財技玩火 人工智慧金包銀？

（圖／美聯社）

美伊戰爭方興未艾，油價起伏卻牽動了億萬人的心，但和油價走向相反的人工智慧股價，扯痛的則是更多人的心。真的，軟體與雲端運算類股大幅修正，加上私募信貸基金面臨大量贖回已夠讓人擔心，但現在，更多人把擔憂聚焦在遲遲無法兌現承諾的人工智慧領域。

衆所周知，人工智慧運轉依賴數據中心；但數據中心需要大量電力，所以囉，油價急升，發電成本急漲，人工智慧怎可能不受影響？但現在就是一個充滿驚弓之鳥的現實世界，伊朗戰事忽明忽暗，油價忽漲忽跌，人工智慧股票也上沖下洗。

沒錯，雖然越來越多人沉浸在Gemini和ChatGPT的神奇力量中，但和前兩年不一樣的是，今年大家談到AI人工智慧時，取而代之的是一股沉重和不確定感，甚至越來越多人帶着「末日預言」的心情在看待今年的人工智慧發展。

事實上，這場泡沫的核心不在AI這個技術好不好，而在於一些被很多人刻意忽略的財技常識，其中之一是會計準則與技術迭代的誤用。

過去幾十年的臺積電法說會，創辦人張忠謀言必稱「摩爾定律」，技術換代是依循着5到6年的折舊週期來運行。但最近幾年，提到摩爾定律的人變少了，以輝達爲例，從2022年的H100，到後來的B100、B200，甚至是最近的Rubin（R100）架構，這家公司的迭代速度簡直就是「狂飆」，拚命投資、拚命迭代、拚命拉高估值就是輝達過去兩年的生存哲學。這代表的是科技界原本遵循的迭代節奏已被壓縮成了「太空速度」。

直白來說，GPU像是新鮮的農產品，稍不留心就成了過期品。面對這樣的情況，一個負責任的財務長應將攤銷年限從6年縮短到2年，甚至更短。但事實上這些科技巨頭繼續沿用着6年的期限攤銷，這種「帳面繁榮」營造出的利潤假象，掩蓋的是投資人看不見的「成本後置」風險。

一言以蔽之，這就是玩火。翻開人類經濟史，技術爆發初期的先行者，通常不是死於新技術不靠譜，而是「折舊」的措置。2000年的網路泡沫，企業爲了自建機房，買入千萬美元等級的伺服器，但兩年後發現其性能還不如一個大學生手上的電腦主機，最後也是讓一開始如日中天的Cisco或Sun，因下游崩潰訂單歸零而莎喲娜拉。那現在的輝達又有什麼不一樣？

當然，不同意的人大有所在，甚至相信那些科技巨頭CEO不會這麼笨，但我不以爲然，答案很簡單，這其實是一場「防禦性賽局」的「納什均衡」，就算你心知肚明有泡沫，也只能舉債狂衝，因爲你擔心對手搶先一步，會讓你像Nokia一樣屍骨無存。

荒謬的是，現在的人工智慧還大搞所謂的「供應鏈融資」。微軟投給OpenAI的130億美元大部分是「雲端服務兌換券」；OpenAI再用這些兌換券回頭租賃微軟算力，然後這筆錢繞一圈後還是回到微軟手上，並進一步成爲微軟的「營收」。這就是資本市場的錢玩錢，一個閉環堆積而成的華麗數字。萬一OpenAI現金流斷裂，那些亮眼的營收將瞬間化爲鉅額的資產減值。

現在，一層層的疊加造就的「循環融資」已引發了市場的深切擔憂，如今，這道「地雷」浮現正持續攪動着人工智慧族羣的走勢。

事實上，歷史從來沒有所謂的「這次不一樣」，將當代的科技進步抵押給未來的債務，只是讓無法被攤銷掉的成本都由下一代人埋單。今年，就是今年，今年就是人工智慧告訴我們，它不是「金包銀」的關鍵年。（作者爲創投合夥人）