大空頭Burry最新深度長文：爲何我看空一切

俗話說得好，投資人的盡頭是網紅，“質疑王岑、理解王岑、成爲王岑”。

沒想到，大空頭Michael Burry竟然也走上了這條路，搞起了知識付費。

一個段子：學習大空頭 MichaelBurry如何通過”做空“英偉達，在3個月內實現1.5倍回報：

1）拿出800萬購買英偉達的看跌期權；

2）提前公布13F並在互聯網上大肆宣傳自己的做空倉位，引發市場熱議；

3）在市場高波之際，開始寫文章付費訂閱，定價379美金/年；

4）瞬間8萬人訂閱，笑納每月320萬美元/每年3000萬美元訂閱收入。

爲了對得起3000萬美元的訂閱費，Burry最近連發了兩篇文章，他的核心觀點就是一句話：這次沒什麼不一樣，就是泡沫。

他想證明即便是2000年，推動泡沫的也一樣是在當年創造了巨額利潤的“當紅炸子雞”公司們。

面對Burry的做空（他一直強調“英偉達像思科”），英偉達也給予反擊。

在上個周末，英偉達IR團隊，給華爾街的分析師們，發了一份七頁的內部備忘錄，直接回應了十幾項質疑（包括GPU折舊與循環債務融資）。

英偉達回應稱：針對“當前情況類似於歷史上，涉及供應商融資和特殊目的實體（SPV）的會計欺詐案（安然、世通、朗訊）”的說法，英偉達的情況與歷史上的會計欺詐案截然不同，因爲英偉達的根本業務在經濟上是穩健的，我們的報告完整透明，而且我們非常重視自身的誠信聲譽。與安然不同，英偉達不會利用特殊目的實體來隱藏債務和虛增收入。

而針對GPU折舊問題，也即一些公司對GPU採用六年折舊法，但Burry認爲芯片的實際使用壽命短於六年，英偉達的客戶們，通過將折舊成本分攤到較長的時間週期，來虛增利潤。

英偉達在備忘錄中表示：“根據實際使用壽命和使用模式，英偉達的客戶會將GPU折舊週期設定爲4-6年。像A100（2020年發布）這樣的老款GPU仍然保持着很高的利用率，並能產生可觀的利潤，其經濟價值遠超一些評論員所聲稱的2-3年。”

你對Burry的做空觀點怎麼看？接下來，我來翻譯他11月24日發的首篇文章：《泡沫的首要特徵：供給側貪婪 (The Cardinal Sign of a Bubble: Supply-Side Gluttony)，AI羣星的異端指南（第一部分）》：

01、泡沫的首要特徵：供給側貪婪

愚行 (Folly)

愚行能帶來財富。創造性破壞和瘋狂的愚行，正是美國之所以能成爲全球創新中心的原因。在這裏，公司被允許通過創新走向滅亡。

而更多的公司會如雨後春筍般湧現，重蹈覆轍。有時，新公司只是老公司的轉型；有時，當下的行業霸主其實在早年有一個幾乎完全相同的“分身”，只是那個分身的產品出現得太早了。

我們的破產法、合同法以及財產法和判例法都經受住了考驗，在保護這種創新衝動的同時，讓其他國家望塵莫及。

這是光榮的。它無關乎以一種矜持、成熟的方式深思熟慮。如果硅谷的孩子們都那樣做，愚行就永遠不會發生，那才是一場悲劇。

所以，愚行不可避免地會走得太遠。結果就是——公司成批地倒閉。投資者永久性地損失資本，員工失去工作。

今天，我們還沒到那一步。但要理解今天這種“光榮的愚行”以及應對之策，需要將其拆解成不同的部分進行分析調查。這就不是一篇文章或一個帖子能講完的了。

我們將從簡要回顧上一場這種規模的愚行開始——即20世紀90年代所謂的“無利潤互聯網泡沫（dot.com）”。許多人誤記了，或者根本不知道那到底是什麼。

我們的联准会主席就是其中之一，他成了當今最普遍的虛假敘事的受害者。

“這些公司（今天）……實際上有商業模式和利潤，所以這真的不是一回事。”

—— 傑羅姆·鲍尔（Jerome Powell），2025年10月29日

我不敢苟同。

那場狂熱時期的口號是“互聯網流量每100天翻一番”。

那始終是一個數據傳輸基建泡沫，而不是一個關於互聯網內容的“.com”泡沫。

當然，那個襪子木偶（Pets.com的吉祥物）確實很有趣。

Pets.com 是硅谷歷史上最令人瞠目結舌的失敗案例之一。但在它轟然倒塌之前，他們憑藉一系列魅力十足的襪子木偶廣告,驚豔亮相。這些廣告位列我們評選的史上最佳超級碗廣告榜單。

