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特斯拉的激進定價策略,隱匿著電動車定義的劇變

分類: 最新資訊 戀愛詞典 編輯 : 大寶 發(fā)布 : 05-13

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本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構(gòu)成任何投資建議特斯拉2023年開年以來大幅降價帶來的波動,最終從新能源車領(lǐng)域,擴散到了整個乘用車市場。幾乎所有競爭對手,都因此陷入了價格戰(zhàn)泥沼。五一節(jié)后,特斯拉又宣布小幅漲價。有人認為這是特斯拉適應(yīng)中國消費者“買漲不買跌”的市場行為,也有人認為這是它需要提高毛利來給資本市場交代。但是如果我們縱觀特斯拉國產(chǎn)化以來,降價其實一直是主旋律。圖:特斯拉MODEL3價格變動記錄,來源:浙商證券研究院4月22日在 特斯拉的業(yè)績說明會上,馬斯克曾明確表示: “我們只考慮自己總體的戰(zhàn)略,人們是否喜歡我們的 車,是否買得起我們的車,我們是否能改善服務(wù)創(chuàng)造更大的價值,未來零利潤出售都是可能的。 ”作為旁觀者而言,即便特斯拉沒有大幅降價,其銷量和產(chǎn)品力也一直處于新能源車頭部。既然能多賺錢,為什么特斯拉還是會選擇讓利消費者?在主流觀點看來,這是一種因循供需關(guān)系隨行就市的利潤換規(guī)模行為( 當然也有特斯拉車型即將換代這個重要因素 )。我們則希望在此基礎(chǔ)上有進一步思考:利潤換規(guī)模的背后,是否有更深層的邏輯?02第一層邏輯:將競爭對手壓制在12%生死線下早期的新能源汽車依靠其智能化的特點,市場定位和估值水平往往根據(jù)技術(shù)水平和軟件水平的程度給予估值。這使主機廠的估值翻身,從簡單的制造業(yè)估值調(diào)整為科技行業(yè)的估值水平。隨著新能源汽車多年以來的發(fā)展,主機廠和消費者逐漸趨于冷靜,從市場的反應(yīng)程度也可以明顯的看出新能源車的消費者已經(jīng)逐漸從早期采用者轉(zhuǎn)向早期大眾。圖:創(chuàng)新產(chǎn)品的消費者圖示,來源:網(wǎng)絡(luò)從去年一整 年的銷量來看,全球TOP20的新能源消費車型,聚集在30萬人民幣以下,并且每一個價格帶都有10-20萬臺銷量的明星產(chǎn)品。 但是真正放量的宋、MODEL3/Y正是處于三萬美元價格帶。而3萬美元價格帶是電動車最接近沖擊燃油車核心腹地的平衡價格帶——是主流購買力決定的最真實需求。圖:新能源車全球銷量統(tǒng)計,來源:錦緞研究院,CleanTechnica如果我們將主機廠2022年營收口徑的單車均價、毛利和銷量做一個氣泡圖可以發(fā)現(xiàn),每5-10萬價格帶,單車毛利更高的往往是銷量更高(氣泡更大)的主機廠。比如圖中10-20萬價格帶中比亞迪的優(yōu)勢就很明顯。圖:2022年本土主機廠上市公司均價、毛利、銷量三維圖,來源:錦緞研究院目前乘用車和新能源車的毛利趨勢線圍繞著12%的價格帶,高于毛利趨勢線的企業(yè)往往有更多可以實現(xiàn)調(diào)整的空間,而低于趨勢線的企業(yè),如果卷入價格戰(zhàn),處境會相當被動。特斯拉營收口徑的單車均價為37萬元,單車毛利10.67萬元,遠高于趨勢線水平,因此特斯拉有充足的下探空間和價格戰(zhàn)基礎(chǔ)。這也是長期技術(shù)積累和銷量攤薄邊際利潤到目前階段的車企核心優(yōu)勢之一。因此我們可以看到,往年車企內(nèi)卷的技術(shù)優(yōu)勢和對外宣傳的趨勢,對于消費者而言依舊是自動駕駛等智能化的字眼,而對于投資者而言,一體化壓鑄、造車平臺的經(jīng)濟效應(yīng),國產(chǎn)替代等成本口徑的宣傳明顯增多。