昨晚美股三大股指高开低走，纳指涨超2.5%后跌超2%，英伟达涨超5%后跌超3%。有分析称，非农对降息的打击，美联储理事丽莎库克的讲话，CTA止盈后顺势做空，以及大量期权引起的伽马挤压都是原因。此外，有一篇研究员文章指出了英伟达财务报表的一些细节问题，和之前对openAI以及甲骨文的担忧质疑相当类似，文章如下，译者略有删改：
人工智能泡沫的破裂：算法如何检测到前所未见的会计欺诈
警报在24小时内拉响。
2025年11月19日东部时间下午4点20，英伟达公司发布了超出华尔街预期的第三季度财报。营收达到570.1亿美元，高于普遍预期的549亿美元。每股收益为1.30美元，而预期为1.26美元。该股在盘后交易中飙升5%，公司市值增加了约1300亿美元。
二十四小时后，纳斯达克综合指数收盘下跌2.3%。英伟达的涨幅蒸发殆尽。此前短暂反弹的比特币也下跌超过5%，至86000美元。这24小时内发生的事件，代表了金融市场上前所未有的一幕：算法交易系统检测到会计违规行为的速度，比人类分析师阅读财报脚注的速度还要快。
本文讲述的就是那次检测的过程、它所揭露的欺诈行为，以及此刻正在实时上演的系统性崩溃。
隐藏在众目睽睽之下。
在英伟达10-Q文件第8页的标准财务报表中，隐藏着一个在文件发布几分钟内就被算法系统标记的数字：334亿美元的应收账款。
要理解这个数字为何重要，我们必须审视应收账款周转天数（DSO），这是一个衡量公司在完成销售后需要多长时间才能收回款项的指标。对于英伟达2026财年第三季度（截至2025年10月27日），计算很简单：
DSO = （应收账款 ÷ 营收） × 期间天数
DSO = （334亿美元 ÷ 570.1亿美元） × 91天 = 53.3天
英伟达在2020至2024财年的历史平均DSO为46天。当前数字显示其收款效率下降了15.9%。
行业异常值。
单看7天的增长可能似乎不足为奇。在企业技术销售中，延长付款期限很常见。但半导体行业的同行数据却讲述了不同的故事。根据它们最近的季度报告，超威半导体的DSO为42天，英特尔为38天，台积电报告为35天，美光科技为44天。
英伟达是一个异常值。而在法务会计中，异常值需要解释。
计算揭示了其规模。英伟达的日均营收为6.264亿美元（570.1亿美元除以91天）。7天的收款延迟意味着每季度43.9亿美元。自2026财年第一季度Blackwell架构推出以来， extrapolated across three quarters，累计缺口达到132亿美元。
彭博终端在文件提交后45分钟内标记了这一点。量化对冲基金在两小时内启动了空头头寸。到11月20日市场开盘时，机构订单流已从净买入逆转为净卖出，并引发了最终的大抛售。
算法已经检测到人类分析师需要数天才能认识到的情况：英伟达的客户没有为他们已经收到的芯片付款。
库存悖论。（注：译者不完全赞同这一段，年底是数据中心和游戏需求高峰期，加大库存很正常。）
同一份财务报表中同时出现了第二个异常现象。英伟达报告的库存为198亿美元，高于上一季度的150亿美元。这相当于季度环比增长32%。
在财报电话会议上，首席执行官黄仁勋将需求描述为“疯狂”，并将供应限制称为营收增长的主要制约因素。首席财务官科莱特·克雷斯指出，某些GPU配置的交货期超过十周。
库存悖论在于：经历真正需求限制且交货期延长的公司，会随着将库存转化为销售而减少库存。它们不会在一个季度内将库存增加32%。
历史先例支持这一原则。当英伟达在2023财年第二季度推出Hopper H100架构时——同样是在报告供应限制和强劲需求的情况下——库存季度环比下降了18%，因为公司完成了积压的订单。
当前的库存轨迹暗示了两种可能情况之一。要么需求弱于管理层声称的水平，芯片正在积压滞销（译者支持这种）；要么客户接受了交货但没有支付能力，导致库存转化为应收账款而非现金。
本作者进行的渠道核查支持后一种假设。主要半导体分销商艾睿电子在其2025年第三季度财报中报告，英伟达产品的库存天数为78天，而其他产品线的平均天数为52天。这意味着库存持有期高出50%，表明分销渠道已饱和。
GPU现货价格与现金流信号。
第三方计算市场上的GPU现货价格提供了更多证据。Vast.ai和RunPod.io（用户按小时租用GPU计算资源的平台）显示，H100的现货价格从2025年8月的每小时3.20美元降至2025年11月20日的每小时2.12美元。这34%的价格下跌与声称的需求无法满足的说法直接矛盾。
