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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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0 s6 X; x/ W. s. ?! G. M1 Z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%;6 Z3 |* H" V, h8 k( ]1 c! E
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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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% P5 W8 L. C, b0 L6 J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。0 O. o" i7 ?! D: L+ D1 a4 P- H% K7 B
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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:
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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. C8 m& {! E! z, |
1 \' e& w7 y2 d; m' t& S l/ L一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?
6 Z1 v# x4 ]; m, ~# t( ?; u& f特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:( T4 R& ^ p% ^0 ?
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。0 W5 [$ q5 b G3 m- |. s! {, [; Z/ c
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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。- r* m) b: L0 A* V0 N* | D @
- [, o5 q% ~ v& H9 J不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——
" E4 w9 {! d0 F! O7 T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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& ?, {- b! _$ ^0 Z) Z我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利:! v; N& k) @& h: [
9 O K+ ?, S5 G4 _1 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。”6 m( l8 ~) e. F7 s" U
# h/ S* x+ K5 f- }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。) @! ]# X0 B3 C2 p& m4 y
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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。. W0 C( X+ C4 d5 t, X; b9 z
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所以这个专家总结得非常有意思:
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8 P8 j% I* x* t“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。”1 X6 ~8 z- H' @
$ n$ r% b) l2 t1 y' y二、平价车型是“解药”还是“毒药”?7 {" O2 ^$ O: [$ R' G
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。. h: `2 t0 F+ Z @9 z
i* c- u0 P: Y' \. e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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# e/ T+ j5 d' ~3 P" ]平价车一出来:2 T; |+ |; ^& G5 z/ @
0 U& t2 ^0 L7 H: h毛利率肯定会被挤压;
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, h7 C1 o) M% m8 p现有Model 3/Y 用户可能会感觉“降级”了;
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9 m9 [2 `4 X3 Q8 M r: b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。
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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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这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:6 v5 ] Y0 R# C" _7 `# v! q+ q" j2 h9 W% K* `
* g/ l3 s) [$ F+ E: q" y* R! e“外界以为特斯拉省成本靠压铸,其实真正革命性的,是Unboxed。”7 k0 u) p5 M# F' m& q, q. g/ U9 ~
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传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;/ H7 @ n8 W9 r. P. c
而Unboxed是模块化平行组装,像搭乐高一样把车拼起来。6 `- c) N8 o: n+ B. e ]
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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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8 {5 d( `6 D" G- D U) Z但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。
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, Q8 C) ~7 w, m# W m+ i" U- g* c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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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”
1 x( ?# w1 Q& p4 K0 Z你可能没注意,Q2财报里,特斯拉的能源业务表现非常亮眼:, E: f6 k' `6 l3 g! t% e& p* m8 Z9 j" o
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储能产品部署量创新高;6 E. K* h3 j* z
6 B( r4 u# @3 ?6 ?2 t* O毛利也显著增长;
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' \- l( t0 F3 ~: [7 T而且已经连续12个季度创新高。7 M7 b; Z/ [/ l
+ d8 B* v" }8 d5 d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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# l) x# X! d0 m8 O" g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”。8 Z- B2 Z$ M- ?- B
@( O3 G) C6 Q/ g+ \我们请到的一位数据中心能源战略专家说得很直接:7 A3 }% s5 M/ P2 H$ W
. g0 E% b: d. I' K- _$ q% d+ V( `“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。
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这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:1 a* x* ^6 u0 E6 K, }0 k0 Y& a
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像集装箱一样运过去就能部署;
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可以缓冲电网压力;
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稳定、快速、不挑环境;- i( f& Q) l. }: D% B* L9 m
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4倍于传统电厂的建设效率。# N) T- p9 W8 b" @5 Q. q
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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。. |4 F/ J1 M: J( P. h
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NVIDIA那位专家也说得很到位:
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+ t. z1 h4 @: a* Z. Z3 B5 \“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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