圖:一體化壓鑄成本區(qū)間,來源:錦緞研究院如果我們將新能源車的核心定義由科技創(chuàng)新引領(lǐng)導向轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)導向,那么價格優(yōu)勢在未來的市場驅(qū)動中只會變成重中之重。而成本要義,一方面是類似一體化壓鑄、原材料能源轉(zhuǎn)變的行業(yè)貝塔,而另一方面,更重要的是規(guī)模優(yōu)勢帶來的企業(yè)阿爾法,規(guī)模優(yōu)勢的雪球效應(yīng)在未來五年的新能源車市場只會越滾越大。除此之外,新能源車本身,也在悄悄發(fā)生改變,而這種改變在另一個層面上進一步拉開了規(guī)模差距。02更底層邏輯:汽車的定義正發(fā)生改變1.汽車將是未來最大的儲能網(wǎng)絡(luò)之一1885年,曼海姆的一座實驗室中誕生了世界上第一輛汽車,經(jīng)過近150年的發(fā)展,汽車從上流社會身份象征,到普通人的出行工具,從單純依賴燃油供能,到新能源汽車成為新風向。一方面,技術(shù)的迭代讓電動汽車打破自身作為耗電設(shè)備的局限,而是擔當可以在電網(wǎng)緊張時接電入網(wǎng)的“電力海綿”。V2G就是電動車給電網(wǎng)反向輸電,利用波谷充電,波峰放電,調(diào)節(jié)電網(wǎng)負荷的技術(shù),這一技術(shù)讓新能源汽車真正完成從“拿來”到“反哺”的跨越。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,全球新能源汽車的產(chǎn)銷量再創(chuàng)新高,已經(jīng)達到1055萬輛,同比增長63.2%,全球市場新車銷售滲透率達到13.5%。中國市場繼續(xù)保持著高速的增長,銷量達到688.7%萬輛,同比增長93.4%,而市場滲透率達到25.6%,全球新能源汽車已經(jīng)突破2800萬輛,其中中國累計銷售1580萬輛,已經(jīng)成為全球電動汽車最大的市場。隨著電動汽車保有量的快速攀升,車輛充電帶來的電網(wǎng)供電壓力逐步引起頂層設(shè)計的關(guān)注。2020年以來,國家出臺了多項汽車相關(guān)政策,提及發(fā)展V2G,其中包括:2020年11月,國務(wù)院印發(fā)《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035)》,鼓勵加強新能源與電網(wǎng)能量互動;2022年6月國家發(fā)改委等九部門共同印發(fā)《“十四五”可再生能源發(fā)展規(guī)劃》。2025年,可再生能源發(fā)電量達到3.3萬億千瓦時左右。2025年,全國可再生能源電力非水電消納責任權(quán)重達到18%左右。這一計劃還處于早期階段,即便是重視度更高的美國、歐洲、日本和韓國等地,也仍處于試點階段。荷蘭烏德勒支地區(qū)初步實現(xiàn)了這一構(gòu)想,在當?shù)氐脑S多充電站,不僅能為電動汽車充電,還可以將汽車電池中的電力輸送至當?shù)毓秒娋W(wǎng),供家庭和企業(yè)使用??茀f(xié)主席萬鋼曾經(jīng)表示,車能互聯(lián)實際上可以推動動力電池廣泛的應(yīng)用,1500多萬輛動力電池,它是一個巨大的儲能庫,這個儲能庫如果能夠和電網(wǎng)雙向運行,同時給配網(wǎng)上補電的時候,實際上是一個很好的,既利于用戶又利于電網(wǎng)。另外現(xiàn)在換電模式,特別是在出租車、大客車和一些物流車上開始快速的成長起來,所以所謂充換電站,也是一個儲能站,完全作為一個大的儲能庫。而對于車企來說,規(guī)模意味著車企對儲能化市場的定價權(quán)和規(guī)則制定權(quán)有正相關(guān)的話語權(quán)。如果新能源車發(fā)展到了與電網(wǎng)雙向互補,成為流動中的一環(huán)。