特斯拉去年三季報略顯平庸，但畫餅仙人馬斯克成功完成電話會逆轉。憑藉業績指引和Model 2兩張大餅，資本市場喜笑顏開，給特斯拉送上大漲。
大超預期的汽車毛利率和提前釋放的交付量指引，構成了資本市場用錢投票的核心因素，但這絕對不是馬斯克樂見的景象。
2022年開始，馬斯克就在各種場合積極吹風，不斷剝離特斯拉“汽車生產商”的身份，用“人工智慧”元素取而代之。具體話術包括但不限於“如果你把特斯拉只看作一家汽車公司，那麼你對特斯拉的理解就是片面的”、“如果特斯拉只是個電動車公司，它就完了”等等。
去年二季度的財報電話會上，馬斯克在不到60分鐘的時間裡，蹦出28次“AI”一詞 ，平均兩分鐘一次。
算上一季度電話會，馬斯克一共提及43次AI，相當於2023年四個季度的總和、2022年的2倍多、2021年的6倍多。
把財報電話會的關鍵詞分為兩類，一類是汽車生產相關（automotive、factory、capacity），一類是人工智慧相關（self-driving/autonomous、AI、robot），那麼過去22個季度的電話會，前者的露臉頻率在持續下滑，後者則極速提高。
2022年之前，馬斯克明顯更關心汽車生產，“AI”作為一個單詞，出現頻率還不如Shanghai的最後兩個字母。
到了去年二季度的電話會，“AI系”詞彙的出現頻率已經達到了“製造系”的近8倍。馬斯克在電話會上說[1]，“我們已開始踏上公司邁向下一階段的征程，基礎工作已準備就緒。”
馬斯克對特斯拉的“人工智慧改造”人盡皆知，過去數年，特斯拉積累了一個由端到端演算法、FSD自動駕駛晶片和雲端Dojo算力組成的AI系統。馬斯克本人不僅是OpenAI的創始人之一，他參與的人工智慧項目還有腦機晶片Neuralink、聊天機器人Grok等等。
或高調或沉穩的佈局背後，是馬斯克為特斯拉勾勒的一條清晰的轉型戰略：
以美國的優勢產業為基石，重新建構特斯拉的競爭力。
上海工廠的奇蹟
《馬斯克傳》的扉頁上，馬斯克本人寫了這麼一段話：
“對於所有曾被我冒犯的人，我只想對你們說，我重新發明了電動車，我要用火箭飛船把人類送上火星。我要是個冷靜、隨和的普通人，你們覺得我還能做到這些嗎？”
此話不假，只不過在多次中國之行中，馬斯克不僅冷靜隨和，面對各色政府官員也遊刃有餘，完全不像一個聊天聊到動情時會抽大麻的企業家。
中國是特斯拉成長史上繞不開的章節。2018年，中國新能源車銷量達到125.6萬輛[3]，佔全球總體的六成以上。而特斯拉同期在中國註冊量僅為13456輛，這是上海臨港工廠建設最直接的動力。
作為特斯拉第一座海外工廠，上海工廠2019年1月開工，12月交付，創造了“當年開工，當年竣工，當年生產，當年交付”的製造業奇蹟，讓剛經歷完Model 3產能地獄的馬斯克，直觀體會了工業克蘇魯的震撼力。
伴隨上海工廠產能爬坡，特斯拉逐漸與中國強大的生產製造能力捆綁。2020年，上海工廠交付量達到14.9萬輛，佔特斯拉總產能的29.8%——2021年後，這個數字再也沒有低於過50%。
相比之下，無論是根正苗紅的弗裡蒙特工廠，還是遙遠的柏林工廠，都處於產能爬坡階段。
目前，上海工廠是目前特斯拉所有工廠裡，唯一一個達到了規劃產能的超級工廠。
馬斯克一度想在德國、墨西哥效仿上海模式，結果前者建廠進度條長達兩年半，工廠建好了又遇到招工難；後者因為大選叫停了建廠處理程序，2026年的投產目標，眼看著又要往後順延。
上海工廠強大的生產效率拯救了特斯拉，但這不是特斯拉的優勢，而是中國製造業的優勢。
