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特斯拉重陷亏损泥潭,或将启动新的融资

[2020-07-23 02:40] 来源: 菲律宾申博138娱乐
特斯拉重陷亏损泥潭,或将启动新的融资

造血能力尚未形成,提升产能和开发新车型又需要大量资金,特斯拉或将向外部寻求融资。

4 月 24 日,特斯拉发布第一季财报,该公司汽车业务营收 37.24 亿美元,与同期相比增长 36%,与上季相比下降 41%;汽车业务毛利润率为 20.2%,与同期相比增长 0.43%,与上季相比下降 4.1%。其中,特斯拉的现金和现金等价物为 22 亿美元,今年预计支出 20-25 亿美元。另据特斯拉公司 CEO 伊隆‧马斯克透露,预计公司第二季仍将亏损,第三季将恢复盈利。

这意味着,特斯拉想要透过多卖车这条路来弥补资金的想法将很难实现。据路透社报导,马斯克在週三暗示,可能很快就会进行融资。

综合财报各项指标来看,特斯拉第一季的亏损原因在于交付不足、销量提前透支和一部分非经常性项目净损失。不过,特斯拉的产能和市场欢迎度均处于持续上升阶段,这可以解读为特斯拉有意愿认真造车,而人们也愿意等待。

重回亏损状态

在亏损路上走了很久,特斯拉现在将告别短暂的盈利季重回亏损状态。

特斯拉亏损的同时,公司的现金流正在急剧减少。据特斯拉第一季财报显示,该公司的现金和现金等价物为 22 亿美元,较 2018 年底减少 15 亿美元。特斯拉表述主要在于偿还了 9.2 亿美元可转换债券,和第一季交付数量大幅增加。

2019 年第一季,特斯拉共交付汽车 50,928 辆,与同期相比增长 110%。交付增量主要由 Model 3 支撑。Model S 和 Model X 的交付量与同期相比下降 45%。据特斯拉介绍,Model S 和 Model X 的交付量下降,主要由于季节性因素导致美国 2018 年第四季销售额下降,原因是联邦电动汽车税率首次降低第一季的信贷,以及 75 千瓦时电池组的停产。

虽然交付量相比去年同期实现了倍增,但据特斯拉透露,由于不可预见的挑战,该公司在本季结束前 10 天只交付了本季一半的数量,导致大量车辆交付转移到第二季,这是特斯拉第一季交付数量不及预期的主要原因。

据了解,投资机构高盛之前曾预测过这个情况。今年 3 月,高盛分析师大卫‧塔伯里诺(David Tamberrino)在报告中表示:「我们对特斯拉股票维持卖出评级,因为我们现在预计该公司在 2019 年第一季的交付量 / 收益将会令人感到失望。」

经过研究后,大卫‧塔伯里诺的团队将特斯拉 2019 年第一季 Model S 和 Model X 的销量预期从 2.07 万辆降低到 1.73 万辆。他们认为,国际需求的萎靡和 Model 3 对 Model S 需求的侵蚀等因素可能会产生影响。不过,该团队维持对 Model 3 的销量预期,预计它将在 2019 年第一季交付 5.75 万辆,预计特斯拉在第一季的所有汽车交付量为 7.5 万辆。当时华尔街的预期是交付量 8.1 万辆。

现在看来,特斯拉很明显让投资人的预期落空了。特斯拉的股价也因此出现下滑,盘后一度跌幅接近 2%。

将自主研发进行到底

与不断亏损的现状相比,特斯拉看上去仍充满极大潜力。这表现在它在北美电动车市场压倒性的销量占有率,以及其自主研发的面向汽车未来的自动驾驶技术。

第一季财报发布前不久,特斯拉向外界首次公布自主研发的晶片 FSD(Full Self-Driving ) Computer,并表示这款晶片将在未来用于公司旗下的全部新车。

据特斯拉自动驾驶晶片负责人 Pete Bannon 描述,这款自主研发晶片比目前市场上辉达的竞品 Xavier 晶片好 7 倍。马斯克则表示,这款晶片下一代版本的性能将在现有基础上再提升 3 倍,「一年以后,路上就会多出 100 万台自动驾驶汽车」。

值得注意的是,被拿来对比的辉达也很快就有了回应。

辉达在对外声明中表示:「特斯拉推出的最新技术应与辉达的全自动驾驶晶片 DRIVE AGX Pegasus 进行比较,后者能提供每秒 320 万亿次的运算能力,可用于人工智慧感知、定位和路径规划等。此外,DRIVE Xavier 可提供每秒 30 万亿次的运算能力,而特斯拉错误称其提供每秒 21 万亿次的运算能力,更重要的是,该晶片是为辅助自动驾驶功能设计的,而不是为完全自动驾驶设计的。」

与其他车企相比,无论是特斯拉之前告别松下自主研发电池技术,还是现在与辉达分手直接自主研发并推出自动驾驶晶片,绕开供应商均展现了企业的创新性,而且从现有产品看,特斯拉做得似乎不落下风。

晶片设计自动化公司 Synopsys 的 AI Lab 工程师唐杉分析表示,「特斯拉的自动驾驶晶片对标的产品,应该是 Nvidia 的 Nvidia Xavier SoC 晶片。客观来看,两款晶片在各方面还是有差距的。特斯拉的 SoC 设计中,除了自研的 Neural Network Processor 部分之外,其它都是用业界标準 IP,并没做太多定制工作,只能说中规中矩。而 NNP 也是一个比较简单的架构,也很难说做了很多架构和技术上的创新。」

不过,唐杉也表示,从另一个角度来看,这款晶片如果真的大量使用了,那它至少也是合格的。可以看到,特斯拉的目标和执行策略是清晰和实际的,这是系统厂商自研晶片的最大优势。

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