特斯拉Q2財報解讀：當市場聚焦“賣了多少車”，我們在硅谷一線聽到了什么？

近日，特斯拉 (TSLA) 發布了其2025年第二季度財報。如果只看表面數據，這無疑是一份令多頭失望的答卷：

總營收 $225億，同比下滑12%

汽車業務營收 $167億，同比下滑16%

GAAP凈利潤 $11.7億，同比下滑16%

總交付量 38.4萬輛，同比下滑13%

數據公布后，市場的即時反應充滿了悲觀情緒。然而，在信息洪流中，僅僅跟隨市場情緒進行判斷，是投資的大忌。

一份財報的價值，往往隱藏在數字的細枝末節與管理層的言外之意中。為了真正看透特斯拉正在發生的深刻轉變，在財報發布后的第一時間，硅兔君緊急連線了四位硅谷頂級專家，進行了一場深度的閉門研討。他們分別是：

一位前Waymo感知算法核心負責人， 他主導了L4級自動駕駛路徑規劃的關鍵項目，對不同技術路線的優劣有最深刻的體感。

一位在特斯拉負責全球供應鏈達7年的前核心高管， 他親歷了從Model 3產能地獄到上海超級工廠崛起的全過程。

一位現任全球TOP 3云服務商（AWS/Azure/GCP）的數據中心能源戰略專家， 他正負責為公司未來數萬個AI GPU集群的電力供應尋找解決方案。

一位來自NVIDIA，負責CUDA生態合作的資深技術專家， 他對AI算力硬件的演進和應用落地有著全局視野。

專家一致認為，這份看似“暴雷”的財報，恰恰是特斯拉從“電動車公司”向“AI機器人公司”徹底轉型的歷史分水嶺。 舊的估值體系正在被打破，一個新的、更龐大、也更具風險的價值框架正在浮現。

Robotaxi的啟動是資本故事，還是價值重估的奇點？

特斯拉在Q2財報中高調宣布，其首個Robotaxi服務已于6月在奧斯汀正式啟動 。同時，FSD（Supervised）的累計行駛里程已突破數十億英里，AI訓練算力集群也已擴展至6.7萬個H100等效GPU 。

這是馬斯克為華爾街講述的“AI故事”中，第一個真正落地的商業化篇章。然而，對于投資者而言，這恰恰是最困難的估值部分。

當前市場對Robotaxi的看法是分裂的。

一方面，所有人都承認這是一個潛在的萬億級市場，它有望顛覆個人出行和汽車保有模式。

另一方面，對其落地的疑慮重重：技術上，如何解決無窮無盡的“長尾場景”（Corner Cases）？法規上，如何獲得全球各大城市的運營許可？商業上，如何承擔前期高昂的運營和安全成本？

核心問題是：特斯拉的實現路徑，是否真的構成了足以顛覆行業格局的護城河？

前Waymo感知算法核心負責人 一針見血地指出：“公眾和許多分析師都誤解了特斯拉與Waymo的競爭核心。這并非簡單的‘純視覺’與‘激光雷達’的路線之爭，而是‘概率模型’與‘確定性模型’的哲學之爭。”

他進一步解釋道：“Waymo的模式，是通過昂貴的激光雷達、高精地圖和冗余的傳感器，試圖在一個限定區域（ODD）內構建一個近乎100%確定的物理世界模型。這種模式安全、可靠，但成本極高，且難以快速規模化。每一次進入新城市，都意味著巨大的地圖繪制和數據采集成本。”

“而特斯拉，則在賭一件更瘋狂的事：用‘概率’戰勝‘確定性’。 它放棄了對單一傳感器（激光雷達）的依賴，轉而相信通過攝像頭捕捉的海量、多樣化的真實世界駕駛數據，能夠訓練出一個足夠強大的神經網絡，

使其在沒有高精地圖的情況下，也能像人類一樣對駕駛環境做出高概率的正確決策。這份財報中數十億英里的FSD里程 ，就是它用來訓練這個‘世界模型’的燃料，這是任何競爭對手在短期內都無法企及的數據壁壘。”

這位專家總結道：“所以，投資特斯拉的Robotaxi，本質上不是在投資一家出行公司，而是在投資一個‘數據驅動的AI模型’的成功概率。如果這個模型被證明可以在全球范圍內快速部署，其單位經濟效益將遠超Waymo，因為它省去了最昂貴的‘地圖繪制’和‘硬件成本’。Q2在奧斯汀的啟動，就是對這個模型商業化可行性的第一次小規模壓力測試。

平價車型亮相是銷量“解藥”，還是利潤“毒藥”？

財報確認，一款“更經濟實惠的車型”已在6月完成首批試生產，并計劃在2025年下半年投入量產 。同時，財報也顯示，Q2汽車業務的毛利率持續承壓。

這似乎是特斯拉為應對全球日益激烈的市場競爭（尤其是在中國市場）開出的一劑“良方”。用更低的價格換取更大的市場份額，邏輯簡單直接。

市場的主流觀點是“廉價車=銷量增長=利好”。但更深層次的擔憂在于，這是否會是一場“殺敵一千，自損八百”的豪賭？

在沒有革命性成本控制技術落地之前，貿然推出平價車型，是否會嚴重侵蝕本已下滑的利潤率，并對現有Model 3/Y的客戶群體產生“消費降級”和“品牌稀釋”的負面影響？

