文章核心观点 - 科技巨头在AI基础设施上投入数千亿美元，但财务披露透明度不足，特别是将折旧周期差异巨大的数据中心建筑成本与AI芯片支出合并报告，使投资者难以准确评估AI投资的风险和真实回报 [1] AI基础设施投资规模与披露问题 - 行业在AI基础设施上的在建工程总额巨大，数据显示，2024年市值至少20亿美元且提及AI基础设施的上市公司，其**在建工程总额约为2145亿美元** [1] - 科技公司通常将数据中心建设成本与芯片采购成本合并计入“在建工程”账户报告，而不进行细分披露 [1] - 会计学教授指出，“在建工程账户是一个大洞”，公司可以在其中掩埋大量成本，导致信息不透明 [1] 资产折旧会计处理的挑战 - 数据中心建筑与AI芯片的折旧周期存在巨大差异：建筑折旧寿命可能在**20至40年**之间，而AI芯片可能在**不到三年内**就会过时 [2] - 科技公司普遍倾向于延长服务器和网络设备的估计使用寿命，这有助于减少折旧费用并增加报告利润，有时影响可达**数亿美元** [2] - 2024年，上市公司对资产使用寿命估计进行了**79次调整**，其中许多是延长设备寿命，这是自2020年以来的最高水平 [2] 主要科技公司披露差异 - **Alphabet (谷歌母公司)**：2024年记录的未投入使用资产达**506亿美元**，同比增长**44%**，占其净固定资产的**30%** [3] - **亚马逊**：录得**464亿美元**在建工程，同比增长**62%**，占其净固定资产的**18%** [3] - **Meta Platforms**：在建工程总额为**268亿美元**，增长**10%**，占其净固定资产的**22%** [3] - **微软**：未提供具体在建工程数字，仅在年报中披露承诺**321亿美元**，主要用于数据中心的建设和改进 [3] - 由于公司在建设期间购买GPU，AI芯片成本通常被计入在建工程金额中 [3] 投资者与监管机构的反应 - 投资者呼吁公司提供按项目和组件细分的更多信息，以区分面临快速过时风险的电子设备（如芯片）与长期使用的建筑物 [4] - 股东难以充分评估AI投资风险，部分原因是公司很少披露其芯片使用经验等细节 [4] - 美国财务会计准则委员会(FASB)目前未要求细分在建工程项目，但表示将在议程审查中就改进披露进行推广 [4] - 会计专家总结，在建工程在项目开始和完成后都像一个“黑盒”，缺乏透明度 [4]