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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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$ T8 y1 s/ E# v6 Y# ]0 C总营收 225亿美元,同比下降12%;
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3 c1 c L" o# s( N2 x( j/ l4 V汽车业务营收 167亿美元,同比下滑16%;6 F$ q" ?; R- A% d5 F
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净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;
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6 }( ?4 K% g ]. C* H7 S! P) K, ]总交付量 38.4万辆,少了13%。. Q: y2 l$ o6 D: ?
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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。
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# }) o5 s4 D3 E$ y j+ x5 P/ k" ^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:, C4 |8 {3 M$ R" Q8 g6 g0 r
$ C/ y5 h! z0 X. @3 B1 I( \, l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。" M" g: @7 ], m' z
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一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?" k5 ]/ z0 }- `3 J3 K: {
特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:6 f/ s2 Z! I" L/ d) m
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。7 e8 d1 t' a; B8 L) M/ }* n
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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——
. J& c! }0 m8 S" V! r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?5 ~5 Z+ E' w8 i: Q* r
$ g8 O6 Z3 b2 e' m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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Y% U3 m/ d- X6 K) F“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。”4 T4 Y* t- z1 N
4 F& P8 G8 X n, v. P8 L, DWaymo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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. N* x4 G) U6 n7 O8 H* |, |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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( e& O5 H0 |1 t c% a; E6 K; O所以这个专家总结得非常有意思:
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' @3 n: m" n6 t9 n7 h' m4 t2 s; Z& _“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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( h* N9 ]% l. S7 f1 I4 ]二、平价车型是“解药”还是“毒药”?
# @) V1 z) d3 j8 _* U) z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。% X' l3 ~4 U' j* o5 D
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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。0 Z' S4 u. i4 ~* O. A% s
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平价车一出来:$ s _2 r' C& r# i1 w& h
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毛利率肯定会被挤压;& M1 g. C! m( D: l7 A$ X' ~
8 {' k( x X. A! f# ~0 h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。2 y, W* N P2 x$ O: E& M
. L% {, D9 p, `$ w D! }0 R5 `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”。/ \5 v; Y$ h4 p
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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:7 B1 e- S$ }9 i! e6 U& ]# D3 h
, w/ T; F6 _) F" A; B“外界以为特斯拉省成本靠压铸,其实真正革命性的,是Unboxed。”
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; g, |, P. A( z8 W传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼; H2 n. E& A+ L& K1 Y
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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% [6 t$ m8 i+ y( W R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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- v% x; ~4 g/ Z: p( H& y9 |但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。 m" S' B8 y2 g1 t" p
2 B/ Q3 ]5 n( w; m6 L$ b5 _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 a; M" l; ~5 f) y' S' N
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;
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毛利也显著增长;. h$ ?# I+ I/ m. _, |
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而且已经连续12个季度创新高。# b5 p5 B% i2 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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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:
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( |: D" J& g3 l* d“我们现在最大的挑战,就是AI训练中心的电力根本不够用。”. M! A# `- }" O' B' \7 R
8 L( s0 L% v; B7 I) q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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5 u; o' V! j9 U# y6 F0 X/ v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;
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可以缓冲电网压力;" y/ y" P& t) W
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稳定、快速、不挑环境;) u6 w0 O/ z5 w4 i9 R3 ]
2 s' y8 f2 R3 p) k' U$ t/ b f9 K4倍于传统电厂的建设效率。 ?' {+ O" B# \ N/ R
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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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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。”! {& N& b& B5 y# Y9 x
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