當(dāng)韋德布什分析師在2025年年末將特斯拉的牛市目標(biāo)價(jià)推向3萬億美元市值的門檻時(shí)，華爾街的空氣中彌漫著一種既貪婪又警惕的復(fù)雜氣氛。這背后的邏輯不再是鋼鐵與電池的堆疊，而是硅基智能對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)估值體系的絞殺。

如果僅從汽車制造商的視角審視，特斯拉當(dāng)下的市盈率不僅昂貴，簡(jiǎn)直到了荒謬的程度；但若將其置于“AI與機(jī)器人超級(jí)周期”的敘事框架中，那個(gè)看似遙不可及的“3萬億”數(shù)字，似乎又成了通往未來的入場(chǎng)券。

這也正是馬斯克最擅長(zhǎng)的游戲，他成功地將一家年產(chǎn)數(shù)百萬輛汽車的硬科技公司，通過FSD V13的迭代與Optimus機(jī)器人的量產(chǎn)預(yù)期，硬生生“格式化”為一家擁有物理實(shí)體的人工智能巨頭。

華爾街為什么敢喊出“3萬億”？

要理解這3萬億美元的宏大敘事，首先必須拆解華爾街投行慣用的分類加總估值法模型。在摩根士丹利和Ark Invest的激進(jìn)模型中，傳統(tǒng)的汽車銷售業(yè)務(wù)在總估值中的占比已經(jīng)被壓縮到了歷史最低點(diǎn)，甚至不足30%。

這個(gè)支撐特斯拉每日現(xiàn)金流的“現(xiàn)金牛”，在資本眼中已淪為一張單純的入場(chǎng)券，其存在的意義僅僅是為那個(gè)龐大的AI訓(xùn)練集群提供源源不斷的資金輸血。為什么會(huì)發(fā)生這種視角的急劇轉(zhuǎn)換？

核心在于“邊際成本”的魔法。傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的噩夢(mèng)在于，每多賣出一輛車，隨之而來的材料、物流、人工成本幾乎是線性的，規(guī)模效應(yīng)在達(dá)到一定體量后會(huì)遭遇劇烈的邊際遞減。即便是成本控制之王特斯拉，其汽車業(yè)務(wù)毛利率也一度在15%—18%的區(qū)間艱難博弈。

然而，AI業(yè)務(wù)的邏輯截然不同。無論是FSD（完全自動(dòng)駕駛）軟件的訂閱，還是未來Robotaxi（無人駕駛出租車）的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)，其復(fù)制成本幾乎為零。一旦FSD跨越了L4級(jí)的技術(shù)奇點(diǎn)，特斯拉就不再是一家賣車的公司，而是一家賣“運(yùn)力”和“時(shí)間”的SaaS平臺(tái)。

目前，F(xiàn)SD在北美和特定市場(chǎng)的滲透率雖然尚未達(dá)到爆發(fā)點(diǎn)，但其軟件性質(zhì)決定了高達(dá)80%的潛在毛利率。如果未來全球數(shù)千萬輛特斯拉車隊(duì)中有30%轉(zhuǎn)化為FSD訂閱用戶，這將直接為財(cái)報(bào)注入數(shù)百億美元的純利潤(rùn)，且?guī)缀醪恍枰獢U(kuò)建新的沖壓車間。

其次是Robotaxi的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)學(xué)。在Ark Invest的模型中，Cybercab不僅僅是一款沒有方向盤的車，它是切入這一市場(chǎng)的利刃。分析師們激進(jìn)地預(yù)測(cè)，Robotaxi業(yè)務(wù)的每英里成本將低于0.2美元，遠(yuǎn)低于Uber或Lyft的運(yùn)營(yíng)成本。

這種成本優(yōu)勢(shì)更將賦予特斯拉類似蘋果App Store般的定價(jià)權(quán)，不僅賺取運(yùn)費(fèi)，還可能抽取平臺(tái)傭金。

而且在AI算力需求爆炸的2025年，數(shù)據(jù)中心對(duì)儲(chǔ)能的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。特斯拉的Megapack業(yè)務(wù)在2025年Q3財(cái)報(bào)中表現(xiàn)出的驚人增速，讓市場(chǎng)意識(shí)到這不僅是汽車的附屬品，而是未來電力基建的核心拼圖。

但是這種估值邏輯的危險(xiǎn)之處在于，它完全建立在“完美執(zhí)行”的假設(shè)之上。它假設(shè)了端到端模型不會(huì)遇到無法逾越的數(shù)據(jù)墻，假設(shè)了監(jiān)管機(jī)構(gòu)會(huì)對(duì)取消方向盤的車輛大開綠燈。這是一場(chǎng)基于未來的透支，但對(duì)于渴望增長(zhǎng)的美股市場(chǎng)而言，這種透支恰恰是最誘人的毒藥。

FSD V13的算力“暴力美學(xué)”