所以，也許在大泡沫中確實包含着小泡沫。在1920年代也有很多類似的情況。

但是，與其說是由無利潤的互聯網公司驅動，不如說1999年一路高歌猛進並衝入新世紀的強大的納斯達克（NASDAQ），是由高利潤的大盤股驅動的。其中包括那個時代的“四騎士”：微軟（Microsoft）、英特爾（Intel）、戴爾（Dell）和思科（Cisco）。

納斯達克是一個市值加權指數，因此最大的市值貢獻了絕大部分的表現，就像今天一樣。一家盈利豐厚的公司——高通（Qualcomm）在1999年上漲了2619%，年底市值達到560億美元。

它並非個例。應用材料（Applied Materials）上漲了198%。安進（Amgen）上漲了147%。思科上漲了125%。微軟上漲了68%。甲骨文（Oracle）上漲了309%。

Sun Microsystems在1999年底市值達到1350億美元，漲幅244%，但這僅基於約10億美元的淨利潤。Lam Research的股票在1999年上漲了超過500%，它絕非那種曇花一現的公司。康卡斯特（Comcast）上漲了66%。Qwest Communication也同樣一飛衝天。

所有這些都是可信的、真實的大公司。

那些今天的多頭們可能會想到的無利潤公司——如VA Linux、Webvan、Ask Jeeves——直到1999年第四季度才上市。而其他備受青睞的虧損大戶——Pets.com和webMethods——甚至錯過了90年代，直到2000年第一季度才上市。它們都不是納斯達克歷史性漲的主要因素。

因此，關於互聯網泡沫是“無利潤公司泡沫”的流行歷史，就納斯達克的見頂和崩盤而言，不幸地大多是假新聞。絕大多數資金都是在大盤盈利藍籌股的帶領，先下一路向上，然後再一路向下的。

甚至Gemini和其他大語言模型都搞錯了這一點。事實上，我曾試圖教育它們，它們最終會承認自己錯了，但在隨後的提問中又會再次出錯。這觸及了LLM和生成式AI（GenAI）的一個問題，我會另寫文章詳述。

說某些公司沒有利潤並不是重點。最重要的是，就像今天一樣，資本市場曾經熱情地支持了那些狂熱的數據傳輸建設的擁護者。

• AT&T每年花費200億美元建設數據托管、長途運輸和其他資產。
• MCI花費了150億美元。
• Sprint在PCS無線業務上燒掉了數百億美元，而這項業務其實需要一種尚未被發明的智能手機。
• 貝爾南方（BellSouth）和SBC（現在合並爲Verizon）也花費了數百億美元升級其服務區域以提供高速互聯網。
• Global Crossing花費了200億美元鋪設海底電纜。
• Level 3花費了200億美元。
• 競爭性本地交換運營商（CLECS，如Adelphia, Covad, XO Communications等）花費了300億美元。
• 威廉姆斯公司（Williams，是的，那家天然氣公司）爲了讓其數據傳輸部門與其天然氣管道相匹配，花費了數十億美元。
• 360 Networks以及像Flag和TAT-14財團這樣的海底電纜組合，每一家都花費了數百億美元。

更多的光纖需要更多的路由器，更多的路由器意味着更多的光纖，這是一個正向的無限反饋循環。所有這一切都是爲了那個看似不可能完成的任務：以越來越快的速度將數據傳輸到全球每一個家庭，這些任務似乎是無止境的。

**“任務似乎是無止境的。”**這聽起來是不是很熟悉？

我詳細列舉這些是爲了確保讀者理解——這不僅僅是一個“互聯網泡沫（dot.com）”現象，也不是資本市場支持不足或現金流不足的問題。

不，這是一個災難性的供給過剩和需求嚴重不足的問題。特別是在美國，寬帶連接的普及速度非常緩慢。

這並不是什麼“這次不一樣”，盡管很多人試圖讓它看起來不一樣。

首先，我們應該注意自2000年以來其他重要的狂熱繁榮。值得注意的是2000年代的房地產泡沫和2010年代的頁巖油革命。關於房地產繁榮，我有很多話要說，但那是另一次的話題，因爲在這裏不太相關。

