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观点很棒!但是…… 你的论点基于对公认会计准则(GAAP)与非公认会计准则(non-GAAP)的误解……这可能会让非会计专业人士和 X 上的其他人感到困惑。 在对比硬件部门利润与全栈 AWS 利润率时,$IREN 报告的是非公认会计准则(non-GAAP),而 $NBIS 报告的是公认会计准则(GAAP)。 92% 是一个非公认会计准则(non-GAAP)的硬件特定利润指标,它系统地排除了折旧、数据中心 overhead、网络费用、支持等。硬件利润率通常仅通过从收入中扣除直接电力成本来计算,忽略了真实公认会计准则(GAAP) 销售成本(COGS) 的组成部分。在报告时,销售成本(COGS) 的遗漏和会计原则很重要(例如,为什么加密公司如 $MSTR 的数字与像 ASU 2023-08 这样的加密报告如此不同,因此你不能将收入与加密持仓与 Robinhood 进行比较)。 与此同时,$NBIS 71.2% 的毛利率是公认会计准则(GAAP),并将托管费用(colocation fees) 作为 29% 收入成本的一部分。因此,当你查看 EBIT 利润率以获得全貌时,$NBIS (~30%) 要高得多,因为全栈驱动了盈利能力。当 $IREN 扩展到 5 亿美元 ARR 目标时,他们被迫纳入现实的折旧、数据中心成本、网络费用和运营。如果以一致的会计标准对两者进行标准化,$NBIS 的全栈模型在真实利润率 spread 上已经高出 15-25 个百分点。 你说超大规模客户自带 Type-1 堆栈是对的。但是……我再次对其他 $IREN 帖子说过这一点,它们一直在回避这个点。 再说一次,Nebius 的 Type-2 层不是面向客户的功能,而是优化内部运营支出(OPEX)。如果企业自带 Type 1 (K8s/Ray),Nebius 的内部编排(Type 2) 仍然能提升其自身的利润率。这是运营支出(OPEX) 护城河,它不是客户使用的,而是关于你运行集群的效率。把它想象成 AWS 的 Nitro 虚拟机监控程序,但核心在于 AWS 如何驱动 >80% 的利用率和最小的人工运营。Nebius 的内部控制平面自动化了混合 SKU 的 GPU 调度、遥测和固件生命周期。每增加一个百分点的利用率,毛利率就扩张约 1-1.5 个百分点。Nebius 的内部编排降低了其运营成本基础并提高了利用率,无论客户是否自带堆栈,所以这不是非此即彼的关系。 长期的利用率效率和自动化复利增长快于廉价电力/容量,$NBIS 的全栈在长期驱动更高的利润率,而其他方面临利润率压缩的恶性竞争。随着 $NBIS 扩展,其软件熟练度的增量成本趋近于零,结构性地推动利润率更高。相反,$IREN 的依赖模式意味着随着扩展,许可费(如果你采用你的数字,为收入的 3-8%)加上必要的、未量化的站点可靠性工程师(SRE) 运营成本将成为盈利能力的永久拖累,阻止公司实现 $NBIS 的结构性利润率上限。外包 Type 2 解决方案的许可成本很低,如你的 3-8% 数字,但当被视为 overhead 时,“20-30%” 的数字非常相关。 回到 GAAP-non-GAAP,一旦 $IREN 在规模上被迫确认完整的公认会计准则(GAAP) 成本,与 $NBIS 相比不可避免的 15-30 个百分点的利润率差异将会显现。我同意你,短期的容量和基础设施是今天的一大优势,这就是为什么我仍然看好转型的加密货币矿工如 $IREN、$WULF、$CIFR,但在执行期间的软件护城河,在将收入转化为利润的长期来看,将大大优于裸金属基础设施(这还假设 $NBIS 无法扩展基础设施,而他们是可以的)。 $IREN 当前的优势是物理集成和廉价容量,它是资本支出(capex) 密集型的,并受制于电力市场收紧。$NBIS 的优势是运营支出(OPEX) 杠杆。$NBIS 更高的利润率是几年后基于全栈 AWS 式利润率的必然经济结果,而当其他人竞相触底时,利润率差异不会崩溃,而是随着规模扩大而扩大。 廉价电力赢得下一个季度,高效的编排成为下一个 AWS。