依託電動化迅速成長起來的供應鏈，中國車企開始迅速向電動化轉型。截至2023年底，全國398家整車廠中，有278家設有新能源產線。中國新勢力破產是因為車賣不出去，美國新勢力破產是因為車造不出來。
中國的新能源車的生產製造能力常被貼上“低成本優勢”的標籤，但事實並非如此。
電動車系統性創造了一些新的零部件，也系統性消滅了一些舊的零部件，在這個過程中，汽車供應鏈森嚴有序的格局被打破了。
豐田普銳斯唯一的目的是省油，但特斯拉徹底改變了汽車的架構和生產方式，並引入了動力電池、碳化硅MOSFET、高算力晶片等零部件，以及一體化壓鑄為代表的生產方式，從而改變了上游供應鏈的結構，讓小供應商鹹魚翻身成了可能。
同時，汽車是一個高度依賴本地供應鏈的產業，需求在那裡，供應鏈一定會轉移到那裡。
福耀玻璃當年在美國建廠的原因被歸結為美國的土地與能源成本更低，當然也有“不用給領導送禮”這種腦回路清奇的解讀。但真實原因只有一個：玻璃運輸難度太大，必須圍繞整車組裝廠就近建廠。
福耀在國內的製造基地都是為了配套附近的整車廠，其上汽工廠位於上海嘉定，隔壁就是大眾的配件倉庫。松下為特斯拉生產電池的工廠，甚至直接建在弗裡蒙特工廠旁邊。
去年7月，中國新能源車滲透率正式超過50%，作為對比，全球範圍內的滲透率只有17%（Canalys口徑）。在這種情況下，中國供應商開始成建制地躋身產業鏈。
松下原本是特斯拉的獨家電池供應商，由於對特斯拉的盈利不抱希望，松下放棄了跟特斯拉來中國建廠的計畫，把這塊大蛋糕讓給了寧德時代和LG。
製造業用規模分攤成本的終極法則百年來不曾改變，中國供應鏈配套能力強、需求響應及時的鮮明優勢，與供應網路錯綜複雜、零部件數以萬計的汽車製造完美契合。
中國政府持續多年的產業補貼，收穫的最大戰利品不是早高峰一望無際的綠牌，而是一個完整的新能源車產業鏈和與之對應的生產製造能力。
去年10月Robotaxi發佈當天，上海工廠下線第300萬輛整車，其中超過100萬輛用作出口。隔壁車間的Cybertruck仍在產能爬坡，按當前的產能計算，不少車主提車得等上五年。
一季度的財報電話會上，分析師對特斯拉的製造能力提出質疑，一向人狠話多的馬斯克顧左右言他，稱特斯拉應該被視為一家AI或機器人公司：“把特斯拉看做一家汽車公司，是完全錯誤的框架。”
消失的電池日
美國大選結束，馬斯克順利成為“第一兄弟”，特斯拉股價也一路走高。按照目前1.4兆美元的估值計算，特斯拉的市值佔全球汽車製造業近一半，超過了身後29家汽車生產商的總和。
如何給特斯拉估值，是華爾街的資本大鱷過去幾年面臨的最複雜最深奧的問題，多空雙方帶著真金白銀髮生過多輪大規模交火。
在漫長的博弈過程中，資本市場逐漸接受特斯拉不僅是一家汽車生產商，同時也是一家軟體公司或人工智慧公司。特斯拉頭號鐵粉“木頭姐”Cathie Wood親自建構了一套紮實的理論框架：
特斯拉是一家“移動即服務（MaaS) 公司”。所謂Maas服務，即特斯拉圍繞自動駕駛演算法建構的軟體業務，包括FSD的訂閱、Robotaxi（自動駕駛計程車）業務等等。
除了資本市場的考量，特斯拉高舉人工智慧大旗還有更加現實的因素：特斯拉的生產製造能力，已經無法形成競爭優勢。
2020年，特斯拉舉辦了第一屆也是迄今唯一一屆“電池日”，馬斯克在現場攤了兩張大餅：一是自產4680電池，降低電池成本；二是在三年內推出一款25000美元（約合17.8萬人民幣）的廉價車型。