在下面，我制作了一張圖表，將標準普爾500指數的總淨資本投資（資本支出減去折舊）除以名義國內生產總值（GDP），並疊加了相關的股市峯值。

我建議你放大圖表仔細研究一下，然後再繼續閱讀。

淨投資 (標普500資本支出減去折舊) / 名義GDP，1991-2025

圖中標記了：2000年3月納斯達克峯值；2007年11月標普500峯值；2014年7月標普能源指數峯值；2025年第四季度納斯達克100創新高。

這張圖表包含了很多信息。

淨資本投資是總資本支出減去折舊，我將淨投資除以名義GDP以便在不同歷史時期進行等效比較。數據以直方圖形式繪制；藍色條形代表該季度的淨資本投資水平。數據範圍從1991年到2025年。

從上到下的彩色垂直線標記了通常與投資熱潮相關的股票的投機性頂部。右側橙色的那條線是最近的納斯達克100指數新高。

關鍵在於，你看到的模式是：股市峯值大約發生在投資熱潮的中途，在某些情況下，如2000年，甚至發生在資本支出達到峯值之前。

這正是狂熱頂峯的視覺呈現——投資者和投機者瘋狂地爲CEO們龐大的多年支出計劃歡呼，對每一美元的支出都給予2美元、3美元甚至更高的市值獎勵。令人震驚的股權激勵（Stock-based compensation）確保了這種激勵措施深入人心，即使是在市場見頂很久之後。希望永遠存在，尤其是在泡沫期間。

今天，股權激勵比25年前更加令人震驚。改天再詳談。

在過去的一年裏，Meta、Google、Oracle和其他超大規模企業（hyperscalers）發現，龐大的支出計劃是推高股價的必勝法寶。甚至阿裏巴巴也加入了這場遊戲，宣布了大規模的AI數據中心支出計劃，終於將其股價從近4年的低迷中推升起來。

由Edward Chancellor編輯的《資本帳戶：一位基金經理關於動蕩十年的報告，1993-2002》（Capital Account: A Fund Manager Reports on a Turbulent Decade, 1993-2002）一書詳細記錄了Marathon Asset Management在90年代泡沫期間的內部和其他通訊。

Marathon將我上述描述的這種資本過度投資問題，稱爲“資本週期理論（Capital Cycle Theory）”的產物。

我直到最近才發現這本書，但我發現CCT是分析狂熱驅動的資本投資熱潮的一個堅實框架。此外，這本書也是了解90年代繁榮與蕭條真實歷史的極佳第一手資料。

這本書零售價超過1000美元，但你可能在網上找到免費的PDF版本。這是我那本書中的一頁。

此處引用了書中關於電信行業供應過剩、價格暴跌的內容，提到直到2002年，光纖利用率不足5%

我所強調的是一個驚人的事實：到2002年，在泡沫期間如此狂熱建設的數據基礎設施中，實際被點亮（投入使用）的不到5%。這代表了管理層和投資者是如何殘酷地誤判了眼前的未來。CEO們太過於相信股市了。

我從未處於那種位置，但這在歷史上似乎是人性中特別無法逃避的一部分。

我可以親身告訴你，2000年3月10日的市場頂峯是怎樣出現的。也就是說，它的發生沒有任何明顯的原因。

主要的光纖資本支出仍在計劃和執行中。網路設備的需求仍然很高。思科在2000年的收入將增長55%。光纖需要路由器。路由器賦能光纖。但股票卻在下跌。

納斯達克指數在此後的16年多裏都沒有再回到那個高點之上。

然而，那個頂部真的很不起眼。

隨着2000年的推進，零部件短缺和產能限制成爲常態。需求似乎很強勁，但這只是科技公司賣給科技公司，一切都以數據傳輸擴張的名義。

“我們沒有看到任何跡象表明激進的互聯網業務轉型……正在放緩——事實上，我們認爲它在全球範圍內正在加速。”

—— 思科CEO：2000年8月第四季度財報發布

“……由於全行業的產能限制和對我們通信產品前所未有的需求，我們經歷了零部件短缺。”

—— 安捷倫（Agilent）CEO：2000年11月

“基於我們在前九個月經歷的勢頭和強勁的訂單積壓，我們繼續預計2000年比1999年的增長率將在40%左右。”

—— 北電網路（Nortel）：2000年10月新聞稿

“思科很幸運能夠處於一場不僅重塑經濟，而且重塑社會各個層面的經濟革命的中心。”

