特斯拉自建晶圆厂计划 - 公司CEO马斯克宣布考虑自建名为“TeraFab”的超大型芯片工厂，以满足快速成长的AI芯片需求，其规模将超越台积电月产能超过10万片晶圆的“Gigafab”[2] - 公司认为即便以供应商最佳生产情况预估，未来芯片供应量仍然不足，因此建造TeraFab势在必行[2] - 若工厂建成，其月产能将远超过10万片晶圆，远超现今主流晶圆大厂，使公司可跻身全球最大芯片制造商之一[2] 自建晶圆厂动机分析 - 知名分析师郭明錤指出，地缘政治是首要原因，公司担忧半导体产能高度集中在台湾，即便到2030年，台积电在美国的先进制程与封装产能仍有限，先进封装可能顶多占全球10%[3] - 其次在于研发支援与生产弹性，公司对台积电而言是“二线客户”，获得的支援与生产弹性肯定低于一线客户如Apple、辉达等，这也是公司将AI6订单转移至三星的主因之一[3] - 整合优势是另一动机，公司的新技术与产品位处技术前端，若依自身需求客制化关键设计与制造环节，有利于高度整合最终产出并最大化垂直整合效益[4] 行业模式可行性探讨 - 分析师陆行之质疑公司想要半导体设计加制造全包的模式，即系统产品公司+IDM模式能否成功，并指出连苹果都不敢采用此模式[5] - 不同于苹果的是，公司大部分产品及零组件都是自己制造，公司CEO可能觉得半导体制造与电动车、机器人、火箭制造没有不同[5] - 有观点以三星和华为为例，认为存在系统产品公司+IDM模式的先例，但陆行之指出三星自己的逻辑芯片设计还不行，华为在新设备购买上仍是痛点[5] 潜在合作方向 - 分析师陆行之提出一种可能性，即公司与英特尔之间可能成立一家新的合资晶圆厂，公司也可能对英特尔进行大笔投资[4]

文章核心观点 - 特斯拉公司CEO埃隆·马斯克希望公司建设自己的芯片工厂，以应对供应链、地缘政治、研发支持等多方面挑战，并最大化垂直整合效益 [1][2] 特斯拉自建芯片工厂的原因 - 马斯克希望在AI5芯片开始量产后不到一年内，能在同一座晶圆厂转向AI6生产 [1] - 将AI6订单转移至三星的关键原因之一是能够以极低成本实际参与晶圆代工业务，此项经验将有助于特斯拉建设自家芯片工厂 [1] - 特斯拉未来具有强劲成长潜力，但在台积电仍属二线客户，在研发资源与生产弹性方面获得的优先程度低于苹果、英伟达等一线客户，自建工厂是根本解决方式 [2] - 若能依据自身需求定制化关键设计与制造环节，将能强化系统整合并最大化垂直整合效益 [2] 对供应链与地缘政治的担忧 - 马斯克担心未来的芯片供应，但台积电CEO表示芯片供应并非问题，只要愿意付钱就一定会有芯片 [1] - 台积电在扩产上谨慎，市况良好时产能会偏紧，但从未是造成产业供给缺口的主因 [1] - 马斯克多次公开表达对全球半导体产能过度集中于中国台湾地区的忧虑 [2] - 即便到2030年，台积电在美国的先进制程与先进封装产能仍十分有限，预计封装领域最多仅占全球约10% [2] - 马斯克提到接下来还必须解决存储与封装的问题 [2]

公司战略规划 - 特斯拉正计划建造一座"巨大的芯片工厂"以亲自涉足芯片制造领域[1] - 此举旨在确保未来自动驾驶汽车和人形机器人所需关键芯片的供应[1] - 该芯片工厂的规模被形容为"比giga还要大得多"，暗示其投资和产能远超现有超级工厂[4] - 公司计划通过深度垂直整合来提升对供应链的控制力并降低对外部供应商的依赖[1][4] 芯片技术目标 - 公司正研发一款专为特斯拉产品服务的内部芯片[2] - 该芯片设计目标为性能与英伟达Blackwell芯片"大致相当"，功耗仅为其"约三分之一"，成本"远低于其10%"[2] - 公司采用混合芯片策略，从英伟达采购并自主设计专用芯片，交由三星和台积电等代工厂生产[1] - 公司也可能与英特尔达成制造协议，多方探索保障芯片供应的路径[1] 产品应用与市场预期 - 自研高性能芯片将用于无人驾驶汽车"Cybercab"和人形机器人"Optimus"等产品[3] - "Cybercab"车型将于明年四月开始生产[3] - 公司预计Optimus的制造成本最终将降至2万美元[3] - 公司对人形机器人作出大胆预测，称其未来将能"比最优秀的人类外科医生更好地"实施手术，甚至"消除贫困"，并将全球经济规模"扩大10倍或更多"[3]

