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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:; y$ v' f$ l* G0 D) w
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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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3 S' S+ q3 V3 i% W* U+ n- k净利润 11.7亿美元,同比也跌了16%;
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总交付量 38.4万辆,少了13%。7 }/ z3 ^; \, i2 p1 e7 ~. N& I
7 S: W2 a& k: S: R: U' D5 Z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:$ Z Z/ W1 o) ~# h7 w1 k) U
- T+ ?/ E% @" E" 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。* E0 B L4 k4 ^
" P. ?& L3 C9 a0 A/ X一、Robotaxi上线:马斯克讲故事,还是估值重构的起点?
9 c" S5 e" g) t9 a8 {特斯拉Q2财报中最大的新动向,是Robotaxi项目终于实锤落地:
& D9 o8 k3 Z0 Q- J6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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% h/ X/ r' s7 h# J& E5 }' s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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/ z- u6 w; }5 e l( L! ~/ i不过,市场对Robotaxi的态度是撕裂的——1 t6 `2 w; N4 s7 `
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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8 d7 T' V( D* P( z! T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。”
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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。; q6 a" U. J; S1 j l3 N
" e _+ @) }4 H0 |: d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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/ Q0 u3 e; D5 Q, \“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”?0 `+ H* a1 ]4 g* u2 R% c" x
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 g1 z# y$ F3 L; z& ?
5 m9 z2 H3 l1 T$ e# J4 V8 d4 j! x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。; _8 q+ W- M. H/ }+ i6 E2 R5 f
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平价车一出来:
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毛利率肯定会被挤压;5 G4 T& q9 J: Y, ~- `; k. k! m& v
7 {: O" N% y8 E5 L$ J- l$ H现有Model 3/Y 用户可能会感觉“降级”了;0 ~' [; x. |6 O
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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。8 h3 F8 E+ g0 M$ p$ V1 R2 V
1 s+ ~% J6 f; c9 Q4 m6 Z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”。+ r' |9 b! L, j
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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:
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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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0 l; k; y( ?1 l* }传统汽车制造是线性流水线,一步一步拼;: Z2 C I. h" ?* N& M- ^- v- _
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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4 ^. o A! c/ |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。
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三、能源业务:不是配角,是“AI时代的基础设施”0 u4 _; l, W0 t
你可能没注意,Q2财报里,特斯拉的能源业务表现非常亮眼:# }6 x0 f0 `4 S( S& m# X8 }
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储能产品部署量创新高;1 s! q5 [# G$ f
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毛利也显著增长;: ~% Y) Z2 U9 } n
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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——+ F' Y. e f" k6 R
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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”。 x7 G4 B" H' M7 Z8 c- x
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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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“我们现在最大的挑战,就是AI训练中心的电力根本不够用。”. {* {7 T( z; v0 K. m3 A5 @6 m8 M
$ f4 U9 e6 B! ]! \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。3 j: b9 q' U) \1 D& i9 x
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这时候,特斯拉的Megapack储能产品就显得特别香:" p+ F9 x8 E6 i" A
1 P8 I+ B4 K) [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;6 j. k& |9 j5 T; u6 X' J, Q; Z
' N& Z# j% w/ _7 v8 X稳定、快速、不挑环境;
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4倍于传统电厂的建设效率。( j# m. }, x/ u9 H7 ]
. K' a) m0 b- P+ j9 e. | M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。" H1 m5 i2 J5 \# F5 X
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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。”" B$ a0 U- y" d4 r
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