收益率達 38.7%，遠超道瓊斯和納斯達克指數。
2000 年 2 月，《舊金山紀事報》將Valuestocks.net列為 “頂級投資建議網站”，此時的Michael Burry已成立避險基金 Scion Capital，擔任 CEO 兼首席投資策略師。他當時做空了亞馬遜，且作為格雷厄姆的門徒，交易頻率卻相當高，多數股票持有時間不超過三個月，而 VSN 基金 1999 年的回報率高達 68.1%。頗具戲劇性的是，14 天後，納斯達克綜合指數創下史詩級高點，此後 15 年都未能突破。不過他並未長期持有亞馬遜的空單 ，畢竟，他還是最早的亞馬遜聯盟會員之一，曾在自己的網站上銷售亞馬遜的書籍。
第二篇的內容沒什麼可點評的，但感觸很深，相信看到這個文章的讀者朋友，應該也是來自各行各業，也會偶爾聽過身邊朋友靠那個股票賺了百萬甚至千萬，而筆者也正處於Michael Burry早期寫專欄的階段。
3、獨角獸與蟑螂：受祝福的欺詐
第三篇是《Unicorns and Cockroaches: Blessed Fraud》，這個文章就是他目前的主要觀點了，以及澄清網上對他的一些錯誤解析。
首先依然是他提到的折舊問題，他通過分析 Meta、Google、微軟等巨頭 2020-2025 年的財務資料，發現了一個驚人規律：這些公司正系統性延長晶片與伺服器的折舊使用壽命。2020 年時，Meta、Google、微軟的折舊年限均為 3 年，而到 2025 年，Meta 延長至 5.5 年，Google、微軟則定為 6 年；甲骨文從 5 年延長至 6 年，亞馬遜雖在 2025 年回呼至 5 年，但較 2020 年仍延長 1 年。
延長折舊年限看似是會計政策調整，實則是直接提升業績的魔法。根據會計準則，折舊年限越長，每年計入的折舊費用越少，表面利潤就越高。這種操作並非新鮮事 ，2002 年世通公司就因類似財務欺詐一夜破產。而如今，Google僅在 2023 年調整折舊政策，就使當年稅前收入增加 39 億美元，Burry估算，未來三年這些企業僅通過該操作就能額外增加約 200 億美元報告收入。
與企業延長折舊年限形成鮮明對比的，是輝達晶片的快速迭代。輝達 CEO 黃仁勳曾直言，當新一代 Blackwell 晶片大規模出貨後，舊款 Hopper 晶片幾乎難以售出，甚至稱自己是首席營收破壞者。事實上，輝達的產品周期已縮短至 1 年，從 Blackwell 到 2026 年的 Vera Rubin、2027 年的 Vera Rubin Ultra，兩年內將完成兩次重大規格升級。
晶片技術的加速迭代，意味著舊款產品的經濟價值快速縮水。2020 年推出的 A100 晶片，每浮點運算的功耗是後續 H100 晶片的 2-3 倍，而 Blackwell 晶片的能效又比 H100 高出 25 倍。從經濟價值來看，這些舊晶片雖可能仍在滿負荷運行，但早已失去盈利能力，僅能作為殘值資產處理。但企業卻將其按 6 年折舊，嚴重高估了資產實際價值。
輝達 CFO 科萊特曾辯稱，CUDA 軟體的相容性延長了晶片使用壽命，六年前的 A100 仍在滿負荷運行。但Burry指出，會計準則中的 “使用壽命” 指資產的經濟生產周期，而非物理使用時長，就像舊 iPhone 雖能開機，卻已無實際經濟價值，不能因此延長其折舊年限。
微軟 CEO 納德拉的一次訪談，意稱微軟曾暫停部分資料中心建設，因為他不想被某一代晶片的技術規格束縛。他明確表示，輝達晶片迭代速度越來越快，每一代產品僅持續一年，資料中心的電力、冷卻需求也隨之巨變，不願為單一世代的晶片承擔四五年的折舊成本。
然而，微軟的會計政策卻與納德拉的表態嚴重不符，其晶片和伺服器仍按 6 年折舊，資料中心建築折舊年限更是長達 15 年以上。Burry通過 “年份分析” 測算，若按晶片實際 3 年左右的經濟壽命計算，2026-2028 年期間，微軟、Meta、亞馬遜等超大規模企業的盈利高估幅度將達兩位數，其中甲骨文可能高達 48%，每家公司都將面臨數百億美元的資產減值風險。
晶片迭代引發的連鎖反應，還波及到耗資巨大的資料中心。為適配特定世代的輝達晶片，新建資料中心需滿足專屬的冷卻和電力規格，而隨著晶片技術更新，這些基礎設施將快速過時。Burry預測，未來部分資料中心可能被廢棄或淪為 “殭屍資產”，僅能處理瑣碎任務，其命運與 2000 年網際網路泡沫後 95% 未啟用的光纖相似，但晶片和伺服器的過時速度遠快於光纖。
更值得警惕的是 “在建工程（CIP）” 暗藏的風險。Google、Meta、亞馬遜等企業的 CIP 規模均達數百億美元，這些已建成或在建但未投入使用的資料中心，在會計上無需計提折舊。若行業增速放緩，企業可暫停這些項目，使資產負債表上的全值資產與實際閒置的現實脫節，進一步掩蓋業績問題。
