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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:4 Q- x4 }" [, i% J5 z6 @4 M
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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%;8 v- N/ a8 w$ Q, o4 d4 d
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净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;
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总交付量 38.4万辆,少了13%。
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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。$ w- C1 t1 W. O
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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:5 D* s/ C/ ~7 V/ g
& H, J2 ~4 m N& ]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。
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一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?1 P6 x; k' x* Q. q
特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:- Q0 ?6 K8 Y' C% F
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。
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# N% P+ t# m5 B. a' b/ W$ ]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——
8 H+ G T. u$ @1 I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?6 {' D% n t% _7 d2 U1 b" Q! L% ^ Z
5 \, C/ T7 T; n; M) w, ^& n我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利:( j% [' J7 A' q7 Z0 o
" }; q: T6 S$ J; Q1 M“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。”, l* X' k0 C, d; [2 Z. Q$ j
* g* O1 g' |4 n) k! N6 e0 Z! `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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/ W) \5 I9 a' _" E# R. [8 t所以这个专家总结得非常有意思:
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1 @0 w6 }1 I- U! z% t) F“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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二、平价车型是“解药”还是“毒药”?
4 U: @$ |; C7 u w7 L# Q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。
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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:" G' i( r% p3 }; e; A
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毛利率肯定会被挤压;" d. K! R. G" W# ?
7 }- a" h; [) J2 B6 i' J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。 q. C, K: g: ]& I5 `
# t6 N! j. S1 J) j |: }% [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”。4 Q1 L7 e/ [' n) m R0 s
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这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:, R4 O8 S3 {. o6 }
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“外界以为特斯拉省成本靠压铸,其实真正革命性的,是Unboxed。”. L4 w: P. H: ?, C3 t
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传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;
: T! T+ Z9 K* U- | T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”。, c- Y6 G# _" T
2 ], u2 g3 F9 X4 u# M S% R但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。
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% Y. t( n) [! O* p1 }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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$ A `0 X1 q+ t% t# O8 o J三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”+ Z, Y1 c) Q/ W1 Q
你可能没注意,Q2财报里,特斯拉的能源业务表现非常亮眼:, x3 j" S+ k5 t% V2 W1 h
6 U H" D( u0 g$ ?5 u$ g储能产品部署量创新高;5 r, w2 R; g1 G! a- h/ ?# N$ h$ S( f
: h# H' ^+ o, D! L毛利也显著增长;# a, I6 `, u" y$ F
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而且已经连续12个季度创新高。' x# j! w% [0 L d) x; \
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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——
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% O$ n4 m2 y5 l |0 Q4 J' f, d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”。0 {8 D2 w! f# p" X
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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:& M' P) Y) q5 E0 b
! s: c1 v% K6 g; g' I“我们现在最大的挑战,就是AI训练中心的电力根本不够用。”
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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。% K7 ?8 Y2 @7 s, Y- e
; X" ?* b$ [( ~- q( |. D# r6 k这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:
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像集装箱一样运过去就能部署;; l' J6 e6 `( g: S1 q% ^% w' \
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可以缓冲电网压力;, d, w0 p R( i' Q! r
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稳定、快速、不挑环境;
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4倍于传统电厂的建设效率。
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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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! I: M/ j. R* U" qNVIDIA那位专家也说得很到位:; j% [) i$ H4 l; j/ l3 V
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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。”0 ]( ?& B, \" c
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