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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:5 E) k+ b8 }1 N1 @8 w
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总营收 225亿美元,同比下降12%;
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% f4 b8 N/ V- \3 ^7 h- }. `0 q0 Z汽车业务营收 167亿美元,同比下滑16%;
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净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;
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& F! x% t e# r5 |8 r0 j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。
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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:( U- ]7 f, {! v
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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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一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?
! s4 q, `! \+ |9 u; Y特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:
5 e5 a1 j; V5 q1 U" d6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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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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. C7 I- t: G2 i" q! E* y不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——3 z2 ^$ e9 ?- t) X9 w
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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/ Y8 b& k4 g9 f: v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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“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" ^$ [, j! y+ @7 G* _; ^+ k
' u- ]. S; n2 x/ ^# y( \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。& R- {8 z0 T( ^3 d( ?3 p7 O
6 l' X$ T& a6 }) c, s8 F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:
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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。”
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二、平价车型是“解药”还是“毒药”?
. n0 M2 f1 h1 q+ _, n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。% S3 \ o2 S* C9 e" u: }1 G
+ H+ F9 d# V. a7 `5 t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。$ g, e6 [4 z3 }. g" R3 o9 F
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平价车一出来:2 l, ^ c* l! y- h2 L" k% S
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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;
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L! Y0 s P: }$ i. Y8 u8 O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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K- H$ o6 T" h% T3 [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”。; E# U, J* r2 ~- \1 Q$ V
. O6 i% P5 V# F3 A9 Q. H这我们还真请教了特斯拉前全球供应链核心高管,他说:" A2 o3 d1 j; p4 U. z% X# Z
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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。”+ a s) T$ t6 ^' f8 Q. g. F
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传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;
- o3 o' g" I) X; V而Unboxed是模块化平行组装,像搭乐高一样把车拼起来。3 }4 b% N# W2 Y+ T
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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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: y9 |* v0 j- \但如果跑不通呢?那就糟了。利润雪上加霜。; \. m2 c2 ~ n
/ i: T' G- a( I* i. `: t! Y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。$ w4 k( @1 v! z% \6 _9 _$ J3 O
" f+ u* G5 d4 b8 w& t* D7 I* h% L三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”; {* O9 x K2 x0 f1 X' _0 }! 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:4 I7 D( @ X+ n9 e
& S/ ~! _" L/ h7 k' [5 U7 j储能产品部署量创新高;! y8 U1 I% \0 Y
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毛利也显著增长;
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3 K, h% o/ O* O& u! s而且已经连续12个季度创新高。/ b* O1 k9 P" x
7 X6 I8 E: q; U; `3 C3 E* ^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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3 J5 J% o* G4 b0 T; O, Q“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。, V# `$ s2 |0 c5 T6 h7 J0 @/ X
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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;3 J: i* N, Q2 s/ y
' ?2 G" ?2 |7 Z4 ~4 `% V可以缓冲电网压力;! Y5 P# q& j9 a6 ^; d$ l
( j9 f& J" m: }0 D稳定、快速、不挑环境;) |7 ?0 V2 [' I) Y7 G$ @$ _# l
& X7 h4 R9 x; Y4倍于传统电厂的建设效率。4 b) W7 q; r1 z0 B3 J
+ ?- ~7 V. i- I" q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。5 D* ]6 J6 W- K" g* w8 c. J
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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。”( T' n9 ]/ [0 j+ f6 q9 V
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