而專家們關注的焦點，并非這款車本身，而是其背后那個被馬斯克寄予厚望的“Unboxed”革命性制造工藝。

特斯拉供應鏈前核心高管為我們揭示了其中的利害關系：“外界常常將特斯拉的成本控制歸功于其強大的供應鏈議價能力和一體化壓鑄技術，但這只是過時。‘Unboxed’制造策略，才是決定特斯拉能否在平價車市場取得‘高銷量’與‘高利潤’雙贏的唯一勝負手。”

他解釋道：“傳統的汽車制造是線性的，車身在傳送帶上一步步組裝而‘Unboxed’試圖將其變為并行的模塊化組裝，車的不同部分（如前、后、側面、電池包）被同時制造和組裝，最后像搭樂高一樣拼合在一起。理論上，這能將生產效率提升30%以上，并大幅減少工廠占地面積和資本開支。”

“所以，問題的關鍵就變成了：這個革命性的工藝能否在2025年下半年順利跑通？如果能，那么平價車型將成為特斯拉的又一臺‘印鈔機’。

如果不能，那么為了保證銷量而推出的平價車，很可能會因為成本無法有效降低，而成為拖累公司整體盈利能力的‘利潤毒藥’。財報中提到的‘在不建新生產線的情況下，利用現有產能’ 的說法，正是對這一策略的印證，也是其面臨的巨大挑戰。”

因此，對于投資者而言，未來幾個季度需要追蹤的，不應只是平價車型的訂單量，而更應是關于“Unboxed”工藝良率和效率提升的任何蛛絲馬跡。

能源業務的躍進是“邊緣角色”，還是被錯估的“AI基建”？

在汽車業務光芒黯淡的同時，能源業務的表現異常穩健。儲能產品（Megapack和Powerwall）的部署量，在TTM（過去十二個月）維度上，已連續第12個季度創下歷史新高 。其業務毛利貢獻也在顯著增長 。

長期以來，華爾街習慣于將特斯拉的能源業務視為汽車業務的“陪襯”或“錦上添花的綠葉”，認為其體量和重要性遠不及汽車。

專家們認為，一個巨大的價值重估機會可能正在于此。特斯拉的能源業務，正在從一個傳統的“清潔能源”故事，悄然轉變為一個更具爆發力的“AI時代核心基礎設施”故事。

全球TOP 3云服務商的數據中心能源戰略專家的觀點極具說服力：“我們目前面臨的最大挑戰之一，就是AI算力帶來的電力缺口。一個大型AI訓練中心的耗電量，相當于一座中型城市。而電網的建設速度，遠遠跟不上GPU集群的增長速度。

我們現在最需要的，不是遙遠的核聚變，而是能夠快速部署、穩定可靠、且能平滑電網波動的即時電力解決方案。”

他繼續說道：“特斯拉的Megapack恰好完美地切中了這個痛點。財報提到，它的部署速度是傳統化石燃料電廠的4倍 。對于我們這些急于擴大AI算力規模的云廠商來說，‘時間就是金錢’。Megapack可以像集裝箱一樣快速部署在我們的數據中心旁邊，提供關鍵的備用電源和調峰能力，確保我們昂貴的GPU集群能夠7x24小時不間斷運行。它正在成為AI數據中心的‘超級充電寶’。”

來自NVIDIA的專家 也補充道：“AI的盡頭是能源。未來算力的競爭，很大程度上也是能源的競爭。擁有穩定、可擴展的能源解決方案的公司，將在AI競賽中獲得巨大的戰略優勢。”

這意味著，特斯拉的能源業務，其對標的可能不再是傳統的電力公司，而是AI產業鏈中不可或缺的“賣水者”。它的客戶，正在從個人家庭、小型公用事業公司，擴展到亞馬遜、谷歌、微軟這些全球最大的科技巨頭。這部分的業務價值，市場顯然還未充分認知和定價。

回到最初的問題。這份財報，確實展示了特斯拉作為“車企”的增長乏力。但它也同時揭開了公司未來十年的新篇章：一個以自動駕駛軟件為核心，以機器人和AI為長期愿景，以能源業務為堅實基礎的全新物種。

對這個新物種的估值，無法再套用任何傳統車企的框架。它需要一個全新的、復合的、基于概率的估值模型。而構建這個模型，需要回答：

你對特斯拉FSD技術路徑的成功有多大信心？

你認為“Unboxed”制造工藝能在多大程度上改變汽車工業的成本曲線？

你如何量化AI時代電力缺口為特斯拉能源業務帶來的增長空間？

這些問題的答案，無法從任何一張公開的財務報表中直接找到。它們需要深入產業一線，與正在定義未來的核心人物進行高質量的對話。

投資的本質，是在不確定性中尋找確定性。而與最優秀的人對話，是抵御不確定性最有效的方式。

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