這兩個目標相輔相成，在馬斯克看來，只有有效壓縮動力電池的成本，才能為廉價車型的推出打好基礎。
工藝複雜、量產難度極高的4680電池，完美貼合了馬斯克解決成本問題的思路，即“用成本最高的方法降低成本”：十個會計需要花一個月算好的帳，馬斯克會五十個程式設計師編寫一套程序，把算帳流程自動化，並且一天就能算完。
然而，電池日堪稱馬斯克畫餅生涯的最大污點。
4680電池一波三折，最終超時半年順利量產。但大洋彼岸，勤勞勇敢的東亞人民已經把動力電池單價打到了0.4元/Wh。也就是說，雖然4680電池本身獲得了成功，但並未達到“成本比供應商低”的預設目標。
Model 2被賦予延續特斯拉整車故事的重任，卻活成了“消失的它”，甚至沒擁有過那怕一頁PPT。反而是同樣價格區間裡的“中國版Model 2”琳瑯滿目，在價格戰的硝煙裡殺的你死我活。
從電池日的悄悄退場，到AI Day走上台前，馬斯克對汽車生產的事業心有序熄火，對軟體和AI業務愈發上心。
特斯拉2023年底發佈的V12版本演算法，用一張打包一切的神經網路，終結了自動駕駛程式設計師被corner case綁架的一生，幾個月後，馬斯克飛往中國快閃24小時，激動得高盛連夜開啟終局思維，為其預定了2030年750億美元的收入。
看似最不靠譜的特斯拉機器人，也被馬斯克貼上了“超過特斯拉其他業務總和”的標籤，Model 2畫餅4年，最終淪為Robotaxi發佈會上一閃而過的龍套。
最具代表性的是馬斯克創辦的人工智慧公司xAI。公司在2023年3月創立，7月公開，11月發佈首個大模型Grok，去年6月，xAI宣佈建造全球最大的資料中心。
122天後，由10萬張H100建構的Colossus訓練叢集拔地而起，超過Google和OpenAI資料中心規模。正在建設的Cortex AI叢集，規模是5萬張H100+2萬張特斯拉自研Dojo。
這樣的效率神話恐怕只有五年前的上海超級工廠可以同日而語。只不過一座在西，一座在東，跨洋相望。
根據流傳出的規劃，xAI資料中心的算力很大一部分將被“輸送”到特斯拉的弗裡蒙特工廠和奧斯汀工廠，前者是S3XY四大車型的量產地，後者肩負著Cybertruck和4680電池的產能爬坡，算力則用於FSD和機器人的演算法訓練。
伴隨一系列基於人工智慧的軟硬體成果陸續落地，特斯拉以AI建構競爭力的路線圖也逐漸清晰。
上一個依託中國生產製造能力崛起，但把高附加值環節都存放在美國的公司是誰？沒錯，是蘋果。
中國供應商生產了蘋果90%以上的產品，但從晶片到作業系統，從產品規劃到設計方案，全部在位於加州的蘋果總部中完成。就像蘋果包裝盒上印著的那句話一樣：Designed by Apple in California，Assembled in China。
作為一家美國公司的掌舵者，馬斯克顯然比誰都清楚，特斯拉的護城河應該在那挖。
美國公司特斯拉
2021年特斯拉AI Day，馬斯克身邊前所未有的擁擠，自動駕駛演算法、FSD晶片和Dojo超算背後的全明星陣容第一次公開亮相。
會場上，特斯拉軟硬體部門發量濃密的工程師在“總忽悠師”身旁一字排開，他們分別是：AI總監Andrej Karpathy、Dojo超算負責人Ganesh Venkataramanan、Autopilot總監Ashok Elluswamy、工程總監Milan Kovac。
這是特斯拉2016年開始組建各個軟硬體部門後，固定下來的領導班子，也是特斯拉人工智慧帝國的開國元勛。
