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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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总营收 225亿美元,同比下降12%;+ P- S8 k5 O% w. Q
3 l3 M. |9 l. |9 i* T* Q汽车业务营收 167亿美元,同比下滑16%;
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8 U! v& w8 n; U% r$ G净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;. s* I& ?: O0 \6 B! h2 V
* c3 P7 m; ]" i0 R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。6 L: ~6 x% f3 h! i/ n' f% g) C1 }! Q
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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:4 p6 B/ T8 n" G9 o4 @
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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。' i8 L: }' r1 G/ H
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一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?( D6 q5 x( `6 k; q- b M$ Z) I
特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:6 _* z* ^7 [. Y
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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: ?$ E5 F/ _+ ^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——9 J; j& x, M/ X' 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?" M$ `3 a. E$ g1 o6 r1 O- v
( |) F2 g% u( q) O* O7 O# z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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, j0 B" G% w5 c0 K, |“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。”, h$ L! l" J" `7 K- c
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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。; }! F; ?# D6 E9 a, k
9 p4 t# j+ U6 _0 u' G6 j# Z5 }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。/ S3 x4 ~; f- ~2 n7 G! h% ~. F
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所以这个专家总结得非常有意思:. w Z0 p4 e) m4 |
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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。”; K S/ ]8 U3 ~) t5 [4 t
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二、平价车型是“解药”还是“毒药”?& A3 m, O! Q, P; f. q5 @1 V( K
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 G$ j# J. B: b9 \
6 E* }5 z% _5 p$ R8 e+ c; H4 h$ m* z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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7 w7 K6 x- g b平价车一出来:
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毛利率肯定会被挤压;, G2 ~3 U4 Y! V6 T
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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。
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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”。 a( M( R* n" F q
9 a. F; W$ T' e5 G3 a8 ]这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:1 b z* E) y& f3 H
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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;
8 z9 o5 @1 \' w0 G2 |" o, b而Unboxed是模块化平行组装,像搭乐高一样把车拼起来。) e, N5 x. h- d# Q' c
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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。$ v# m Z- m/ F9 T: T+ M' r9 U* |, P
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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”
/ o0 v! v& e1 w' h4 v" \; M你可能没注意,Q2财报里,特斯拉的能源业务表现非常亮眼:& U* j" Q u! S7 ]- K
, j5 {& P& x$ Y- G7 e) `储能产品部署量创新高;* w1 C+ s9 e3 Q4 R; z( a
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毛利也显著增长;
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9 e% n$ j) h4 c$ C) i而且已经连续12个季度创新高。
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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”。2 |; h: s# f0 W5 |' i
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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:) ]# z8 F- m4 ^: V
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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。”
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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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! U! h' |0 e! F8 W( a这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:0 x5 v* N3 X. X* @0 _9 R
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像集装箱一样运过去就能部署;! y p% u0 k' l0 H' i
% u( [- s# C5 g. i4 G可以缓冲电网压力;' p3 w4 c! y' b4 h
( {% ~( }0 G# ]6 D: Z V稳定、快速、不挑环境;9 s0 E0 e, i7 q5 a! _9 C" P
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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:5 `3 ~* C, b0 r: s t# G8 r9 E
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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。”
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