文章核心观点 - 文章通过曹越的十年AI从业与创业经历，折射出AI行业从深度学习萌芽到视频生成崛起的变化，其核心视角是关注组织与协作方式的演变 [3] - OpenAI的成功被归结为其"端到端"的组织能力，即从问题本质出发，设计可规模化的系统以最大化压榨算力，而非传统的论文驱动模式 [3][7][13] - 从研究者到创业者，曹越的思维经历了从技术驱动到模型与产品深度垂直整合的转变，强调打造"端到端优化"的组织以抓住AI视频领域的机遇 [4][47][48] AI研究范式的演变 - 2014年深度学习在国内尚未普及，研究者开始转向该领域，微软亚研院视觉组成为重要人才摇篮，其传承是关注有潜力的方向并投入足够资源做到极致 [5][6][7] - Transformer在视觉领域的应用分为两个阶段：初期将Attention模块嵌入CNN以弥补其感受野有限的缺陷；第二阶段是用Transformer整体结构替代CNN，2020年的ViT工作证明了其可行性 [7] - Swin Transformer的突破在于看到了用Transformer-based网络通用化替代CNN-based网络的机会，其成功得益于准确识别机会并动员组织力量全力投入 [7][8][9] OpenAI的组织方法论 - OpenAI与当时国内研究组的关键差异在于其是问题驱动而非论文驱动，不鼓励合作，目标是解决领域内本质性的大问题 [13] - 其核心思路是设计一个可规模化的系统，最大化利用算力，这需要爬数据、洗数据、训模型、做评测等不同类型人才的协作，类似创业公司形态 [13] - 从GPT-3到InstructGPT的演变体现了OpenAI的垂直整合能力，即从需求侧出发进行端到端优化，使基础模型转化为普通人可用的产品 [39] 中国AI创新环境的反思 - 中国未出现OpenAI的原因被归结为发展阶段"不够富"，在追赶阶段ROI最高的是效率创新和模式创新，而非需要更大风险的原创性创新 [22] - 接近前沿时面临思维转换：创业者需要不同的能力，投资人需敢于投更有风险的原创idea，社会需对失败有更多包容 [22] - 到2025年，情况已开始变化，出现了如《哪吒》、《黑神话》、DeepSeek、宇树等更多原创案例，显示出中国正处于创新转换阶段 [22] 创业实践与战略选择 - 光年之外的人才策略是招募毕业3-5年或即将毕业的博士生，他们沉浸一线、能力出色、学习状态处于巅峰，这在2023年已成为行业共识 [23] - 选择AI视频创业是因为该领域技术潜力大、商业天花板高、当时尚处早期，且非常适合有模型背景的创始人 [26][30] - Sand.ai的第一代模型Magi-1因选择自回归路线且低估其难度，导致研发周期较长，花费一年多时间，团队规模为三四十人 [31][32][33] 视频生成模型的技术与产品聚焦 - Sand.ai的新模型Gaga-1专注于解决AI视频生成的最大痛点：人物不一致、不能音画同出、表演太假，目标让AI视频中的人物真正"能表演" [4][41] - 模型优先服务叙事内容的专业创作者，如AI短剧、广告片制作者，成本控制在不到Sora最便宜版本的1/10，达到每分钟1美元以下 [42][43][44] - 面对Sora 