过去五十年，摩尔定律几乎以宗教般的节奏重塑商业世界，每 18 个月，芯片性能翻番、成本腰斩，硬件厂商只要搭上这列火车，营业收入与市值便被半导体的指数曲线拉升。
第一节、摩尔定律与经济增加值
以服务器为例，同样的算力今天仅需十年前 5% 的资本支出。折旧周期因而必须缩短，否则固定资产周转率立刻失真。企业若仍按传统四到五年折旧，账面利润会被虚高的净值吞噬，税负也随之无谓攀升。正确做法是，同步更新折旧年限，配合企业所得税法允许的加速折旧政策。
第二节、大数据的复利模型
当硬件成本降到足够低，数据开始替代晶体管成为新的稀缺资源。与摩尔定律不同，大数据遵循复利定律，可以在机器智能模型中二次放大。典型案例是智能风控平台，早期模型只捕捉交易金额、频次等结构化字段，而今已能实时摄取声纹、指纹、地理轨迹等非结构化流。数据维度每扩张一倍，坏账率就下降一个百分点，直接反映为风险资本占用与税前拨备的减少。
第三节、增长速度与估值折现
资本市场看重的不仅是利润规模，而是超预期的增长速度。在摩尔定律时代，硬件公司靠性能路线图说服投资者，而软件与互联网企业则以活跃数据结存做故事。如果一家企业能够把摩尔定律节省的硬件支出，重新投入到大数据和机器智能研发，其研发费用加计扣除比例可由 75% 提升至 100%，抵消短期 EPS 稀释，同时确保 PEG 指标依旧亮眼。
第四节、税收筹划与政策窗口
从增值税看，云计算与数据服务属于现代服务业，适用 6% 税率，远低于传统硬件 13% 的链条负担，在个人所得税层面，员工期权可依科创板个人所得税政策享受延税待遇，帮助企业用股权锁定数据科学家这一稀缺人力。地方政府亦竞相推出大数据产业园，企业可通过先投资、后评估、再融资的顺序将固定资产折旧与高新技术加计扣除叠加，最大化现金流。
摩尔定律的红利仍在，但增速放缓已成共识，下一个三十年的主旋律是大数据与机器智能，从性能经济迈向数据复利经济。