如果說估值模型是華爾街的數(shù)字游戲，那么FSD V13及其背后的算力軍備競(jìng)賽，則是特斯拉在硅谷打響的一場(chǎng)硬核戰(zhàn)爭(zhēng)。2025年，當(dāng)FSD V13.2正式向AI4硬件用戶大規(guī)模推送時(shí)，行業(yè)內(nèi)關(guān)于“規(guī)則代碼”與“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的爭(zhēng)論實(shí)際上已經(jīng)結(jié)束了。

特斯拉在FSD V12時(shí)期引入的“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，徹底改變了自動(dòng)駕駛的技術(shù)棧。在傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛開發(fā)中，感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制是分立的模塊，由數(shù)十萬行C++代碼人為定義的規(guī)則串聯(lián)。這種模式的弊端在于，工程師無法窮盡物理世界中所有的“長(zhǎng)尾場(chǎng)景”。

而特斯拉的“端到端”策略，將數(shù)百萬個(gè)視頻片段喂給巨大的Transformer模型，讓AI直接學(xué)習(xí)人類司機(jī)的駕駛直覺�？吹绞裁磮D像，輸出什么轉(zhuǎn)向和加速指令，中間不再有人類編寫的“如果－那么”規(guī)則。

到了V13版本，這種“暴力”被推向了新的高度。根據(jù)技術(shù)拆解，F(xiàn)SD V13的參數(shù)量和訓(xùn)練算力需求較V12呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)躍升。這不僅僅是軟件的勝利，更是硬件的碾壓。

特斯拉在得克薩斯州和紐約超級(jí)計(jì)算中心部署的Cortex集群，裝備了數(shù)萬顆H100/H200 GPU以及自研的Dojo芯片，將成為當(dāng)今地球上最龐大的AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施之一。

這種“算力霸權(quán)”構(gòu)建了兩道極深的護(hù)城河。當(dāng)Waymo還在為數(shù)千輛Robotaxi的運(yùn)營(yíng)區(qū)域精打細(xì)算時(shí)，特斯拉在全球奔跑的擁有FSD能力的車輛已超過600萬輛。這600萬個(gè)移動(dòng)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，每天都在回傳海量的邊緣案例視頻。

這種量級(jí)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，使得特斯拉在訓(xùn)練端到端模型時(shí)，擁有了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手無法企及的“教材”厚度。正如一位AI研究員所言：“在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，數(shù)據(jù)就是新的石油，而特斯拉擁有最大的油田。”

而且隨著Hardware 4.0硬件的全面普及和對(duì)HW3.0算力瓶頸的逐漸顯現(xiàn)，特斯拉展現(xiàn)出了科技公司特有的冷酷。盡管馬斯克承諾會(huì)照顧老車主，但V13在AI4硬件上的表現(xiàn)顯著優(yōu)于AI3，這傳遞出一個(gè)明確信號(hào)。

為了追求極致的AI性能，特斯拉愿意承受甚至犧牲一部分存量市場(chǎng)的體驗(yàn)。這種對(duì)算力摩爾定律的極致追逐，讓傳統(tǒng)車企望塵莫及，當(dāng)大眾和豐田還在為車機(jī)芯片的算力分配頭疼時(shí)，特斯拉已經(jīng)在思考如何將車載推理芯片與云端訓(xùn)練集群進(jìn)行更高效的協(xié)同。

然而，這種豪賭并非沒有代價(jià)。端到端模型的“黑盒”特性是懸在特斯拉頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍。與基于規(guī)則的系統(tǒng)不同，當(dāng)端到端模型犯錯(cuò)時(shí)（例如在復(fù)雜的施工路段突然猶豫），工程師很難像修復(fù)Bug一樣直接定位并修改某一行代碼。

他們必須通過針對(duì)性的數(shù)據(jù)清洗和重新訓(xùn)練來修正模型的權(quán)重。這意味著，解決一個(gè)Bug可能需要數(shù)周的算力燃燒。而且為了維持這種迭代速度，特斯拉必須持續(xù)投入數(shù)十億美元購(gòu)買GPU和擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心。

這是一場(chǎng)沒有終點(diǎn)的軍備競(jìng)賽，只要資金鏈稍有斷裂，或者模型收斂速度不如預(yù)期，整個(gè)“AI自動(dòng)駕駛”的神話就可能瞬間崩塌。但在2025年的語境下，市場(chǎng)似乎更愿意相信算力能解決一切問題。

具身智能的終極戰(zhàn)場(chǎng)

如果說FSD是特斯拉的軟件靈魂，那么Optimus人形機(jī)器人和Cybercab Robotaxi就是特斯拉接管物理世界的軀殼。在2024年那場(chǎng)名為“We, Robot”的發(fā)布會(huì)上，馬斯克展示的不僅僅是產(chǎn)品，更是一種通過AI重塑勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的野心。

而且Optimus的進(jìn)化速度確實(shí)令人咋舌。從最初步履蹣跚的原型機(jī)，到如今能夠在工廠車間進(jìn)行電池分揀，甚至完成精密裝配任務(wù)的Gen 3版本，特斯拉向世界證明了FSD算法在機(jī)器人領(lǐng)域的復(fù)用性。