2的竞争，认为大公司动作不会那么快，且新C端平台需满足新内容形态和新传播链路两个条件，目前Sora App更像工具而非平台 [44][45] 垂直整合的组织建设 - Sand.ai的组织演变是从更侧重模型驱动，转向模型与产品需求的深度垂直整合，其核心是让不同背景的人能"对齐上下文" [4][47][49] - 实现垂直整合的方法是将模型、产品和运营人员混合，促进关键人员间的1对1沟通，CEO成为重要的信息分发中心以对齐组织上下文 [49] - "模型即产品"的认知已进化，产品设计不仅能展现模型能力，更能放大模型体验，模型和产品应互相放大，而非产品单纯跟随模型 [50] 从研究员到CEO的思维转变 - 大语言模型如Gemini已成为重要的思考伙伴，擅长拆解类比危险性和进行结构化整理，能显著降低人与人交流的摩擦，桥接认知差 [52][53] - 学习对象从OpenAI的Ilya转向更广泛的企业家，如王慧文、张一鸣等，从他们的思维方式中抽象看问题的角度并在实践中验证 [56] - 角色转变没有喜欢或不喜欢，更像是存在夹角需要磨合，从关注技术影响力到系统影响力，再到更多关注产品和商业价值 [58]

行业竞争态势 - 智能手机市场格局固化多年后竞争白热化，终端厂商通过花式创新寻求突破，如小米17系列背屏方案、realme GT8系列机械拼装设计、荣耀robot phone机械臂云台等[6][7][9] - 市场增长停滞（个位数增长）倒逼创新，终端厂商与供应链话语权博弈加剧，行业重新走向垂直整合[11][30] - 安卓阵营内部产品同质化问题蔓延至整个智能手机市场，中国厂商诉求高端化，苹果诉求维持利润率，双方均探索新差异化方向[14] 产品形态创新路径 - 厂商通过新产品设计思路摸索溢价空间，如iPhone Air极致轻薄、小米17背屏、荣耀robot phone机械结构，创新集中在外观设计尤其是镜头模组[11][16] - 产品形态创新受限于屏幕和电池等核心功能区域，厂商心照不宣地在镜头模组进行天马行空的设计[16] - iPhone Air通过配置缩水实现轻薄，定价7999元较前代iPhone 16e的4499元大幅提升，试探消费市场对外观溢价的接受程度[13][14] 垂直整合与供应链夺权 - 终端厂商加强垂直整合，通过自研或联合研发掌握核心零部件独创性，转化为产品差异化，如vivo"蓝海电池"、OPPO"水滴转轴"等[16] - 产业从水平分工转向垂直整合，终端厂商争夺产品"定义权"，避免沦为组装厂，案例包括华为自研5G基带抢先上市、苹果控制核心技术方案[20][23][25] - 联合研发模式中终端品牌先定义成品形态，供应商定制零部件方案，形成差异化，终端品牌逐步提高自研比例最终掌握定义权[26][29] 苹果的供应链战略 - 苹果通过自研核心零部件强化供应链控制，iPhone 16e自研零部件占BOM总成本40%，iPhone Air进一步集成自研基带C1X和Wi-Fi芯片N1[13][14] - 苹果瞄准供应商垄断程度高、方案通用性强的领域进行替代，如基带芯片（替代高通）、CIS芯片（替代索尼）、Wi-Fi芯片（替代博通）、Micro-LED面板（替代三星/LG）[31] - 苹果通过联合研发模式指挥供应链，提供设备和技术支持但限制技术外流，实现对技术方案的定义权，构筑供应链护城河[25][26][29] 历史经验与行业演变 - 功能机时代联发科"交钥匙方案"是水平分工极致体现，将多种芯片集成至单芯片，手机厂商仅需配外壳和摄像头即可生产手机[18] - 高度水平分工导致产品定义权由供应商掌握，PC行业联想市值仅为英特尔10%、美光8%、AMD4%，体现终端厂商附加值低[19][20] - 智能手机产业从水平分工转向垂直整合，终端厂商避免重蹈PC覆辙，通过掌握核心技术争取更高附加值[20][23]

