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最近,特斯拉发布了2025年第二季度财报,说实话,第一眼看上去挺让人失望的:
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% C s# e+ b0 n" A" P总营收 225亿美元,同比下降12%;
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汽车业务营收 167亿美元,同比下滑16%;
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净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;. M5 B$ }' U1 ^7 C8 @! ~- Z
- j+ G0 T) i) P, d0 I2 d2 ~8 B总交付量 38.4万辆,少了13%。
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' P* _ f% z7 }+ ]' C( `: r( t8 d数据一出,市场情绪立马转悲观,股价也受了影响。但问题是,光看这些表面数据,其实根本看不出特斯拉到底在干嘛。
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7 V0 Y3 m! c: _+ B* B& u8 N- o财报发布后,我们专门连线了四位在硅谷一线的专家,他们分别来自Waymo、特斯拉、顶级云服务商和NVIDIA,聊了一场深度分析,越聊越觉得:0 S* ]+ V) \# q9 a3 s1 `& r. @
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这份“差强人意”的财报,其实标志着特斯拉真正完成了从“造车”到“AI机器人平台公司”的大转型。$ |1 C8 {! R4 ~% Z/ ?( k/ s
5 u4 _, f; q0 F8 H( r* H一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?
8 o+ P6 k1 i/ }- f$ w5 z# d) z特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:
! S: r' \; a, ^# p7 B: U6月,他们在奥斯汀正式上线了首个Robotaxi服务。与此同时,FSD的累计行驶里程已经达到了数十亿英里,AI训练用的H100等效GPU数量也扩到了6.7万个。
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注意,这是马斯克讲AI故事这么多年,第一次有实实在在的商业动作。
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不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——( N5 G; n- P9 j& G
大家都知道它是万亿级市场,但也觉得落地太难,尤其是各种“极端情况”(corner cases)怎么处理、各地的监管怎么搞、前期运营成本谁来扛?
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) s/ a5 Q5 O; Y5 c4 P O我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利:
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: Q/ n7 N$ w0 b% p# o“这不是‘摄像头 VS 激光雷达’的路线之争,而是**‘概率模型’和‘确定性模型’**的根本分歧。” A- [/ ?1 m% y
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Waymo靠激光雷达和高精地图,想在小范围内打造一个“几乎100%确定”的世界。安全是安全,但成本高得吓人,扩展到一个新城市就得重来一次。
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1 B7 |% s, q( U8 |1 i而特斯拉的逻辑完全不一样,它放弃激光雷达,纯靠摄像头 + 神经网络 + 大量真实驾驶数据,试图训练出一个“像人一样开车”的AI。这就意味着,它一旦成功,就能不依赖地图、全球部署,扩张速度更快、成本更低。, ^4 P, o9 W& f7 J5 ~6 _
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所以这个专家总结得非常有意思:
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“投特斯拉的Robotaxi,本质上不是投出行,是在投这个数据驱动AI模型的成功概率。”$ y8 E* ~/ o+ h1 `7 @
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二、平价车型是“解药”还是“毒药”?
" s5 x0 N! Q g' h3 m财报里还确认了一件事:特斯拉平价车型已经试生产,准备2025年下半年大规模量产。- ]: G0 O* Y* U: U; k) P. M; [
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这听上去挺振奋人心的,毕竟便宜车意味着销量能拉上来嘛,对吧?但真没那么简单。
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平价车一出来:
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, {) V6 m- J8 P8 e9 r) K7 O毛利率肯定会被挤压;
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现有Model 3/Y 用户可能会感觉“降级”了;
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最关键的是,如果制造成本没降下来,销量上去了反而拖累整体利润。7 ]0 C7 K) `: s+ _) ^$ _
( m% N. J- j* u* u) c那特斯拉是怎么打算控制成本的呢?关键就看它背后的那套新工艺——“Unboxed制造流程”。* ]- Q6 o5 i0 [$ ^
6 T' }! a b3 h4 ]0 q/ O% N这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:
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% v) v- \1 T4 E3 u“外界以为特斯拉省成本靠压铸,其实真正革命性的,是Unboxed。”# Y3 N7 x' y+ j3 y+ Y0 d
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传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;' @0 k( w# y( {3 H0 S6 P# M
而Unboxed是模块化平行组装,像搭乐高一样把车拼起来。
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: F, s+ R% w* y$ {& B, q0 a这套工艺如果真能跑通,效率至少提升30%,还能省掉大把厂房面积和成本。那平价车不仅不会亏,还可能变成新的“印钞机”。
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但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。 x( f4 }/ R! ]# y
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所以作为投资者,**不要只盯着预订量,要密切关注Unboxed工艺的良率和效率数据。**这才是决定成败的关键。0 {( I( R. Y( ?( O5 A
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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”- H. o+ C% J( O
你可能没注意,Q2财报里,特斯拉的能源业务表现非常亮眼:
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储能产品部署量创新高; w% |# i: ^1 f; m& d1 P
2 n1 H2 `) n- N毛利也显著增长;
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5 O2 _% }* c+ E6 }4 ~" X而且已经连续12个季度创新高。9 T& H3 f% a5 W6 s/ v" _( f
3 Q: B3 t5 F4 V5 u1 O1 i很多人觉得这是车卖不动,拿能源来“救场”。但几位专家一致认为——+ M8 a# E: _2 R2 b9 f! x* l# j
8 U; O1 P2 I, e- z# g" y特斯拉的能源业务,未来不是“绿叶”,而是整个AI产业的“供电中枢”。& l: d2 k' h$ v/ w
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我们请到的一位数据中心能源战略专家说得很直接: j3 B* L i3 O. `
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“我们现在最大的挑战,就是AI训练中心的电力根本不够用。”4 Q0 u% m. }* I# L' _
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想象一下,一个AI训练基地的耗电量,相当于一座中型城市。而建电网远远赶不上GPU扩张的速度。7 Q2 B, W6 G! G' ]! a7 ?, s! P+ I M
) J8 C$ m. A* B/ W+ h; G这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:, b2 B& _ `* r3 ~* j0 N( B( U9 A
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像集装箱一样运过去就能部署;/ H, f8 `' C4 F. e2 m5 ~0 F
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可以缓冲电网压力;4 H/ R5 k5 F% A* v5 c1 K
# L6 m- q, g, z! n" O) T+ {6 O$ g! v稳定、快速、不挑环境;
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1 }& h* r" W* a* L6 F4倍于传统电厂的建设效率。6 ?# C! Z. w/ U. Q" s7 U
7 i( N5 S! A: G, }9 C) Y它完全能成为未来数据中心的“超级充电宝”,服务对象也从家庭、工商业扩展到亚马逊、谷歌、微软这些巨头。
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NVIDIA那位专家也说得很到位:
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“AI的尽头是能源,谁掌握能源,谁就掌握了未来的算力主导权。”
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