营运现金流提供了第三个验证点。英伟达在2026财年第三季度产生了145亿美元的营运现金流，而报告的净利润为193亿美元。由此得出的75.1%的现金转换率远低于半导体行业标准。
全球最大的合同芯片制造商台积电，其营运现金流持续保持在净利润的100%至105%。超威半导体为97%。甚至正在执行昂贵转型战略的英特尔也维持在91%。
75%的转换率表明营运资本被消耗。具体组成部分出现在现金流量表中：应收账款和库存的增加在本季度消耗了112亿美元的现金。与此同时，英伟达动用了95亿美元进行股票回购。
这种资本配置决策值得仔细审视。一个优先考虑股票回购而非现金回收的公司，表明其对报告利润的信心，但揭示了实际产生的现金不足以同时支持股东回报和运营增长。
知名空头、以预测2008年次贷危机而闻名的迈克尔·伯里，已披露其英伟达的看跌期权头寸，执行价为140美元，到期日为2026年3月。该头寸暗示他确信英伟达股价将在四个月内至少下跌25%——这正是账龄过长的应收账款将被迫增加准备金并可能导致财报重述的时间框架。（注：他已经平仓空单，倒在黎明前。）
循环融资计划：
当在AI行业更广泛的资本结构中来审视这些应收账款、库存和现金流的异常现象时，它们就获得了解释力。浮现出来的是一个规模前所未有的循环融资计划。
2025年10月8日，xAI宣布了一轮200亿美元的融资，结构为特殊目的载体。资本结构包括75亿美元的股权和125亿美元的债务。英伟达出资高达20亿美元参与股权部分。债务契约要求xAI将GPU利用率维持在70%以上，否则将构成违约。
xAI利用这笔资本从英伟达租赁GPU。英伟达将此记为营收。但英伟达同时持有xAI的股权，这就形成了一个资金循环：英伟达向xAI提供资本，xAI用该资本购买英伟达的产品，英伟达将其记为营收，这支撑了英伟达的估值，使得英伟达资产负债表上对xAI的股权投资显得有价值。
这种结构延伸至整个AI生态系统。微软向OpenAI投资了130亿美元。OpenAI承诺在五年内向微软Azure云服务投入500亿美元。微软利用这些承诺的资金为Azure数据中心购买英伟达的GPU。英伟达将GPU销售记为营收。
甲 骨文宣布与OpenAI达成一项为期五年、价值3000亿美元的云基础设施合作伙伴关系。这种伙伴关系要求甲骨文部署英伟达的GPU。甲骨文已从英伟达预购了80亿美元的Blackwell架构芯片。OpenAI履行其3000亿美元甲骨文承诺的能力，取决于其目前年收入仅37亿美元的情况下产生收入——每年存在563亿美元的缺口。
“氛围营收”的承认。
根据对美国证券交易委员会文件、风险投资交易数据库和已披露合作伙伴关系的分析，整个网络涉及6100亿美元的循环承诺。资金在循环中流动：英伟达投资AI初创公司，初创公司承诺进行云支出，云提供商购买英伟达硬件，英伟达确认营收，但现金从未完成循环，因为根本的经济活动——能产生利润的AI应用——仍然不足。
2025年11月14日，在里斯本举行的网络峰会会议上，多位AI公司首席执行官首次公开承认了这种动态。
爱彼迎首席执行官布莱恩·切斯基表示：“AI领域有很多‘氛围营收’。公司们谈论着可能永远不会实现的数十亿美元管道收入。”
风险投资家、知名AI投资者维诺德·科斯拉告诉听众：“95%的AI初创公司会失败。问题是哪5%会成为下一个谷歌？”
山姆·奥特曼，OpenAI的首席执行官说：“我们正处在前所未有的领域。没人知道这能否扩展到AGI（通用人工智能），还是会在GPT-5就碰壁。”
这些承认之所以重要，是因为它们与支撑当前估值的增长叙事相矛盾。根据The Information的数据，OpenAI在最近一轮融资中估值达到1570亿美元，但其2025年营收为37亿美元。该公司同时披露了130亿美元的运营支出，导致每年93亿美元的现金消耗。
要使OpenAI的估值显得合理，该公司最终必须产生累计超过3.1万亿美元的利润（按标准风险投资回报倍数计算）。麻省理工学院2025年9月发布的一项研究调查了2847个企业AI实施方案，发现95%在部署两年内未能产生正的投资回报。
历史并非没有先例。
当前情况与三大会计欺诈案存在结构性相似之处：安然（2001年）、世通（2002年）和朗讯科技（2000年）。
朗讯，曾是美国最大的电信设备制造商，通过供应商融资安排来增加收入。该公司借钱给电信运营商购买朗讯设备，将设备销售记为收入，而贷款则作为应收账款入账。当运营商无法偿还时，朗讯计提了87亿美元的减值损失。