此外，私募信貸的瘋狂介入加劇了風險。超大規模企業雖資金充裕，卻大量依賴監管寬鬆的私募信貸建設資料中心。核心問題在於，資產的快速過時與貸款期限存在災難性的期限錯配，一旦行業回呼，可能引發連鎖違約。
百度的案例已為市場敲響警鐘。2024 年，百度將晶片和伺服器的折舊年限從 5 年延長至 6 年，使淨利潤增加 12 億元，佔當年淨利潤的 36%。但同年 11 月，百度卻宣佈對晶片和伺服器計提 112 億元固定資產減值，佔其年初總固定資產的三分之一。原因很簡單：舊資產已無法滿足當前 AI 計算的效率要求。百度的情況並非個例，未來美國科技巨頭也可能面臨類似的大規模減值。這些企業當前通過會計技巧維持的高利潤、高估值，終究會被技術迭代和市場規律戳破。
關於網上的錯誤解讀，Burry也做了澄清。
1、他的Scion Asset Management在2025年Q3 13F備案顯示，對Palantir和Nvidia的2027年看跌期權倉位實際每個僅約1000萬美元（50,000份PLTR期權和10,000份NVDA期權）。但媒體報導將其名義價值（期權基礎股乘以股價）誤解為實際持倉規模，誇大為“10億美元做空”或具體如“9.12億美元對PLTR”和“1.865億美元對NVDA”。Burry說這是SEC規則導致的常見誤導，他無法即時澄清（合規限制）。
2、他的X帖子批評AI晶片折舊會計實踐類似於WorldCom（2002年破產案），但媒體暗示他直接指責Nvidia是“Enron”（2001年會計醜聞）或WorldCom。實際他並未針對Nvidia，而是其客戶（如Meta、Alphabet）；他明確表示Nvidia顯然是Cisco，dot-com泡沫中的基礎設施過剩，而非直接欺詐。
其實他的核心觀點還是折舊，關於這個問題，Bernstein有個分析寫的比較詳細，我們可以參考下里面的資料。
關於微軟為什麼要暫停資料中心的建設，我們之前也寫過SemiAnalysis的這個分析：
Bernstein認為：GPU一旦熬過初期burn-in階段，跑6-7年甚至更久是完全沒問題的。高調燒卡的案例大多發生在新卡剛上線的前6個月，因為供電、散熱、配置沒摸透，一開始死一片。但一旦參數調對，後面的故障率其實很低。Lambda的高管直接告訴他們：正常情況能跑到6-7年。這點很重要，因為市場上很多人把“新卡初期死一片”當成“GPU平均壽命只有幾年的證據”，其實是混淆了概念。
A100這種5年前的老卡，2025年租價還能賣到1.56美元/小時，月現金成本才280美元左右，貢獻毛利率仍有70%。而且現金成本，相較於 GPU 租賃的市場價格而言，是非常低的）。
只有到Volta（2017-2018年的架構）這一代，因為不支援BF16，軟體重寫程式碼成本太高，才真正接近現金盈虧平衡。
Bernstein專門提到：目前主流AI實驗室的共識是“更多算力=更高智能”這個假設還沒被推翻，所以大家搶算力的心態是“寧可要A100也不停訓”。
結果就是，A100的機時到現在還是close to fully booked out。
GPU殘值曲線不是直線折舊，而是第一年暴跌20-30%，之後就很平緩。原因就是burn-in期死一片 + 客戶更喜歡把最苛刻的訓練任務扔給最新卡，舊卡被降級去做推理或者輕量任務。二手市場資料也完全支援這一點：用了一年的H100/A100，價格經常腰斬，再往後幾年價格跌得非常慢。
這其實意味著，直線6年折舊反而高估了第一年的貶值，低估了後面幾年的殘值，總體可能還算保守了。
A100的美元性能只有B200的一半，但租價依然堅挺。
Lambda報價表：
Coreweave報價表：
單看這兩個報價表，A100叢集租價除以性能，仍然比新卡貴不少。
說明什麼？說明還有大量“遺留負載”卡在舊卡上，遷移成本太高，使用者寧可多花錢也不動。雲廠商順勢加價，大家也認了。這也是為什麼舊卡還能賣高價的根本原因。
各大hyperscaler的實際折舊年限如下：
基本都在5-6年區間，Meta還剛把一部分從4-5年延長到5.5年。
就國內的情況，我也問了幾個做資料中心的朋友，當然國內由於目前還是缺芯的狀態，跟北美的情況肯定是不一樣的，只是供大家做個參考。
國內的資料中心的折舊情況，沒有像Michael Burry這麼短的折舊時間，而且目前依然有大量的A100在使用，也確實像Bernstein中講到的，第一年的貶值比較嚴重，對租賃價格也有影響。很多CSP們由於各種原因無法持有NV的算力，所以就會找其他主體持有算力，然後再簽一個5年的租約，但很多時候到了第二年，由於租賃價格降低，CSP們寧願支付違約金，也要重新談算力的租賃價格。 (傅里葉的貓)