智能手机行业竞争态势 - 市场格局固化多年后竞争白热化，终端厂商通过产品形态创新寻求差异化[10] - 安卓阵营内部产品同质化问题蔓延至整个智能手机市场，中国厂商诉求高端化，苹果诉求维持利润率，双方均探索新差异化方向[16] - 行业出现从水平分工转向垂直整合的趋势，品牌向供应商夺权[19][26] 产品形态创新案例 - 小米17系列采用脑路清奇的背屏方案[5] - realme GT8系列为镜头模组设计4种不同装饰件拼装方案[6] - 荣耀推出robot phone概念机，在手机内塞进完整机械臂云台，预计明年量产[7][9] - 苹果iPhone Air通过极致零部件小型化与集成度实现近乎极限轻薄，但配置全面缩水，定价7999元与纸面参数极不匹配[13][16] 垂直整合与自研策略 - 苹果iPhone 16e搭载首款自研5G基带芯片C1，自研零部件在BOM总成本占比达史上最高40%[13] - iPhone Air搭载C1基带迭代版C1X和自研Wi-Fi芯片N1，自研程度创新高[16] - 中国厂商推行"技术品牌化"，如vivo"蓝海电池"、一加"冰川电池"、荣耀"青海湖电池"、小米"金沙江电池"均基于硅碳电池技术，折叠手机铰链成为差异化焦点[19] - 苹果计划2026年和2027年分别推出C2、C3基带芯片，逐步替代高通；自研CIS替代索尼，自研Wi-Fi芯片替代博通，目标供应商垄断程度高、方案通用性强的领域[32][33] 产业分工模式演变 - 联发科"交钥匙"方案是产业水平分工极致产物，将多种芯片集成至一颗芯片，使手机厂商变成组装厂[21][23] - 水平分工陷阱在于产品"定义权"由供应商掌握，PC行业联想市值仅为英特尔10%、美光8%、AMD4%即是例证[22] - 苹果通过"联合研发"模式提出技术目标，指挥供应链定制方案，逐步掌握零部件"定义权"，形成产品差异化[28][31] - 稳定的市场格局和停滞增长倒逼终端厂商向供应链夺权，行业重新走向垂直整合[32]

文章核心观点 - 市场在特定时期对公司的情绪错估为投资提供了绝佳机会 [1] - 公司已从汽车制造商转型为垂直整合的科技与能源平台，拥有多重相互强化的结构性竞争优势 [2][3] - 公司构建的“护城河”使其可能成为历史上最具价值的企业之一 [13] 制造规模与整合能力 - 制造优势是公司一切竞争力的基础，工厂是垂直整合与工程效率的典范 [4] - 通过巨型铸造技术、结构性电池组和Dojo超级计算机实时联动的制造优化系统，打造了难以大规模复制的技术体系 [4] - 制造能力形成一个“制造飞轮”，每个季度都在积累技术经验并提升生产效率 [5] - 公司拥有传统车企无法比拟的成本结构和创新速度，已度过竞争对手仍深陷的“产能地狱”阶段 [4] 数据飞轮与人工智能 - 全球道路行驶车辆已超600万辆，每天向神经网络传输数十亿英里的真实驾驶数据，构建了全球最大的自动驾驶数据集 [6][7] - 车辆每行驶一英里就能优化全自动驾驶系统，形成数据飞轮效应和复利效应 [7] - 依托Dojo超级计算机处理海量视频数据，训练神经网络应对真实驾驶场景，与依赖合成数据的竞争对手路径不同 [7] - 通过“直接光子计数”技术解决极端场景驾驶问题，系统在黑夜或大雾天气中的视觉可能比人类更敏锐 [9] - 竞争对手Waymo的车辆制造成本是公司的4到5倍，而公司车辆成本仅为Waymo的20%至25%，且年产量达数百万辆 [8] 平台经济与资产利用率 - 普通汽车每周168小时中仅约10小时处于使用状态，利用率仅为6%左右 [7] - 实现完全自动驾驶后，同一辆车每周可运营50至60小时，车辆利用率提升5至10倍 [8][12] - 