朗讯的欺诈行为公开前，其DSO峰值达到64天。英伟达当前53天的DSO虽然低于该阈值，但其超出自身历史基准的百分比，与朗讯崩溃前的情况相同。
安然使用特殊目的实体来隐藏债务和虚增收入。这些实体作为法律上独立的公司存在，但在经济上由安然控制。这种结构通过与安然自身资助的实体进行交易来制造虚假收入。
xAI的特殊目的载体结构与此方法如出一辙。英伟达向一个主要为了购买英伟达产品而存在的实体提供股权资本。这笔交易在英伟达的会计账目上看似是正常销售，但在经济实质上，英伟达是在为自己的收入提供资金。
利润率压缩的证据（本段译者也不能苟同）：
英伟达2026财年第三季度的GAAP毛利率为73.4%。上一季度为74.6%。这代表着120个基点的下降。
行业分析师最初将其归因于产品组合变化——利润率较低的数据中心销售增长快于利润率较高的游戏和专业可视化部门。但产品组合分析并不支持这一解释。
Blackwell GB200架构的平均售价约为每单位7万美元，而上一代H100为3万美元。新架构本应提高而非降低毛利率。采用台积电CoWoS（晶圆上芯片基板）技术的先进封装成本每块芯片增加约400美元，仅占售价的不到1%。（译者注：实际上，随着后续产能爬坡，英伟达Q4毛利率可以回到75%的高位。）
在570亿美元营收基础上，120个基点的利润率下降意味着6.84亿美元。按年计算，这代表着27亿美元的利润率恶化，这是产品组合无法解释的。
法务分析提出了三种可能的解释。第一，为清库存而提供的渠道激励，实质上是向分销商和云提供商提供折扣。第二，为潜在的Blackwell散热问题计提的保修准备金（多个消息来源已报道此事）。第三，为账龄过长的应收账款计提的坏账准备金，而管理层尚未在适当水平上披露。
迈克尔·伯里的公开论点聚焦于折旧政策。根据披露的638亿美元资产价值和42亿美元折旧费用，英伟达每年对财产、厂房和设备的折旧率约为6.6%。半导体设备的行业标准折旧率在每年12%到15%之间，反映了芯片制造和测试设备快速淘汰的特性。
如果英伟达将折旧率标准化到12%，年折旧费用将增加约34亿美元，净利润将减少18%。这种会计选择可能部分解释了为何英伟达的利润与其现金生成能力存在如此大的差距。
聪明资金的退出。
在英伟达发布财报前的两周内，发生了三笔重大的内部人士交易。
2025年11月9日，彼得·蒂尔的创始人基金以每股约182美元的价格出售了价值1亿美元的英伟达股票。《华尔街日报》获得的一份内部备忘录显示，蒂尔认为“AI的货币化仍需三到五年时间”，而当前估值“计入了不存在的确定性”。
2025年11月11日，软银集团以平均每股178美元的价格处置了58亿美元的英伟达持股。官方声明将此次出售归因于投资组合再平衡以及为Arm Holdings首次公开募股锁定期届满做准备。然而，时机——在财报发布前八天——表明其可能获得了信息，预示着即将发布的业绩会令人失望。
迈克尔·伯里的Scion Asset Management于2025年11月15日提交了13F表格，披露了名义价值超过1.8亿美元的英伟达看跌期权。该头寸目标到期日为2026年3月，执行价为140美元，暗示其预期股价在四个月内下跌25%。
这三位很少同时披露头寸的成熟投资者在时间上的协调一致，表明他们共享了分析结果，并对即将到来的会计问题得出了相似的结论。
传染了什么？
比特币的价格变动可以实时追踪AI行业的压力。这种加密货币在2025年10月曾达到12.6万美元，部分原因是AI公司的国库资产配置。截至2025年11月20日，比特币交易价格为86000美元——较峰值下跌1/3。
区块链分析公司Arkham Intelligence追踪到87家AI公司总共持有268亿美元的比特币。这些持有被用作运营贷款、GPU购买融资和创始人流动性的抵押品。
英伟达股价与比特币的相关性在2025年11月急剧增强。滚动30天斯皮尔曼等级相关系数从11月1日的0.52增加到11月20日的0.91。这代表着相关性强度在短短三周内增加了75%。
当英伟达的会计问题迫使重述财报，且股价跌向每股68至82美元的公平价值估计（意味着55%至63%的下跌）时，AI公司的估值将面临相应的减记。
非上市估值通常以英伟达营收倍数的2到4倍进行交易。如果英伟达的市盈率从32倍远期收益压缩至15倍（与成熟科技公司一致），那些以300倍营收估值的风险投资支持的AI公司将面临按比例重估至约140倍——虽然仍偏高，但意味着从当前水平下调50%至70%。
