📌 旧代GPU或延长算力资产回收期

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AI资本开支的规模正在把“买多少新芯片”之外的问题推到前面：已经部署的设备，能否持续产生收入。

Gina Martin Adams指出，美国AI资本开支在2025年已相当于GDP的1.3%，今年预计升至2.5%，其投资强度已超过历史电信和光纤投资高峰。这样的投入会先带来采购、供电和机房建设支出，但最终回报并不只取决于新增设备的性能，还取决于存量资产能否维持较高利用率。

CoreWeave的一份合同提供了一个值得关注的案例。其A100合同价格完全锁定至2029年，而这一GPU于2020年推出。若合同能够正常执行，说明旧代GPU在具备供电条件的数据中心中，仍可在本十年持续带来现金流，而非随新一代产品推出立即失去经济价值。

这对云算力租赁、数据中心和相关芯片链的判断影响较大。设备更新越慢、残余使用时间越长，早期资本开支的回收压力就越小；反过来，若利用率下降或客户需求转向更高性能设备，锁定的旧设备也可能面临收入压力。

不过，一份A100合同不能代表全部算力资产。旧代GPU的实际经济寿命，还要看后续合同、机房供电条件和设备利用率。

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