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？

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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

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。這也是長期技術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，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。

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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，技術的迭代讓電動汽車打破自身作為耗電設備的局限，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，這一技術讓新能源汽車真正完成從“拿來”到“反哺”的跨越。

相關數(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計的關注。

2020年以來，國家出臺了多項汽車相關政策，提及發(fā)展V2G，其中包括：2020年11月，國務院印發(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。

科協(xié)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和規(guī)則制定權有正相關的話語權。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。

目前，多家車企已經(jīng)推行V2G技術，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，令自動駕駛技術時刻籠罩在安全性的邊界下難以突破。

基本常識是，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。”

而GPT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?！?/p>

車機芯片的大模型化、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)領先性的前提就是需要形成規(guī)模效應，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。

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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，這可能將是在未來汽車市場生存的關鍵。