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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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% Y+ B( e! I# W9 w. v1 y1 b2 l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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6 h$ J# {. [5 O: k+ e# y4 i4 @净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;" S/ ?" `" J0 E0 o% T6 i
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总交付量 38.4万辆,少了13%。# |$ Z" d1 g7 r: r9 Z! u, t+ N2 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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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。
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$ P. L3 c8 a1 v8 V0 o一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?# [* ?' l; x/ I, c7 T2 g
特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:
. n6 ~% u* a* k3 z# r- y# ~3 b6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。 p8 E, T# R7 c4 F3 K( O4 h( |
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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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& i4 {5 e) h: U% l不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——2 n, Q) |* `$ m; Z3 ~1 U
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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" w, v d8 v6 h. C: K* B我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利: {5 ?6 a' Q# I4 ?. l" s
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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 n; A+ ^. q1 z0 o
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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。- z i: h( @- c
3 E x; V; K/ b$ |所以这个专家总结得非常有意思:( p# R. @# T( b
8 u6 K* k) R# I: U6 C; h* S“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 t; [" l; Y; ?$ E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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+ A+ Z' R2 R# d1 }5 z8 m, M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, y2 W, S5 a# w$ F' m; D" h8 M
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平价车一出来:
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+ x7 M9 E0 b/ _/ R+ i0 F毛利率肯定会被挤压;+ s# t3 {0 ~& v4 o9 w
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现有Model 3/Y 用户可能会感觉“降级”了;
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, q3 U) P$ ^/ T4 S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”。* g! \, g7 _: Z5 p3 _
. j$ y9 O% ]4 w8 i+ X" {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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“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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传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;
2 L k; K+ B9 ^ w7 G/ r5 u+ I7 Q6 X而Unboxed是模块化平行组装,像搭乐高一样把车拼起来。: {3 D6 Q9 N8 I3 J$ Y5 G& u. i
5 l; a8 ], G7 g- n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”。" y/ O/ P4 ~! [, z N1 Q& `
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但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。2 g J X; I0 z1 ~1 S; `: B
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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。* S+ d/ T: o. |* O% n( g+ H. c. \- L
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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”
1 H* f( D0 t8 R, D& j1 P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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0 F# v H- @ i# U储能产品部署量创新高;
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毛利也显著增长;% J" u4 D. C% Z0 Q6 `2 G2 ?
1 Z/ Z& f, i4 M0 P5 t4 [/ |而且已经连续12个季度创新高。4 _" v7 S4 E |7 M
6 \8 T3 Z9 c, P4 F7 Q5 P; |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”。' j" C2 G8 m0 w# w9 D
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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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l7 P" i; ]4 C' U: O“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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2 O" \ g! s+ x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。2 s+ ~' C0 N3 Y; V+ A1 P
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这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:. Y, h s! _" L% @
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像集装箱一样运过去就能部署;- X& y9 p# v$ m0 Q+ [& {; k
7 k4 p: v9 A" d l+ D可以缓冲电网压力;
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& l1 j1 z) l& ^2 V+ @" z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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NVIDIA那位专家也说得很到位: t& {9 a9 k9 A* J( y& {
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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。”8 W$ l/ S- O$ h8 C E
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