当AI浪潮下的“卖水人”赚得盆满钵满时，算力基础设施的真实投资回报率究竟是一地鸡毛免费配资炒股入配资平台，还是受制于物理极限的长期印钞机？华尔街顶级空头与科技多头给出了截然不同的答案。
6月21日，由Jack Farley主持的Macro Minds研讨会上，华尔街传奇空头、“安然终结者”吉姆·查诺斯（Jim Chanos），与科技对冲基金的Analog Century Capital的合伙人瓦尔·兹拉特夫（Val Zlatev）同台，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。
（左：Jim Chanos；中：Val Zlatev；右：Jack Farley）
传奇空头查诺斯警告，当前科技行业正经历类似90年代末的资本支出热潮，芯片供应商可以立即确认收入，而超大规模云服务商将AI资本支出资本化。
云服务商通过四至七年折旧摊销，而非直接计入运营开支。这种“时间错配”曾导致当年科技股利润暴跌40%。
此外，查诺斯认为算力租赁（如CoreWeave）本质上是回报率仅为个位数的金融租赁业务。
物理学家出身的华尔街投资人兹拉特夫则反驳称，真实词元需求爆发导致老旧GPU租金均在飙升，且英伟达（15倍2027年EPS）估值远未达1999年泡沫水平。
他进一步指出由于半导体设备产能年均增长上限仅为30%，存储芯片的紧缺与高价周期将比市场预期的更加持久。
01
利润悬殊与“折旧定时炸弹”
在当前的AI资本支出热潮中，市场最关注的是利润的流向。查诺斯敏锐地指出了产业链上下游在财务报表上的巨大错位。
查诺斯警告称：
现在的利润会计核算存在脱节：那些卖‘镐和铁锹’的公司（芯片、数据中心设备商）正在立即确认收入和利润；而那些花掉这些巨资的超级云厂商却在将这些成本资本化。
他回顾了1998年至2000年的互联网泡沫时期，当时标普500的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，标普500的利润暴跌了40%。
为了保守起见，查诺斯在建立模型时假设GPU的物理寿命为10年，但他依然对下游的盈利能力表示怀疑。查诺斯说：
你要小心，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，对利润的冲击是巨大的。
对此，兹拉特夫表示大体认同，但补充称GPU的实际经济寿命难以精确界定，"可能不是10年，可能是6年，但绝对不是2年"。
02
算力租赁属于科技公司还是金融中介？
对于目前火热的新兴云服务商（如CoreWeave等算力租赁平台），查诺斯给出了极度悲观的评价，认为这在本质上是无利可图的商业模式。
查诺斯直言：
如果你从英伟达买芯片，租别人的数据中心，再把算力转租给微软或谷歌，你就是一个设备租赁公司，你不是科技公司，而是一家金融公司。
查诺斯进一步表示：
你应该做多芯片所生产的东西，而不是芯片所在的地方。
他透露了目前算力基建的真实投资回报率（ROIC）：
目前的交易细节显示，如果你现在有供电的数据中心和芯片，预期的税前ROIC只有5%、6%、7%、8%，全是个位数。如果现在（缺货时）都只能做到这样，我宁愿持有产业链的其他环节。
Zlatev对此部分认同，但提示各家新兴云服务商并不完全相同。
他举例指出，部分公司如Lambda Labs约有40%至50%的收入来自即时推理场景的现货定价，这使其在当前GPU现货价格飙升的环境下，具备一定的灵活获利空间。
两人均同意，真正的价值不在于提供机架与电力的物理载体，而是在芯片及其"包裹层"（软件与优化层）。
03
多头反驳：真实的需求与远未泡沫的估值
针对互联网泡沫的教训与当下的差异，专注硬科技投资的兹拉特夫提出两点反驳。
首先，他认为当前的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CFO们在财报会上“画大饼”完全不同。
兹拉特夫指出，AI基础设施的紧缺是极其真实的：
就在我们说话的时候，这些芯片依然非常紧缺，甚至那些6、7、8年老旧GPU的租金都在上涨。由于Token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%。
其二，AI对模型能力的改进确实带来了真实的生产率效益，企业用工人数停滞甚至下降，而营业利润率却显著提升，这是在超过500家硬科技公司样本中已经可以观察到的实际情况。
关于市场最担忧的估值泡沫，兹拉特夫抛出了核心数据：
这不是1999年思科以160倍市盈率交易的时代。目前英伟达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。
他同时承认，AI的"缩放定律"（Scaling Laws）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。
兹拉特夫说：
这才是真正让我夜里睡不着的事情。
04
存储芯片：被逼到极限的物理产能与“反常”的低估值
对于市场极度关注的存储芯片（DRAM/NAND）周期，兹拉特夫揭示了供给端无法大幅扩张的核心物理约束。
目前，因AI模型向推理、长上下文窗口及AI智能体演进，对存储的需求呈现爆炸式增长，部分存储价格已经上涨了4到5倍。但即便如此，各大存储厂商也无法像过去那样疯狂扩产。
兹拉特夫表示：
半导体设备公司（如ASML、应用材料等）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，无论你需要多少无尘室，你都无法增加超过这个比例的产能。
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”，但他表示：
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。
05
终极狂想：马斯克的1太瓦（Terawatt）星辰大海
对话的最高潮围绕马斯克及SpaceX将数据中心搬上太空的设想展开。
查诺斯从商业逻辑上将其拆解：
太空中最大的成本是抗辐射和散热。而且数据中心设备经常坏，在地球上你派个技术员去换零件就行，在太空你得发一枚火箭。太空的总体潜在市场（TAM）是无限的，但太空的无限熵（随机性风险）也是无限的。
他强调，目前SpaceX的发射业务仍处于亏损状态。
然而，兹拉特夫从技术发展的底层逻辑原理解释了马斯克看似疯狂的举动：
马斯克认为未来几年世界需要1太瓦（1,000千兆瓦）的算力免费配资炒股入配资平台，而目前科技巨头高达7500亿美元的资本支出，仅仅转化为了大约15千兆瓦的算力。他之所以这么说，是因为他没有看到AI底层‘缩放定律（Scaling Laws）’的打破。只要集群越大、模型越聪明，对算力的需求就是指数级的。
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