—— 思科CEO：2000年9月24日新聞稿

“我們沒有看到任何放緩的跡象。我們向華爾街提供了準確的指引，我們可以按計劃執行。”

—— 思科首席戰略官：2000年11月3日

後來，安然公司（Enron）在2001年夏天的倒閉震驚了許多人。思科在2001年收入增長了17%，但開始虧損。

納斯達克在2001結束時比其峯值下跌了驚人的62%——而思科下跌了78%。那些等待放緩信號才賣出的投資者損失慘重。

AI股市多頭們幾乎異口同聲地宣稱，大規模支出在今天以及可預見的未來仍將繼續，並將導致股市在未來數月甚至數年內持續漲。我聽說，我們現在正處於1997年。

但歷史記錄講述了一個不同的故事。房地產泡沫和頁巖油革命有着類似的動力，也並非例外。

今天的AI熱潮中的五大上市科技巨頭“騎士”——微軟、谷歌、Meta、亞馬遜和甲骨文，加上幾家處於青春期的初創公司，承諾在未來3年內投入近3萬億美元用於AI基礎設施。投資者對此絕對也是喜聞樂見。

OpenAI，被廣泛使用的生成式AI平台ChatGPT的私有擁有者，僅在未來8年內就承諾了夢幻般的1.4萬億美元支出。它的收入不到這個數字的2%，而虧損超過這個數字的2%。其CEO Sam Altman曾被問及此事：

“上市之所以有吸引力，極少數情況下就是當那些人寫出荒謬的‘OpenAl即將倒閉’之類的帖子時，我很想告訴他們，他們完全可以做空股票，我很想看到他們因此遭受損失。”

一位虧損初創公司的CEO已經在練習他對做空者的咆哮了。這說明了一切，真的。它得到了資本市場的支持，估值達到5000億美元，甚至還沒有上市。

5000億美元超過了90年代，所有上市的無利潤互聯網和電信公司的市值總和。事實上，5000億美元，正是思科在2000年3月達到的市值。

無論如何，今天的五大上市科技巨頭“騎士”在很多方面都很有趣。

事實證明，這些揮金如土的大公司在增加相同芯片/服務器的支出計劃的同時，一直在延長這些資產的有效折舊年限。90年代老派的**供應商融資（vendor-financing）**又回來了，只是換了個新花樣。

再一次，有一家“思科”處於這一切的中心，爲所有人提供“鏟子”，並配以宏大的願景。它的名字叫英偉達（Nvidia）。

“關於AI泡沫有很多討論。從我們的角度來看，我們看到了完全不同的東西。提醒一下，英偉達不同於任何其他加速器。我們在AI的每個階段都表現出色，從預訓練、後訓練到推理。憑藉我們20年來在CUDA-X加速庫方面的投資，我們在科學和工程模擬、計算機圖形學、結構化數據處理到經典機器學習方面也表現出色。選擇英偉達是因爲我們單一的架構實現了所有這3種轉變。因此，對於跨所有行業的任何形式和模態的AI，跨AI的每個階段，跨雲中所有多樣化的計算需求，以及從雲到企業再到機器人，都是一種架構。”

——英偉達CEO 黃仁勳（Jen-Hsun Huang），2025年11月19日

在這篇文章中，我澄清了一些相關的歷史，爲接下來的內容奠定了基礎。我希望這對你有幫助。

我介紹了資本週期理論（Capital Cycle Theory），並通過圖表證明了股市頂部往往出現在狂熱投資熱潮正中間這一清晰模式。

調查將在第二部分繼續，我們將仔細研究涉及這裏最大玩家的會計問題——這是任何“光榮的愚行”所共有的。

我以一位著名人物的一句冷門名言作爲結束。這一直是我的最愛之一。

“如果你到處去刺破氣球，你就不會是房間裏最受歡迎的人。”

查理·芒格（Charlie Munger），R.I.P.

