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观点 | 是时候押注马斯克了：其构建的AI帝国究竟是什么？

华尔街对特斯拉究竟是什么公司仍存在严重分歧。根据特斯拉 FSD 官方披露，其车队累计真实道路行驶数据接近 73 亿英里，其中城市道路约 26.3 亿英里。明确的时间节点英伟达 Blackwell 芯片已于 2025 年一季度开始大规模出货，xAI 将成为首批部署方之一。SpaceX 计划于 2026 年 IPO，但在此之前，特斯拉仍是马斯克整个 AI 与航天体系中唯一的公开交易标的。当前华尔街对“科技七巨头”的 AI 暴露排序中，特斯拉位列末位，被视为“非 AI 公司”。

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架构，数据中心需要从风冷转向液冷，单机架功耗、重量和配套设施需求大幅提升，相当于“重建一整座数据中心”。在这一背景下，部署速度比资金规模更具决定性意义。</p><p><strong>xAI 的算力规模与先发优势</strong></p><p>xAI 已披露，其在 2025 年底前，Colossus I 与 II 超级计算集群的 H100 等效 GPU 数量已超过 100 万张，并完成了由英伟达与思科参与的 200 亿美元 E 轮融资，用于进一步扩展算力基础设施。</p><p>马斯克曾多次公开提及，旗下公司正在向“AI 生态融合”方向发展，形成统一的基础设施与入口。</p><p>在 AI 领域，先发优势具有自我强化特征：</p><p>率先部署 → 率先训练 → 率先发布模型 → 吸引更多用户 → 产生更多数据 → 进一步提升模型能力。</p><p>这并非锦上添花，而是护城河。</p><p><strong>被低估的数据壁垒：特斯拉汽车</strong></p><p>特斯拉拥有一个长期被市场低估的数据优势。每一辆在路上的特斯拉，都是实时数据采集终端。根据特斯拉 FSD 官方披露，其车队累计真实道路行驶数据接近 73 亿英里，其中城市道路约 26.3 亿英里。</p><p>尽管目前 FSD 的订阅率约为 12%，且系统仍处于 SAE L2（需人工监督）阶段，与 Waymo 的 L4 自动驾驶存在差异，但在数据规模上，两者不可同日而语。</p><p>Waymo 运营的车辆约 1500–2500 辆，运行在少数城市的限定区域内；而特斯拉已有超过 500 万辆车在全球道路上持续采集数据，且硬件成本由消费者承担。</p><p>在模型训练中还存在所谓的“检查点问题”：模型训练是连续迭代的过程，缺失最新检查点，意味着从“零”开始。特斯拉的检查点包含的是数十亿英里的学习经验，新进入者的差距并非以时间计，而是以里程计。</p><p><strong>垂直整合的“洛克菲勒式结构”</strong></p><p>若将洛克菲勒的标准石油体系映射到马斯克当前的布局，可见明显对应关系：</p><p>油井 → xAI（前沿 AI 实验室）</p><p>管道 → Starlink（9500 颗卫星的全球网络）</p><p>炼油厂 → Colossus 超级计算集群</p><p>分销网络 → 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公司”。但从垂直整合和长期基础设施角度看，这一排序存在被重新审视的空间。</p><p>当年，洛克菲勒的竞争对手意识到问题时，已不得不向标准石油购买煤油。类似地，当市场真正理解特斯拉的定位时，其护城河或已成型。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>观点 | 是时候押注马斯克了：其构建的AI帝国究竟是什么？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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架构，数据中心需要从风冷转向液冷，单机架功耗、重量和配套设施需求大幅提升，相当于“重建一整座数据中心”。在这一背景下，部署速度比资金规模更具决定性意义。</p><p><strong>xAI 的算力规模与先发优势</strong></p><p>xAI 已披露，其在 2025 年底前，Colossus I 与 II 超级计算集群的 H100 等效 GPU 数量已超过 100 万张，并完成了由英伟达与思科参与的 200 亿美元 E 轮融资，用于进一步扩展算力基础设施。