车辆从“贬值资产”转变为“创收资产”，可能带来人类历史上最大规模的资产价值增长 [8] - 40万辆公司自动驾驶出租车的运力相当于200万辆传统出租车，结合零司机成本和无需支付平台佣金，经济优势显著 [12] 分销模式与生态系统 - 采用直接面向消费者的销售模式，无需经销商中介，直接掌控品牌与客户关系 [9] - 全球超级充电网络已成为行业标准，强化了用户锁定效应 [9] - 每一辆车都是联网设备，可通过空中软件更新接收功能升级，产生的网络效应和用户转换成本随时间叠加 [9] - 公司选择自主运营自动驾驶出租车网络，对关键环节进行垂直整合，将经济效益、定价权和客户关系完全掌握在自己手中 [11][12] 品牌价值与平台延展性 - 公司是进步与创新的文化符号，能唤起用户的身份认同与情感共鸣，品牌影响力罕见且持久 [10] - 储能业务与Megapack将业务范围延伸至全球电网领域 [11] - Optimus人形机器人将人工智能与制造能力推向新行业，公司CEO认为约80%的公司价值将来自Optimus，其可能成为有史以来规模最大的产品 [11] - 公司正在构建至少五条相互强化的核心“护城河”，可能成为当代最宽、最持久的竞争壁垒 [13]

战略转型 - 公司计划投资150亿元建设五大生产基地，实现从系统集成商向核心部件制造商的战略转型 [1] - 五大生产基地中，3个重点布局电芯产线，规划40GWh电芯产能，覆盖磷酸铁锂、钠离子等多条技术路线 [4] - 另外两个基地聚焦储能系统集成与核心部件测试，规划40GWh储能系统产能，针对电网侧、工商业、户用三大场景定制化生产 [4] 行业背景 - 2024年中国累计电力储能装机达到137.9GW，同比增长59.9%，新型储能累计装机规模首次超过抽水蓄能 [1] - 系统集成商高度分散，依赖外购核心部件，同质化竞争导致毛利率持续走低 [3] - 行业普遍存在电芯寿命虚标、可靠性不足等隐性问题，通用型产品难以满足不同场景的高效、稳定要求 [3] 转型动因 - 掌握电芯、BMS、PCS、EMS的自主研发能力，可降低对外部供应链的依赖，并通过各环节算法联动提升系统整体效率 [4] - 目标是通过电芯能量密度提升和BMS精准控制，为客户降低全生命周期成本，而非单纯比拼系统价格 [4] - 战略转向与储能产业"技术收敛"趋势同频，具备核心技术的企业正获得更高溢价空间 [4] 差异化竞争策略 - "场景化系统集成"策略核心是基于对场景需求的深度理解，反向定义核心部件的研发方向与系统架构 [5] - 例如为工商业场景联合开发长循环磷酸铁锂电芯（循环寿命需6000次以上），并采用模块化结构设计 [5] - 通过场景数据建模为客户定制方案，如为物流园区增加光储充一体化功能，使客户综合收益提升20% [5] 产业协作模式重构 - 公司通过自研与场景数据积累，从产业链的"采购者"转变为"需求定义者"，与合作伙伴进行深度协同研发 [6] - 设立"场景测试验证中心"，模拟不同气候、负荷、电网条件下的运行状态，并将测试数据开放以推动行业标准建立 [6] - 旨在推动行业从比拼"谁的系统更便宜"转向比拼"谁的系统更适配场景需求" [6]

交易概述 - 丰田汽车公司宣布以约2.2万亿日元（约合人民币1040亿元）的现金出价，收购集团关联企业丰田工业株式会社全部股份，并推动其退市 [3] - 该交易是丰田汽车史上最大规模的内部整合，也是日本企业史上规模空前的私有化尝试之一 [3] - 交易预计2026年上半年完成交割，丰田工业将从东京证券交易所主板市场退市 [21] 战略意图与产业转型 - 收购本质是产业转型压力下的战略应变，旨在应对电动化竞争 [9] - 在电动车时代，核心技术集中在电驱、电池、逆变器、控制芯片等领域，垂直整合成为效率、安全及成本优势的关键 [10] - 丰田工业掌握电驱与压缩机系统、半导体与电子控制部件、工业机器人与自动化设备等关键环节 [12] - 整合后丰田汽车将直接掌控上游制造环节，提升供应链透明度与生产效率，计划在五年内节省约15%的供应链成本 [13] - 此举标志着丰田从“联盟协作”向“垂直统治”转型，以应对特斯拉、比亚迪等竞争对手的快速整合 [13][14] 企业治理结构变革 - 交易深层意义在于拆解支撑“丰田系”近百年的交叉持股体系 [3] - 丰田工业作为丰田汽车的母体和第二大股东，被“子公司”收购是一场历史反转，象征日本企业治理结构的嬗变 [4][8] - 复杂的交叉持股结构被视为“低效的遗产”，占用大量资本，使企业股东回报率偏低，削弱董事会独立性与市场监督功能 [8] - 此次收购是丰田章男“解绑丰田系”的终极一环，过去十年间公司一直在有步骤地削弱集团内部交叉持股网络 [15][17] - 收购将理顺股权关系，实现单一决策链条，提升集团整体决策效率和对市场变化的响应速度 [13] 历史背景与象征意义 - 丰田工业历史可追溯至1926年创立的“丰田自动织机制作所”，是丰田汽车的起源 [6][8] - 长期以来，丰田工业既是丰田汽车的上游核心供应商，也是其股东，双方存在交叉持股关系 [8] - 被称作“母体”的丰田工业反被子公司丰田汽车全盘收购，既是资本逻辑的胜利，也意味着丰田章男意图改写丰田集团近百年的家族—企业关系史 [8] 市场反应与潜在影响 - 投资者批评收购过程缺乏透明度，每股16,300日元的报价仅较公告前股价溢价23%，远低于类似交易44%的平均溢价水平 [20] - 市场普遍承认该交易将成为日本企业改革的分水岭，对三菱、三井、住友等大型集团产生示范效应 [22] - 此举被视为回应东京证券交易所推动的新政，该政策要求上市公司改善资本效率、减少内部持股 [20]

终止重大收购事项 - 公司决定终止以104亿港元（折合人民币约95亿元）收购联丰商业集团全资子公司米亚精密及昌宏实业100%股权的收购事项 [2] - 终止原因为交易双方未能就交易相关的关键条款达成一致意见 [4][6] - 该收购原计划旨在增强公司在精密结构件领域内的综合竞争力，深化垂直整合能力 [5][6] 公司战略发展与未来规划 - 公司未来将继续围绕既定战略目标，通过内生性发展和投资并购等多元化方式推动长期健康发展 [7] - 在筹划收购期间，公司积极推进尽职调查、审计、评估等工作，并与交易对方进行了多轮沟通协商 [4][6] 光学业务板块的补强举措 - 子公司歌尔光学拟以增资扩股方式取得上海奥来100%股权，转让对价为人民币19.03亿元 [9] - 交易完成后，歌尔光学将持有上海奥来100%股权，公司对歌尔光学的持股比例将由56.6560%下降至37.7707% [9] - 该交易旨在增强公司在光波导等晶圆级微纳光学器件领域的核心竞争力，为AI智能眼镜、AR增强现实等业务提供支持 [9][10] - 交易可促成歌尔光学和上海奥来实现优势互补，缓解歌尔光学独立投资的资金压力，并帮助其加快形成成熟产能 [10] 子公司歌尔微电子经营与上市进展 - 子公司歌尔微电子于今年7月再次向港交所递交上市申请 [11] - 2022年至2025年第一季度，歌尔微电子实现收入分别约为31.21亿元、30.01亿元、45.36亿元、11.20亿元，同期年内利润分别约为3.26亿元、2.89亿元、3.09亿元、1.16亿元 [11] - 按2024年销售额计，歌尔微电子是全球第五大智能传感交互解决方案提供商（市场份额2.2%），全球第四大传感器提供商（市场份额4.3%），并且是全球第一大声学传感器提供商（市场份额43.0%） [13] - 该公司传感器累计出货量已超过50亿颗 [13]