02、評論區的一篇深度帖子

當然，花了379刀的觀衆們，也藏龍臥虎，不是一般人。有一篇評論貼我感覺寫的也有挺啓發，順路一並翻譯過來：

AI基礎設施的經濟學：折舊（包含Excel折舊模型）

每一次重大的經濟繁榮都離不開實體基礎設施。伯裏近期的觀察促使我更深入地研究人工智能基礎設施的折舊與以往大規模資本建設時代的折舊有何異同。本文將從折舊的角度比較鐵路時代、互聯網泡沫時代和人工智能時代。

鐵路時代

19世紀和20世紀初的鐵路繁榮時期，其特點是巨額的前期土木工程投入，以及極長的經濟壽命。通過股權和長期債務融資建設的軌道、橋梁和隧道，其使用壽命可長達數十年（類似於當今可再生能源產能的建設）。這些資產的經濟壽命在25至100年之間，換言之，其有效折舊率約爲每年1%至4%。鐵路具有壟斷性公用事業的特徵：前期資本支出高，年折舊低，且需求可預測，從而帶來長期的現金流。現在投入巨資，就能受益數十年。

互聯網泡沫時代

與鐵路時代相比，電信時代的資產更復雜，因爲某些資產的經濟壽命比其他資產更長（例如，光纖和管道的壽命爲30-40年，而網路設備的壽命爲3-5年）。在整個電信網路中，這相當於每年約5-10%的折舊率。即使在2000年的經濟衰退之後，光纖和管道在之後的許多年裏仍然有用，有些至今仍在運行。在這種情況下，資本支出過時問題確實存在，但尚在可控範圍內。

人工智能時代

人工智能資本支出的構成與以往的基礎設施週期截然不同。如今，很大一部分投資流向了經濟壽命較短的資產，尤其是GPU集羣和帶寬密集型網路。隨附的Excel模型允許您調整這些假設，但基本情況已清晰地展現了這種動態變化。

假設前沿GPU的經濟壽命爲三年，那麼人工智能數據中心約78%的經濟產能會在前三年內耗盡（注意是經濟壽命，而非使用壽命）。實際上，在前沿人工智能計算方面投資100美元，到第三年僅剩下22美元具有經濟競爭力的產能。剩餘的價值損失並非源於物理性能的退化，而是源於技術的過時。

這造成了一種與以往任何基礎設施繁榮時期都不同的再投資義務（如下），每一代硬件所產生的價值必須足夠大，才能抵消快速且反復出現的折舊週期。

折舊政策

過去五年，GPU服務器的折舊政策一直不統一。微軟在2023財年之前將服務器和網路設備的折舊年限定爲4年，但現在假設其經濟壽命爲6年。Alphabet也採取了同樣的做法。Meta在2025年1月將其服務器的使用壽命延長至5.5年，預計這將減少29億美元的折舊費用。

AWS一直在提前淘汰部分資產，並將使用壽命從6年縮短至5年。如果一項資產的經濟壽命爲2-3年，而其會計壽命爲5-6年，則會導致：a) 由於折舊較低，早期收益被高估；b) 後期折舊加速，資本支出壓力增大，從而拖累現金流。延長折舊政策的效果在於降低年度折舊費用，增加短期收益，並平緩大規模人工智能支出帶來的影響。

這些資產真的能長期發揮作用嗎？

是的——但並不適用於前沿人工智能開發。老款GPU在推理小型模型和應對需求高峯方面仍然有用。但當其單價相對於其功耗和基礎設施成本而言失去競爭力時，其經濟價值就會大幅下降。實際上，人工智能基礎設施正在演變爲兩個經濟層面：訓練資本支出（需要最新的芯片和架構）和推理資本支出（可以使用老款芯片，但壽命更長，不過對模型優化更爲敏感）。這種雙重結構意味着，硬件的快速更新換代和模型需求的不斷變化都會帶來折舊風險。

這對投資者有何意義？

A) 因爲超大規模數據中心運營商可能會陷入一場激烈的競爭，需要不斷增加資本支出才能保持競爭力。這會導致持續的資本支出負擔結構性地增加，因此需要在超大規模數據中心運營商的建模和估值假設中明確反映這一點。

B) 會計利潤短期內暴跌，要求投資者判斷已投入的資本支出能否產生足夠的經濟回報。這需要深入了解人工智能將如何融入現有產品或新產品中。

C) 行業經濟可能已經發生了根本性的變化（即資本支出持續較高水平）。

結論

投資者在預測自由現金流時，應注意隱含的再投資率以及人工智能資本支出回報假設的合理性。

核心問題不再僅僅是“人工智能的機遇有多大？”，而是“這項業務能否持續進行必要的再投資，從而保持領先地位？”

那些擁有雄厚的資產負債表、產品整合選擇權和定價能力，能夠將三年資產週期轉化爲持久經濟價值的企業，將成爲最終的贏家。而失敗者則會爲時已晚地發現，在人工智能領域，折舊並非會計上的腳注，而是商業模式的本質特徵。