在经济下行情况 Musk必须负责他之前的策略错误 在2020年Musk勾画了一款低于25000价位
低阶车款 但这块推迟没执行 也就是Musk一直把自家车定位还是锁定在中高阶价位族群
这件事情在现在这一年回过头来看 是个超级致命的决策失误
(更正:根据某大大讯息 此部分非Musk决策错误 而是现实不允许 )
在4~5万美金电车价位下 愿意买ModelY/3消费者早就都买电车了
现在还没买电车的人也许愿意花2万5到3万买电车 但绝非花到4万美金去买中高阶车款
然而Musk作法 却是不断降价抢渗透率 选择降价Model Y/Model3 而非开发一个低阶车款
来维持利润同时又能抢渗透率 这也是为何Musk终于意识到自己策略失败 赶紧推出Model 2
但这也需要一两年时间的产能去规划 接下来的一年对特斯拉会是个辛苦一年 更别说
电动皮卡成本和利润回报不如预期 目前看下来低阶车场Model 2会跟墨西哥工厂有相关
复盘一下 当年老黄怎样高阶搭配低阶去打3DFX抢市占
当年第一次使用黄家刀法 阉割版 Nvidia TNTUltra/TNT2/TNT264一直盖满高阶中阶低阶
甚至靠低阶TNT2-64的高渗透率抢赢市占 在不影响成本下 打出口碑
如果我们把电车当成硬件 想靠软件(FSD)达到硬件加值赚高利润
那该做的不是提高FSD售价 而是提高渗透率 让硬件买入门槛下降 增加生态圈
这也是为何当年Amazon Kindle/Fire便宜在卖 因为就是为了提高渗透率 去增加使用者
在Amazon生态圈(电子书等)的黏性 进而在Amazon电子书花更多钱增加利润
低价位的电动车 会使用低成本电池 牺牲掉电池的续航性 但却会是最好的渗透性平台
来提高FSD使用户数量 同时维持利润率 透过各种电脑车软件便利性 提高使用者黏性
因此低价位电动车变成是现阶段的一个重要拼图 因为这对于其他低价位电车竞争者
像是中国或者其他对标车款 软件的加值性可以明显让消费者有感 进而扩大渗透率
同时又不用牺牲掉利润率
这次财报的研发成本上升 也显现其他的投资策略失误
有部分来自Dojo电脑投资 这部分我一直不是这样看好
毕竟要自己开发硬件 还得期待Researcher 自己写移植code 转为适合Dojo训练架构
这些是需要时间去换取的 然而从效益来说 开发Dojo却不是最急迫的 开发Dojo
需要时间绝对比去跟老黄排队买H100/H200来得更久更花时间
Note:以上为自己乱瞎猜
因此我自己个人已经清仓特斯拉 把钱再次改重压老黄 其中一个主因是LLM的运用
许多人也许会认为LLM(ex.chatgpt)就只是个瞎聊的软件 但LLM最重要的特性是
知识封装和模型泛化 最近已经有好几篇paper显示 机器人的决策可以透过LLM
快速学习 传统机器人Planing甚至Scene Understanding可以靠LLM知识封装突破性提升
LLM这块领域会成为以后所有知识泛化的核心 这也是为何大家都要搞LLM
尤其是多模态LLM 多模态LLM意味者 你的知识泛化可以看 可以听 可以透过不同种类资料
型态去了解information understanding 然后更好的泛化处理机器人相关任务
( 例如 https://zhuanlan.zhihu.com/p/648023912 ) 有人有兴趣以后再多分享
其他车厂也在把LLM知识封装和自驾开始融合在一起 而这条路更需要老黄的生态系统
https://www.inside.com.tw/article/31069-TURING-LLM-AI-EV-automatic-car
Toyota已经在测试这些了 你拿Dojo去改写现在一堆open source LLM 或者0-shot clip
detection 保证让一堆research哭得跑走
(其他参考 https://auto.gasgoo.com/news/202310/13I70365342C601.shtml )
https://www.51cto.com/article/769713.html
简言之 要达到L5自驾的话 也许LLM会成为一个最核心关键的一步 这也造就更多人
要去买铲子开发各种downstream task 老黄下一季度的财报会变成个重要指标
到底是iphone时刻真的来临 还是995时刻来临