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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:5 N( b6 i( M% I4 f; @/ [
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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%;
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* }7 \; {/ W" v! ^. `$ a总交付量 38.4万辆,少了13%。' I, g. S7 @1 ?# Y- { |
3 Z3 {) g0 B. r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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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:, ~! |3 v. J$ A9 K; s
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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。) p/ |0 z$ p. [" K
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一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?
! K; W" C) U* H2 Z% W% z' E4 Y9 w' a% S特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:7 w5 q3 E9 L: T6 l/ `: a
6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。+ Y* @$ g/ g2 k w
2 T2 S9 h- V- b" U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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/ S/ {, T+ L8 O* S ]不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——
4 z" J! `/ c' T+ y- M8 Z i/ I O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?) F& k2 n8 H. Q1 c( Q
+ O- t. p$ ^8 _: p, Q我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利:8 ^0 L! X2 X4 h. T
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“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。”2 U+ K1 B$ n' m4 \' d! {
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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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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。
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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。”
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5 y4 `" _, s8 }二、平价车型是“解药”还是“毒药”?+ i; I; t- _5 r8 u
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。9 O# G) w: X: }' J
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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。* j+ `1 a. K- x' ^& L9 ]
{( k. B6 R% Z) G# d平价车一出来:0 i7 s; d+ c8 \# i/ n
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毛利率肯定会被挤压;) M5 b4 V9 |' ]: {6 E# g7 N
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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。* u) ^4 \8 W1 F6 T9 ~0 A. T" j- v4 F- a6 \
' ]; _, ]" J! p6 l( D) [+ ^4 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”。
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+ M. c! f; b! O Q这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:6 P2 Q6 \/ V' u! p& s" A
0 A) X$ B4 V8 Z# X9 }) e6 p“外界以为特斯拉省成本靠压铸,其实真正革命性的,是Unboxed。”1 u; g" I; B9 t- q5 N0 m
2 M! w" C/ C# C: b% E' B$ b传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;1 n4 x [1 C3 Y# ]. q+ n6 E
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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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。
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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。
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8 `! ~' W# N. x f三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”0 U' |* {, y) d/ ~) v
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;9 T n- D1 T9 E# d$ y9 M# m& T. h
0 h7 i+ s: U! D$ Q( Z3 e" u毛利也显著增长;
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) r% K0 l5 K1 K/ x. O而且已经连续12个季度创新高。
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" y$ D% C u8 x) \8 o7 X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—— e. `- k6 C8 m2 u+ W
3 \, H4 k& ~. E0 J) K" F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”。
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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:! F6 v- I, ~7 S& D: \/ x+ y( [6 N+ @
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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。”6 W( m7 { |- H# U
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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。
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% R2 I0 s5 I( p这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:, N* N6 K: D$ z+ E4 b' ^0 J. W4 y/ p
, q2 m1 F" K6 H# Y2 L1 H7 c; a% S像集装箱一样运过去就能部署;1 ~0 _: j6 g8 P; k
+ F" R6 a% y9 P6 @" a可以缓冲电网压力;
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9 f" ]" L0 o; p稳定、快速、不挑环境;
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4倍于传统电厂的建设效率。# s- c" x- m; J. V. K
! X8 c& D; l X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。. H2 E! f1 v4 ~5 o; R
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NVIDIA那位专家也说得很到位:
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8 d* N" P$ Y Y7 u D# W! D“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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