這正是特斯拉最可怕的邏輯閉環(huán)。用來訓(xùn)練汽車自動(dòng)駕駛的視覺網(wǎng)絡(luò)，幾乎可以無縫遷移到機(jī)器人的視覺導(dǎo)航中。雖然汽車是輪式機(jī)器人，Optimus是足式機(jī)器人，但是在底層AI邏輯上，它們是同構(gòu)的。

所以華爾街對(duì)此興奮不已，全球勞動(dòng)力市場(chǎng)規(guī)模遠(yuǎn)超數(shù)十萬億美元級(jí)別。如果Optimus能以2萬美元的成本替代一名年薪5萬美元的藍(lán)領(lǐng)工人，其商業(yè)價(jià)值將遠(yuǎn)超汽車業(yè)務(wù)。高盛和摩根士丹利的分析師們已經(jīng)在模型中為“機(jī)器人即服務(wù)”預(yù)留了巨大的增長(zhǎng)空間。

然而現(xiàn)實(shí)的物理屏障遠(yuǎn)比PPT上的曲線要堅(jiān)硬得多。首先是監(jiān)管對(duì)Robotaxi的“嚴(yán)防死守”。雖然技術(shù)上特斯拉可能已經(jīng)準(zhǔn)備好了。但法律并沒有，在美國(guó)每一次涉及FSD的事故，都會(huì)引發(fā)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的“釜底抽薪”式調(diào)查。

加州DMV和公用事業(yè)委員會(huì)在批準(zhǔn)無人駕駛商業(yè)化運(yùn)營(yíng)上的謹(jǐn)慎態(tài)度可以說是直接制約了Cybercab的落地速度。與此同時(shí)，在特斯拉寄予厚望的中國(guó)市場(chǎng)，雖然FSD入華的消息頻傳，但在數(shù)據(jù)出境、地圖測(cè)繪資質(zhì)以及高階輔助駕駛的權(quán)責(zé)界定上，依然面臨著復(fù)雜的合規(guī)博弈。

更何況Optimus要實(shí)現(xiàn)馬斯克所說的“數(shù)百萬臺(tái)”量產(chǎn)，其面臨的制造難度不亞于重新發(fā)明一次汽車流水線。靈巧的執(zhí)行器壽命、高密度電池的續(xù)航，以及在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的摔倒風(fēng)險(xiǎn)，每一個(gè)都是工程學(xué)上的大山。

盡管特斯拉在努力壓低執(zhí)行器的成本，但要達(dá)到消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品的可靠性，仍尚需時(shí)日。而且中國(guó)在具身智能領(lǐng)域的爆發(fā)力開始顯現(xiàn)。依托于強(qiáng)大的硬件供應(yīng)鏈和快速迭代的創(chuàng)新生態(tài)，中國(guó)的機(jī)器人初創(chuàng)公司和科技巨頭們正在以驚人的速度推出精品。

無論是在四足機(jī)器人還是人形機(jī)器人領(lǐng)域，深圳和上海的實(shí)驗(yàn)室里正在發(fā)生的事情，讓特斯拉不再是唯一的玩家。如果說在EV時(shí)代特斯拉是絕對(duì)的領(lǐng)跑者，那么在機(jī)器人時(shí)代，它面臨的是一群同樣饑渴且反應(yīng)更快的狼群。

盡管如此，特斯拉依然擁有一個(gè)殺手锏，將機(jī)器人視為一種“超復(fù)雜家電”進(jìn)行大規(guī)模制造，恰好是特斯拉最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。沒有任何一家機(jī)器人公司擁有特斯拉這樣大規(guī)模的超級(jí)工廠運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)。

這種“AI+制造”的雙重基因，也是它在2025年依然能講通“3萬億”故事的底氣所在。馬斯克在構(gòu)建的不是一個(gè)個(gè)孤島，是一個(gè)能源與信息的集合體。這一套連招，直接封死了后來者的路。

亞馬遜有云，但沒有電。英偉達(dá)有卡，但沒有網(wǎng)。只有特斯拉，把光子變成電子，把電子變成算力，最后把算力變成物理世界的動(dòng)作。這個(gè)鏈條上的每一個(gè)環(huán)節(jié)，特斯拉都握著定價(jià)權(quán)。這就是為什么估值模型失效了。

分析師試圖用“市銷率”去套，發(fā)現(xiàn)套不住。因?yàn)槟銢]法給一個(gè)“能源+算力+制造+AI”的怪胎找對(duì)標(biāo)。特斯拉是站在十字路口的那個(gè)唯一物種。3萬億？這可能只是起步價(jià)。擁有這三把鑰匙的公司，實(shí)際上已經(jīng)攥住了商業(yè)運(yùn)作的操作系統(tǒng)。

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       原文標(biāo)題 : 預(yù)估3萬億，特斯拉用AI攥住美股的話語權(quán)