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特斯拉重陷虧損泥潭 造血能力不足或將啟動新的融資

特斯拉重陷虧損泥潭 造血能力不足或將啟動新的融資

造血能力尚未形成,提升產能和開發新車型又需要大量資金,特斯拉或將向外部尋求融資。

4月24日,特斯拉發布一季度財報,該公司汽車業務營收37.24億美元,同比增長36%,環比下降41%;汽車業務毛利潤率為20.2%,同比增長0.43%,環比下降 4.1%。其中,特斯拉的現金和現金等價物為22億美元,今年預計支出20-25億美元。另據特斯拉公司CEO埃隆·馬斯克透露,預計公司二季度仍將虧損,三季度將恢復盈利。

這意味著,特斯拉想要通過多賣車這條路來彌補資金的想法將很難實現。據路透社報道,馬斯克在周三暗示,可能很快就會進行融資。

綜合財報各項指標來看,特斯拉一季度的虧損原因在於交付不足、銷量提前透支和一部分非經常性項目凈損失。不過,特斯拉的產能和市場歡迎度均處於持續上升階段,這可以解讀為特斯拉有意願認真造車,而人們也願意等待。

重回虧損狀態

在虧損路上走了很久,特斯拉現在將告別短暫的盈利季重回虧損狀態。

雷鋒網新智駕注意到,特斯拉虧損的同時,公司的現金流正在急劇減少。據特斯拉一季度財報顯示,該公司的現金和現金等價物為22億美元,較2018年底減少15億美元。特斯拉表述主要在於償還了9.2億美元可轉換債券,和第一季度交付數量大幅增加。

2019年第一季度,特斯拉共交付汽車50928輛,同比增長110%。交付增量主要由Model 3支撐。Model S和ModelX的交付量同比下降45%。據特斯拉介紹,Model S和ModelX的交付量下降主要由於季節性因素導致美國2018年第四季度銷售額下降,原因是聯邦電動汽車稅率首次降低第一季度的信貸,以及75千瓦時電池組的停產。

雖然交付量相比去年同期實現了倍增,但據特斯拉透露,由於不可預見的挑戰,該公司在本季度結束前10天只交付了本季度一半的數量,導致大量車輛交付轉移到第二季度,這是特斯拉第一季度交付數量不及預期的主要原因。

據雷鋒網新智駕了解,投資機構高盛此前曾預測過這一情況。今年3月,高盛分析師大衛·塔伯里諾(David Tamberrino)在報告中表示:「我們對特斯拉股票維持賣出評級,因為我們現在預計該公司在2019年第一季度的交付量/收益將會令人感到失望。」

經過研究後,大衛·塔伯里諾的團隊將特斯拉2019年第一季度Model S和Model X的銷量預期從2.07萬輛降低到1.73萬輛。他們認為,國際需求的萎靡和Model 3對Model S 需求的侵蝕等因素可能會產生影響。不過,該團隊維持了對Model 3的銷量預期,預計它將在2019年第一季度交付5.75萬輛,預計特斯拉在第一季度的所有汽車交付量為7.5萬輛。當時華爾街的預期是交付量8.1萬輛。

現在看來,特斯拉很明顯讓投資人的預期落空了。特斯拉的股價也因此出現下滑,盤後一度跌幅接近2%。

將自主研發進行到底

與不斷虧損的現狀相比,特斯拉看上去仍充滿極大潛力。這表現在它在北美電動車市場壓倒性的銷量佔有率,以及其自主研發的面向汽車未來的自動駕駛技術。

一季度財報發布前不久,特斯拉向外界首次公布自主研發的晶元 FSD(Full Self-Driving ) Computer,並這款晶元將在未來用於公司旗下的全部新車。

據特斯拉自動駕駛晶元負責人Pete Bannon描述,這款自主研發晶元比目前市場上英偉達的競品Xavier晶元好7倍。馬斯克則表示這款晶元的下一代版本的性能將在現有基礎上再提升三倍,「一年以後,路上就會多出 100 萬台自動駕駛汽車。

值得注意的是,被拿來對比的英偉達也很快就進行了回應。

英偉達在對外聲明中表示:「特斯拉推出的最新技術應與英偉達的全自動駕駛晶元DRIVE AGX Pegasus進行比較,後者能提供每秒320萬億次的運算能力,可用於人工智慧感知、定位和路徑規劃等。此外,DRIVE Xavier可提供每秒30萬億次的運算能力,而特斯拉錯誤稱其提供每秒21萬億次的運算能力,更重要的是,該晶元是為輔助自動駕駛功能設計的,而不是為完全自動駕駛設計的。」

英偉達是國內造車新勢力蔚來和小鵬的合作夥伴。雷鋒網新智駕了解到,蔚來ES8的數字座艙晶元由英偉達提供,對標Model 3的小鵬P7則搭載了英偉達的DRIVE Xavier自動駕駛晶元,硬體層面具備L3級自動駕駛能力。

與其他車企相比,無論是特斯拉此前告別松下自主研發電池技術,還是現在的與英偉達分手直接自主研發並推出自動駕駛晶元,繞開供應商均展現了企業的創新性,而且從現有產品看,特斯拉做得似乎不落下風。

晶元設計自動化公司Synopsys 的AI Lab工程師唐杉分析表示,「Tesla的自動駕駛晶元對標的產品應該是Nvidia的Nvidia Xavier SoC晶元。客觀來看,兩款晶元在各方面還是有差距的。Tesla的SoC設計中,除了自研的Neural Network Processor部分之外,其它都是用業界標準IP,並沒做太多定製工作,只能說中規中矩。而NNP也是一個比較簡單的架構,也很難說做了很多架構和技術上的創新。」

不過,唐杉也表示,從另一個角度來看,這款晶元如果真的大量使用了,那它至少也是合格的。可以看到,Tesla的目標和執行策略是清晰和實際的,這是系統廠商自研晶元的最大優勢。

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