對于車企來說,就從傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)向能源產(chǎn)業(yè),價值自然不同尋常。但是這一切的前提是車企的產(chǎn)品要有足夠的規(guī)模,足夠的量去爭奪未來可能存在的儲能市場的話語權(quán)。目前,多家車企已經(jīng)推行V2G技術(shù),包括特斯拉、吉利、一汽、塞力斯、小鵬、蔚來等。2.汽車未來將是最大的算力網(wǎng)絡(luò)之一另一方面,汽車從蒸汽時代的龐然大物,簡單的擴大人類社交直徑,到如今汽車逐步讓駕駛員實現(xiàn)“雙手離把”,汽車的便利性正在逐步提高,自動駕駛將成為車輛發(fā)展的終極形態(tài)。然而,自動駕駛的安全性與可靠性始終處在人們討論的風口浪尖。2018年3月,Uber自動駕駛汽車在美國發(fā)生了全球初次致路人死亡時間,引致軒然大波,令自動駕駛技術(shù)時刻籠罩在安全性的邊界下難以突破?;境WR是,與ChatGPT處理和分析大量的數(shù)據(jù)與信息,以提高決策的精度和效率一樣,智能駕駛要想做出對路況的正確應(yīng)對,也需要海量的數(shù)據(jù)訓練。某種意義上,未來完全自動駕駛的實現(xiàn),就是建立在超強算力的GPT模型的泛化之上。特別是,在GPT的啟示下,更高算力的單車芯片已經(jīng)成為電動車的路徑方向。相關(guān)研究顯示,ChatGPT-3需要大概1750億參數(shù),ChatGPT-4可能要更高些,而人來大腦具有100萬億的參數(shù),以此做出對圖像、語言等識別和各種復雜情況的決策,在駕駛過程中,駕駛員需要面對的情況更為混沌,所以自動駕駛模型需要即時處理更多的數(shù)據(jù),來令系統(tǒng)更加勝任駕駛工作。車企通過開拓市場來增加數(shù)據(jù)觸及的廣度,隨后便將收集而來的數(shù)據(jù)用于訓練模型,因此,誰擁有更大的市占率,就代表著誰擁有更多的數(shù)據(jù)和更聰明的算力系統(tǒng)。早在2019年,馬斯克就在投資者日上針對特斯拉自動駕駛坦言:“實際上,人們每時每刻都在訓練網(wǎng)絡(luò)?!倍鳪PT問世,更令馬斯克下定了數(shù)據(jù)驅(qū)動世界的決心。早年AI行業(yè)龍頭DeepMind創(chuàng)始人哈撒比斯在接受采訪時說過,ChatGPT的解決方案不優(yōu)雅,但這的確是獲得最佳結(jié)果的方式?!避嚈C芯片的大模型化、軟硬一體化,已經(jīng)讓汽車成為了不可忽視的算力系統(tǒng)。 而車企需要依靠規(guī)模來形成大量訓練數(shù)據(jù)。因此在車機算力化的當下,搶占數(shù)據(jù)領(lǐng)先性的前提就是需要形成規(guī)模效應(yīng),讓數(shù)據(jù)獲取途徑從實驗室轉(zhuǎn)向千家萬戶。除了駕駛性能外,車企也越來越在以智能座艙、智慧交互為核心,進行消費者駕駛體驗升級,這都意味著電動車的機器人化正成為不可避免的發(fā)展方向,而這也隱含著電動車的未來將是最大的算力網(wǎng)絡(luò)之一這一命題。所以便不難理解:馬斯克隱隱約約透露出“規(guī)模比利潤更重要”的含義,隱含收集的數(shù)據(jù)樣本支撐訓練自動駕駛模型的算力邏輯。02結(jié)語從現(xiàn)象上看,汽車的低價競爭是源于車企對下游市場的爭奪,以利潤換規(guī)模,拿下市占率就從競爭中勝出。但本質(zhì)上競爭永遠不會終止,規(guī)模換利潤的本質(zhì),是放棄短期利潤,追求長期利潤。一旦看清汽車的新定義和行業(yè)基本面,就能理解比起眼前的利潤,車企更需要豐富的數(shù)據(jù)庫的基本邏輯。換句話講,車企通過賣出更多的汽車,來獲取更多的數(shù)據(jù),以此將自家產(chǎn)品迭代成最廣泛的電力與算力網(wǎng)絡(luò),這可能將是在未來汽車市場生存的關(guān)鍵。
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