當市場聚焦特斯拉“賣了多少車”，我們在矽穀一線聽到了什麽？

特斯拉Q2財報解讀：當市場聚焦“賣了多少車”，我們在矽穀一線聽到了什麽？》，頭圖來自：AI生成

近日，特斯拉 (TSLA) 發布了其2025年第二季度財報。如果隻看表麵數據，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淨利潤 $11.7億，同比下滑16% ；

總交付量 38.4萬輛，同比下滑13% 。
 

數據公布後，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，在財報發布後的第一時間，矽兔君緊急連線了四位矽穀頂級專家，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， 他親曆了從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雲服務商（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”徹底轉型的曆史分水嶺。 舊的估值體係正在被打破，一個新的、更龐大、也更具風險的價值框架正在浮現。

一、Robotaxi的啟動，是資本故事，還是價值重估的起點？

特斯拉在Q2財報中高調宣布，其首個Robotaxi服務已於6月在奧斯汀正式啟動 。同時，FSD（Supervised）的累計行駛裏程已突破數十億英裏，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，對於投資者而言，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。

一方麵，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。

另一方麵，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。這並非簡單的‘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、高精地圖和冗餘的傳感器，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製和數據采集成本。”

“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裏的FSD裏程 ，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範圍內快速部署，其單位經濟效益將遠超Waymo，因為它省去了最昂貴的‘地圖繪製’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。

二、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，並計劃在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。

而專家們關注的焦點，並非這款車本身，而是其背後那個被馬斯克寄予厚望的“Unboxed”革命性製造工藝。

 

三、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個季度創下曆史新高 。其業務毛利貢獻也在顯著增長 。

長期以來，華爾街習慣於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於此。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雲服務商的數據中心能源戰略專家的觀點極具說服力：“我們目前麵臨的最大挑戰之一，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，相當於一座中型城市。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 。對於我們這些急於擴大AI算力規模的雲廠商來說，‘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、穀歌、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。

結語

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為長期願景，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、複合的、基於概率的估值模型。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”製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。