</p><p>马斯克曾多次公开提及，旗下公司正在向“AI 生态融合”方向发展，形成统一的基础设施与入口。</p><p>在 AI 领域，先发优势具有自我强化特征：</p><p>率先部署 → 率先训练 → 率先发布模型 → 吸引更多用户 → 产生更多数据 → 进一步提升模型能力。</p><p>这并非锦上添花，而是护城河。</p><p><strong>被低估的数据壁垒：特斯拉汽车</strong></p><p>特斯拉拥有一个长期被市场低估的数据优势。每一辆在路上的特斯拉，都是实时数据采集终端。根据特斯拉 FSD 官方披露，其车队累计真实道路行驶数据接近 73 亿英里，其中城市道路约 26.3 亿英里。</p><p>尽管目前 FSD 的订阅率约为 12%，且系统仍处于 SAE L2（需人工监督）阶段，与 Waymo 的 L4 自动驾驶存在差异，但在数据规模上，两者不可同日而语。</p><p>Waymo 运营的车辆约 1500–2500 辆，运行在少数城市的限定区域内；而特斯拉已有超过 500 万辆车在全球道路上持续采集数据，且硬件成本由消费者承担。</p><p>在模型训练中还存在所谓的“检查点问题”：模型训练是连续迭代的过程，缺失最新检查点，意味着从“零”开始。特斯拉的检查点包含的是数十亿英里的学习经验，新进入者的差距并非以时间计，而是以里程计。</p><p><strong>垂直整合的“洛克菲勒式结构”</strong></p><p>若将洛克菲勒的标准石油体系映射到马斯克当前的布局，可见明显对应关系：</p><p>油井 → xAI（前沿 AI 实验室）</p><p>管道 → Starlink（9500 颗卫星的全球网络）</p><p>炼油厂 → Colossus 超级计算集群</p><p>分销网络 → 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公司”。但从垂直整合和长期基础设施角度看，这一排序存在被重新审视的空间。</p><p>当年，洛克菲勒的竞争对手意识到问题时，已不得不向标准石油购买煤油。类似地，当市场真正理解特斯拉的定位时，其护城河或已成型。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f6a2d85f5e8cd12b5acb8ead395b91e6","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1160357235","content_text":"埃隆·马斯克被认为是人类历史上最富有的人之一。他积累财富的方式，与约翰·D·洛克菲勒当年的路径存在高度相似之处。洛克菲勒并非因为找到比别人更多的石油而致富。在当时，石油并不稀缺，宾夕法尼亚州遍布“野猫式”勘探者，许多人都一度赚得盆满钵满。但问题在于，当所有人都富裕时，“富裕”本身并不具备持续性。洛克菲勒真正理解的是：利润并不在石油本身，而是在石油从井口到消费者之间的所有环节。他收购了输油管道、炼油厂、铁路运输资源，并通过谈判获得运费返利，使其运输成本远低于竞争对手。等竞争者把石油开采出来时，洛克菲勒已经掌控了从油井到煤油灯之间的全部基础设施。标准石油并非在“竞争”，而是在“收取通行费”。这一模式，被认为正在人工智能领域重演。华尔街对特斯拉究竟是什么公司仍存在严重分歧。看多者（如 Wedbush 的 Dan Ives）认为，特斯拉是“当前市场中被低估最严重的 AI 标的之一”；看空者（如 GLJ Research 的 Gordon Johnson）则坚持认为特斯拉“本质上只是一家汽车公司”，估值被严重放大。过去十多年，市场共识更多站在后者一边。但这一判断正受到挑战。从估值角度看，若仅将特斯拉视为汽车制造商，其定价确实显得激进；但若将其视为当前唯一一家上市的、垂直整合的 AI 体系入口，其估值逻辑则截然不同。执行力：AI 时代真正的稀缺资源英伟达 CEO 黄仁勋在 2024 年 10 月的播客节目中，对马斯克给出了高度评价。作为全球几乎所有 AI 系统的核心算力供应商，英伟达掌握着最真实的行业执行进度信息。黄仁勋提到，xAI 在田纳西州孟菲斯建设的 Colossus 数据中心，从一片空地到 10 万张英伟达 GPU 上线，仅用了 19 天，而这一过程在行业内通常需要数年时间。这种速度，并非“效率差异”，而是“执行层级的不同”。类似的例子也曾出现在特斯拉上海超级工厂。