In de schaduw van de koersvallen van de Amerikaanse technologiebedrijven viel één bericht uit China op: Baidu moest in het derde kwartaal maar liefst 16 miljard renminbi afboeken op servers en chips, omgerekend zo’n twee miljard dollar. 

De hardware functioneerde nog, maar de rekenkracht was onvoldoende om de nieuwste AI-modellen op te draaien. “Een deel van onze servers voldoet niet langer aan de huidige rekenvereisten,” zo verklaarde topman Robin Li.

De omvang van de afboeking is opmerkelijk. Baidu investeerde de afgelopen jaren zo’n 10 miljard renminbi per jaar in computerapparatuur en schreef die in vijf jaar af. Dat betekent dat Baidu elk jaar zo’n twee miljard renminbi van de investering afschrijft totdat de boekwaarde na vijf jaar op nul staat.

Maar nu boekt Baidu dus in één keer een flink bedrag weg. Om precies te zijn bijna de helft van alle materiële vaste activa die eind 2024 nog in de boeken stond. Door de forse afboeking verdampte de jaarwinst volledig.  

Opvallend: Baidu verlengde eind vorig jaar de afschrijvingstermijn van deze apparatuur nog van vijf naar zes jaar. De kloof tussen waarde op papier en economische realiteit bleek in één kwartaal onhoudbaar.

Een trend die schuurt
Over de Amerikaanse hyperscalers zijn vergelijkbare zorgen. Alphabet, Microsoft, Amazon en Meta schreven hun serverapparatuur rond 2020 nog in drie jaar af. Inmiddels is de standaardtermijn ongeveer zes jaar.  

Dat drukt de jaarlijkse afschrijvingskosten, waardoor minder kosten door de resultatenrekening lopen en de boekhoudkundige winst stijgt. Maar het staat mogelijk haaks op de snelheid waarmee AI-hardware veroudert.  

Afschrijvingstermijn van ‘netwerk en serverapparatuur’ is overal flink opgelopen

Bron: SEC-filings en analyse VEB.

Want terwijl techreuzen hun afschrijvingstermijnen oprekken, introduceert Nvidia vrijwel jaarlijks een nieuwe chipgeneratie die de vorige generatie in korte tijd voorbijstreeft. Zo is de huidige Hopper-chip H100 bij het trainen van grote taalmodellen grofweg twee tot drie keer sneller dan zijn voorganger A100, en bij sommige testen voor het draaien van modellen nog aanzienlijk sneller.

In de sector wordt breed erkend dat high-end AI-chips economisch vaak niet langer dan twee à drie jaar relevant blijven, omdat ze daarna te traag zijn voor de nieuwste toepassingen waarmee het meeste geld wordt verdiend.

Mits goed gekoeld kan een server technisch misschien zeven tot tien jaar mee, maar commercieel kan hij dus al na een paar jaar zijn nut verliezen. Het Baidu-voorbeeld laat zien hoe groot het gat kan zijn tussen werkende machines en wat ze nog echt opleveren.

Schatten zonder fundament
Onder de Amerikaanse boekhoudregels (US GAAP) bepalen bedrijven zelf de ‘useful life’ van hun vaste activa, de geschatte jaren waarin een investering geld blijft opleveren. Zo wordt in de boardroom vastgesteld over hoeveel jaar een investering moet worden afgeschreven.

Accountants toetsen vervolgens of die inschatting “redelijk” is. In de onzekere wereld van AI is dit een lastige exercitie, omdat er geen historisch referentiekader bestaat.

Een auditteam dat het datacenter binnenstapt, loopt langs de rekken en ziet precies welke chips er draaien en hoe alles is ingericht. Maar economische houdbaarheid is nauwelijks af te lezen. Een chip kan technisch nog jaren functioneren, maar commercieel irrelevant worden zodra Nvidia een nieuwe generatie introduceert. De machine werkt, maar de waarde is weg.

Toch moeten auditors deze onzekerheid verwerken in hun oordeel. Zij baseren zich op lifecycle-analyses, interne memo’s en cashflowmodellen van het bedrijf zelf, maar die onderbouwing is per definitie dun. Hoe bepaal je of een investering van tientallen miljarden zich in zes jaar terugverdient, als niemand weet welke AI-modellen over twee jaar nog relevant zijn? De uitdaging wordt groter nu investeringen in rekenkracht wereldwijd exploderen.  

Zo gaat Meta - het moederbedrijf achter Facebook en Instagram - vanaf volgend jaar structureel meer dan 100 miljard dollar per jaar investeren in datacenters en AI-chips. De materiële vaste activa stijgen daardoor explosief en de afschrijvingen lopen op van circa 15 miljard dollar vorig jaar tot ruim 50 miljard dollar in 2028.  

Accountants moeten beoordelen of afschrijven over zes jaar realistisch is, terwijl niemand kan garanderen dat de onderliggende hardware economisch zó lang meegaat. Hoe groter de investeringen, hoe groter het gevaar dat een foutieve useful-life inschatting de winstcijfers langdurig mooier maakt dan de werkelijkheid.  

Opvallend genoeg beschouwt geen enkele accountant van de hyperscalers de oprekking van de useful lives als een Key Audit Matter, terwijl de impact op de winst elk jaar fors oploopt.

Meta stapelt vaste activa op met miljarden aan datacenters en AI-hardware

Bron: Bloomberg en SEC filings Meta. Ontwikkeling van materiële vaste activa is gebaseerd op de te verwachten kapitaalinvesteringen minus afschrijvingen. Bedragen in miljarden dollar. Berekeningen VEB. 

Afboeking op de loer
Volgens de Amerikaanse boekhoudregels (US GAAP) is er geen verplichte jaarlijkse test op bijzondere waardevermindering voor serverapparatuur (in jargon: impairment-test). Voor immateriële activa als goodwill uit overnames geldt die verplichting wél.

Voor AI-hardware is alleen een impairmenttest van toepassing wanneer zich een zogenoemd ‘triggering event’ voordoet. Denk hier aan een technologische doorbraak die bestaande modellen in één klap achterhaald maakt, tegenvallende AI-opbrengsten of strategiewijzigingen.

In theorie klinkt dat helder, maar in de praktijk is “sneller dan verwacht” lastig te duiden in een sector waarin bijna niemand de technologische curve kan voorspellen. Bedrijven hebben daarbij een prikkel om een optimistisch beeld te schetsen en te benadrukken dat de echte opbrengsten van hun AI-investeringen nog moeten komen.

Het is uiteindelijk aan accountants of de toekomstprojecties uit de board room goed onderbouwd zijn en te rechtvaardigen valt. Een complexe opgave wanneer het verdienmodel van AI-diensten zich nog volop ontwikkelt.

Bij Baidu was de aanleiding hard en concreet: de bestaande servers van minder dan vijf jaar oud hadden onvoldoende rekenkracht om nog rendabel te draaien. Volgens topman Robin Li nam Baidu zelf het initiatief tot afboeken, mogelijk om voor te blijven op de beoordeling van de accountant.

Hoe dan ook, het jaar loopt op zijn einde en de boeken moeten straks dicht. De Baidu-klap zal in menig auditteam rondzingen. De Amerikaanse technologiereuzen kunnen optimistisch ramen, maar accountants kunnen dat niet meer zomaar laten passeren. Voor beleggers wordt het accountantsverslag dit jaar het spannendste hoofdstuk.