其中最重要的人物應該是Andrej Karpathy，這位小哥的導師從李飛飛，與吳恩達合寫過論文，不到30歲已經名滿學術圈。畢業後，Andrej Karpathy參與創辦OpenAI，2017年被馬斯克厚著臉皮挖到了特斯拉，直接向自己匯報。
晶片大神Jim Keller是合影中的重大缺席者，作為矽谷頂級晶片架構師，Jim Keller的成名作包括AMD Athlon、Apple Silicon開山之作A4、AMD Zen架構等等。在特斯拉，Jim Keller主導開發了FSD自動駕駛晶片。
換句話說，馬斯克第一次打晶片的仗，已經富裕得夠正經晶片公司打一輩子了。
時至今日，這些人大多已經離開了特斯拉，比如Jim Keller去英特爾補了一段時間鍋，隨後下海創業。Andrej Karpathy後來回歸OpenAI，Venkataramanan也在2023年離職。面對得力幹將輪番離職，馬斯克在一次採訪中說[11]：“人家隨便去那兒都能找到工作，沒有誰是他們真正的老闆。”
但更接近事實的原因恐怕是：每一個功成身退的大師身後，總有一個替補隊員時刻待命。
Jim Keller離職後，他在蘋果的前同事Pete Bannon接管晶片設計團隊。Karpathy離職後，四人組中的Ashok Elluswamy、Milan Kovac開始領導AI部門。
看似頻繁的人才流動，恰恰是支撐特斯拉向人工智慧轉型的核心因素：美國取之不盡、用之不竭的電腦科學人才。
雖然關於美國“產業空心化”的討論不絕於耳，但以軟體為核心的電腦科學這門產業，不僅從未“外流”到其他經濟體，反而優勢越來越大。從電晶體、積體電路，到Unix、x86架構，再到如今的人工智慧，美國學術界和產業界幾乎都是領跑者的角色。
頂尖的人才總是會向產業的高地流動，在晶片設計、軟體開發、消費電子等產業，金字塔尖林立的巨頭幾乎都是美國公司。這些產業不僅吸引著全球最頂級的人才，也在為前沿技術不斷培養著人才預備役。
特斯拉崛起的核心因素之一，是微軟、Google、AMD這些IT巨頭源源不斷的人才輸送，他們是製造業的門外漢，但在電腦科學領域一騎絕塵。
自身的優勢產業裡，也在體現出這種“產業厚度優勢”。寧德時代的拔地而起和歐洲電池公司Northvolt的倉促退場，區別不在成本，而在於人才的供給。
新能源車的動力電池出現前，消費電子產品的鋰電池就早早在東亞地區落地生根，曾毓群的老東家ATL就是iPod的電池供應商。在這個過程中，電化學人才會跟隨產業鏈的轉移流動，為動力電池的發展提供了相當可觀的人才供給。
Northvolt的高管團隊中，電化學背景的人才寥寥無幾，歐洲的電化學人才儲備同樣一片荒蕪。原因不難理解，上一個全球知名的歐洲消費電子品牌是誰？很可能是諾基亞。
全球分工的熔爐中，產業鏈的每個環節會自發地找到應許之地。
歐洲汽車工業的繁榮，是因為斯柯達和克虜伯在100年前就開始做大炮了；特斯拉誕生前，汽車工業是美國鐵鏽帶最顯眼的傷疤；中國的汽車生產商恐怕不懂通用人工智慧，但在生產製造上可謂德藝雙馨。
國力的競爭是產業的競爭，產業的競爭歸根結底是人才的競爭。
在電動車智能化提速時，特斯拉希望用自動駕駛演算法、Robotaxi和機器人建構一個人工智慧帝國；而中國的新勢力也在拚命補課，試圖補齊自身在晶片、軟體等環節的短板。
一個科技大國試圖重現製造業的榮光，一個製造業強國從未如此接近自己在汽車工業領域的雄心，這會是21世紀商業史上最壯麗的章節。 (遠川科技評論)