该项目于 2019 年 1 月动工，不到 11 个月便实现量产，而行业新建整车工厂的常规周期通常为 4–5 年。在 AI 基础设施领域，这种执行力尤为关键。随着英伟达从 Hopper 架构过渡到 Blackwell 架构，数据中心需要从风冷转向液冷，单机架功耗、重量和配套设施需求大幅提升，相当于“重建一整座数据中心”。在这一背景下，部署速度比资金规模更具决定性意义。xAI 的算力规模与先发优势xAI 已披露，其在 2025 年底前，Colossus I 与 II 超级计算集群的 H100 等效 GPU 数量已超过 100 万张，并完成了由英伟达与思科参与的 200 亿美元 E 轮融资，用于进一步扩展算力基础设施。马斯克曾多次公开提及，旗下公司正在向“AI 生态融合”方向发展，形成统一的基础设施与入口。在 AI 领域，先发优势具有自我强化特征：率先部署 → 率先训练 → 率先发布模型 → 吸引更多用户 → 产生更多数据 → 进一步提升模型能力。这并非锦上添花，而是护城河。被低估的数据壁垒：特斯拉汽车特斯拉拥有一个长期被市场低估的数据优势。每一辆在路上的特斯拉，都是实时数据采集终端。根据特斯拉 FSD 官方披露，其车队累计真实道路行驶数据接近 73 亿英里，其中城市道路约 26.3 亿英里。尽管目前 FSD 的订阅率约为 12%，且系统仍处于 SAE L2（需人工监督）阶段，与 Waymo 的 L4 自动驾驶存在差异，但在数据规模上，两者不可同日而语。Waymo 运营的车辆约 1500–2500 辆，运行在少数城市的限定区域内；而特斯拉已有超过 500 万辆车在全球道路上持续采集数据，且硬件成本由消费者承担。在模型训练中还存在所谓的“检查点问题”：模型训练是连续迭代的过程，缺失最新检查点，意味着从“零”开始。特斯拉的检查点包含的是数十亿英里的学习经验，新进入者的差距并非以时间计，而是以里程计。垂直整合的“洛克菲勒式结构”若将洛克菲勒的标准石油体系映射到马斯克当前的布局，可见明显对应关系：油井 → xAI（前沿 AI 实验室）管道 → Starlink（9500 颗卫星的全球网络）炼油厂 → Colossus 超级计算集群分销网络 → 特斯拉车辆、Optimus 机器人再投资资金 → 特斯拉现金流2025 年第三季度，特斯拉单季自由现金流接近 40 亿美元，现金及投资合计 416 亿美元，为 AI 基础设施提供持续资金来源。训练数据来自 X（原 Twitter），6000 万级别用户产生的实时内容难以被复制；算力来自 Colossus；全球分发依赖 Starlink；物理落地通过车辆、机器人与终端屏幕完成。这一结构，与标准石油从井口到油泵的控制路径高度相似。“马斯克折价”与时间偏见前对冲基金 CIO Jordi Visser 提出“马斯克折价”一说：当马斯克做出前瞻性判断时，市场往往因其时间判断偏乐观而折价定价，但其方向判断多次被历史验证。电动车、可回收火箭、自动驾驶、神经网络应用，均经历过类似路径。资本市场存在明显的时间偏见：若成果无法在下一个财报季体现，便被视为“不存在”。但真正的竞争壁垒，往往在多年中悄然形成。明确的时间节点英伟达 Blackwell 芯片已于 2025 年一季度开始大规模出货，xAI 将成为首批部署方之一。首个主要基于 Blackwell 架构训练的前沿模型，预计将在年中面世，届时市场对特斯拉在 AI 版图中的位置，或将被迫重新评估。唯一的公开入口目前，xAI、SpaceX、Starlink、Neuralink、The Boring Company 均未上市。SpaceX 计划于 2026 年 IPO，但在此之前，特斯拉仍是马斯克整个 AI 与航天体系中唯一的公开交易标的。在这一视角下，汽车业务更像是现金引擎，而非核心终点。当前华尔街对“科技七巨头”的 AI 暴露排序中，特斯拉位列末位，被视为“非 AI 公司”。但从垂直整合和长期基础设施角度看，这一排序存在被重新审视的空间。当年，洛克菲勒的竞争对手意识到问题时，已不得不向标准石油购买煤油。类似地，当市场真正理解特斯拉的定位时，其护城河或已成型。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":371,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":12,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}