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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:# b& o5 W: ~1 h; M
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总营收 225亿美元,同比下降12%;
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) m9 S) y9 Z/ P8 U4 U! s8 r% l汽车业务营收 167亿美元,同比下滑16%;0 J* J, G m. n9 K5 x
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净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;4 I! R: H, s8 w$ h7 G; B+ L1 I
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总交付量 38.4万辆,少了13%。
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% I, E9 u7 C+ z% y& _* p3 u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。3 Q. p, V2 Z, ~- H' }$ }
8 w2 Q4 b7 S/ f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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9 ^) B1 O( s# d. k: i: B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?
6 G. a( z' N4 _$ ?特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:
e: a% B# M. Q5 H8 M6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。! V) @4 Z4 G5 Q+ J7 }; T
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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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8 x( i# y- ^# I6 W" K. Q; L不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——5 Z4 P4 o) x8 d% E* {
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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我们连线的那位Waymo前核心算法负责人说得特别犀利:+ v, ]& ?: Y8 u( d7 }
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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。”
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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。
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所以这个专家总结得非常有意思:& T* u* |% I$ {, B9 _
/ G! `3 r! M; e! s! 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。”/ S; q& Z' r! ]
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二、平价车型是“解药”还是“毒药”?- i. e! p8 q' T4 E, k5 O: V
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。/ A0 q |7 z3 k2 ]* s& `6 v' f
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平价车一出来:; J) Q% b3 d: n& P {4 h
- T1 x$ E5 ]+ v ?% M毛利率肯定会被挤压;
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现有Model 3/Y 用户可能会感觉“降级”了;. Q9 T' \2 t; x) Q
+ Z" N$ A0 E1 p# w9 X N9 h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。& ]. g& P8 e) l! G9 W6 ^2 D
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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”。: }& v7 V% o, [# z
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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 g/ Q; E# b, J$ n
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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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; Q! n6 Q- Z* l传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;. C) C7 y+ C# Y) f3 |5 }
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”。, L4 J% ~- B U, p7 f- l, ]; {
$ _( K& n/ Q9 K6 Q) K6 ^1 I4 f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。
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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”3 @( A3 x: q/ q! J! K5 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:
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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;8 B# S4 Z1 H, J- \
* ^# ^' h7 j' h- Z9 O9 ~而且已经连续12个季度创新高。. P; i% P8 y% m: f) Z! |% r9 P( I
5 F: ]" |% y$ f8 f4 C5 Q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——, `6 g T% c& D7 I6 d' f' {
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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”。$ r8 g7 |; }) P" N u; Z8 _
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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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6 X) X7 }3 r& |6 E4 B, ?' `( z“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。6 s; v7 F$ {2 O4 T" V
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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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8 d3 o3 t/ S1 [) _) _: S可以缓冲电网压力;
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$ z# N% q4 x3 c6 k. j稳定、快速、不挑环境;
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- l6 q- j R0 t% r# [* |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:0 \$ Z& E6 V: \+ {3 Z2 A* @
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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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