文｜半導體產業縱橫
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到底什麼才是正確的折舊方法會計？
科技公司正斥資購買英偉達晶片和其他裝置，而關於這些資產會計處理方式的爭論日益激烈會計。這次，AI公司的一些批評者可能有些反應過度了。
投資者很少會像現在這樣，對固定資產折舊時間表這種看似平淡無奇的話題如此痴迷會計。但當少數幾家全球最大的公司在人工智慧基礎設施上的支出高達數千億美元時，市場自然會密切關注。
2015年電影《大空頭》中由克里斯蒂安·貝爾飾演的原型、著名投資經理邁克爾·伯裡最近對此火上澆油會計。“延長使用壽命會減少折舊費用並增加表面利潤，”他在上個月的一篇文章中寫道。“這是現代更常見的欺詐行為之一，導致資產估值過高和利潤虛高。”
無論這種批評是否有道理，我們都需要客觀地看待這個問題會計。
科技巨頭的折舊策略調整
例如，Meta今年將其大多數伺服器和網路資產的預計使用壽命延長至5.5年會計。此前該公司稱使用的是4到5年的範圍。而在2020年，Meta表示其使用壽命僅為3年。
Meta表示，最新的延期使其2025年前9個月的折舊費用減少了23億美元會計。這不是一個小數目。但為了理解其規模，我們需要知道其總折舊費用接近130億美元，而稅前利潤超過600億美元。
Alphabet、微軟(Microsoft)和亞馬遜對類似資產的使用壽命也比五年前更長會計。Alphabet和微軟目前為6年，高於2020年的3年。亞馬遜在2020年使用4年期限，到2024年延長至6年，但今年將部分伺服器和網路裝置的這一數字縮減至5年。
折舊與利潤對比（過去12個月）
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公司將折舊費用計入收益，是因為其固定資產最終會磨損或過時會計。這種做法確保了資本投資的成本在財務報表上隨時間推移得到確認。管理層的任務是選擇一定的年限來逐步減記這些資產。
多年來，當大型科技公司延長其折舊資產的使用壽命時，都會招致投資者的審查會計。這是可以理解的，因為這樣做可以透過將費用轉移到更遠的未來來提振當期收益。管理層只需敲擊鍵盤，透過改變會計估計就能使一年的收益增加數十億美元，這看起來即便不算激進，也有些厚顏無恥。
直線法vs加速折舊
不過，歸根結底，更好的問題可能不是關於正確的年限是多少，而是什麼是正確的折舊方法會計。直線法是目前流行的方法，即特定採購的每年折舊費用是相同的。
然而，某些型別的資產在早期價值下降得更劇烈，然後穩定下來並在一條可預測的曲線上更平緩地下降會計。一個恰當的例子：根據追蹤英偉達晶片定價的Silicon Data的資料，使用了三年的H100系統的平均轉售價值最近約為全新H100價格的45%。
在這種情況下，所謂的加速折舊法可能比直線法更能反映經濟現實會計。如果使用6年期限，早期的折舊費用會更高（此時經濟效益消耗得更快），而後期的費用會更低。
儘管如此，在這種情況下差異不會太大會計。在直線法下，第三年的累計折舊將不到購買價格的一半。使用加速時間表，這一比例會略高於一半。而且，大型AI超大規模企業的投資者非常清楚，對當今投資的任何大額回報預期都要等到數年之後。
會計本質會計：估計與假設
從根本上說，公司財務報表中的大多數數字都是建立在估計、猜測和假設之上的會計。所謂的折舊費用就像會計中的許多其他東西一樣，是一個人為構建的概念。
精確性是罕見的會計。沒有人能得到一個可證明是正確的答案，來說明一家公司的固定資產每年貶值多少。公司管理層可能也不知道特定資產的使用壽命是多少，特別是對於高需求的科技裝置。
如果資產價值嚴重受損，管理層應該記錄更大規模的減記會計。但通常減記只有在公司自身股價暴跌後才會出現，這顯然不適用於七巨頭。
如果投資者有朝一日得出結論認為大量AI投資被浪費了，那也不會是因為公司選擇了怎樣的折舊時間表會計。雖然還有其他充分的理由去懷疑科技巨頭如何核算其AI冒險，但折舊問題的爭論不會對大局產生決定性影響。