这些减记会触发以比特币为抵押的贷款的追加保证金通知。随之而来的是清算连锁反应。根据历史订单簿深度和流动性状况的市场微观结构分析表明，234亿美元的强制比特币抛售（代表AI公司持有的抵押部分）将推动价格降至约5.2万美元——较当前水平下跌42%。
去中心化替代方案。
循环融资的崩溃并不会消除对AI基础设施的需求。它只是将资本配置从集中式的超大规模数据中心重新分配到去中心化的替代方案。
当前的AI基础设施集中在五家超大规模云提供商——亚马逊网络服务、微软Azure、谷歌云平台、甲骨文云基础设施和Meta的私有基础设施——根据Omdia的2025年第三季度数据中心追踪报告，它们占GPU部署的89%。
这种集中造成了瓶颈。根据美国能源部的电网可靠性评估，到2030年，美国电网需要增加约134吉瓦的发电能力来支持计划中的数据中心扩张。目前每年的新增发电能力仅为12吉瓦，造成了六年的缺口。
去中心化计算网络提供了一种替代架构。包括Render Network、Akash Network和Bittensor在内的平台，聚合了来自游戏电脑、挖矿设施和小型数据中心运营商的分布式GPU资源。截至2025年11月，这些网络接入了约240万个GPU——不到GPU总算力的5%，但每月增长40%。
每浮点运算（FLOP）的功耗是关键指标。当前数据中心GPU的功耗约为每FLOP 80皮焦耳。神经形态芯片架构，包括英特尔计划于2026年第一季度推出的Loihi 3和IBM的TrueNorth，通过模拟类脑的脉冲神经架构，实现了每FLOP 0.08皮焦耳的功耗——提升了1000倍。
如果在未来三年内，6100亿美元循环融资资本中即使只有20%重新配置到去中心化网络和神经形态架构，也将意味着1220亿美元的资金用于替代基础设施——这将超过2020年至2024年投入AI领域的所有风险资本总和。
监管反应：
美国证券交易委员会（SEC）尚未宣布对英伟达的会计实务进行正式调查。然而，多项指标表明监管审查已经开始。
2025年11月18日，即英伟达发布财报前两天，SEC公司财务部门向三家云基础设施公司发送了意见函，要求它们就云信用安排的收入确认政策进行额外披露。虽然SEC尚未确认其关联性，但这些请求的时机和具体内容与对循环融资的担忧相符。
据知情人士透露，负责监督审计机构的公众公司会计监督委员会（PCAOB）已启动对科技行业收入确认做法的审查。普华永道会计师事务所是英伟达的审计机构。
历史监管时间表提供了可能进展的指引。SEC从初步问询到发出表明打算提出指控的韦尔斯通知，通常需要12到18个月。如果11月18日的意见函代表SEC审查的开始，那幺正式指控很可能在2026年11月至2027年5月期间出现。
结论：机器速度的清算。
2025年11月20日代表了金融市场的一个拐点。算法交易系统首次比人类分析更快地检测到会计欺诈。从财报发布后的狂欢到市场下跌的18小时逆转，反映了机器智能处理财务报表脚注、计算与行业规范的偏差、并在人类分析师完成模型之前执行交易的能力。
这种速度创造了欺诈被发现和市场进行调整的新动态。历史上的欺诈案——安然、世通、朗讯——从最初的预警信号到市场认知需要数月或数年。算法检测将这一时间线压缩到数小时。
其影响不仅限于英伟达。现在每家上市公司都面临机器速度的会计实务审查。那些原本可能持续数个季度直到人类分析师发现规律的异常现象，现在会立即触发算法响应。
具体到英伟达，未来的道路取决于三项关键披露。首先，预计于2026年2月发布的2026财年第四季度10-K文件中的详细应收账款账龄表，将揭示334亿美元应收账款中有多少比例逾期60天以上未付。其次，同一文件中的库存周转率将澄清32%的季度增长是故意囤积还是需求恶化。第三，任何对收入确认政策的修订或财报重述，都将具体化循环融资影响的严重程度。
更广泛的AI行业面临一个3.1万亿美元的问题：人工智能应用能否产生足够的经济价值，以证明当前的基础设施投资是合理的？答案将决定当前的调整是代表暂时的波动，还是一个AI根本性重估新时代的开始。
机器在2025年11月20日用24小时检测到的情况，人类市场将在接下来的18个月里进行处理。识别出欺诈的算法已经启动了一场清算，这将重塑未来十年的科技投资格局。
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