Uber 預示自動駕駛產業將如 AI 模型般碎片化，豪擲 100 億美元打造機器人計程車「商業化層」
2026 年第二季財報電話會議，2026 年 8 月 5 日
Uber 再度繳出一季成長加速且利潤率擴張的亮眼成績單，但對投資人而言，更具深遠意義的是執行長 Dara Khosrowshahi 對自動駕駛（AV）市場競爭格局的定調：這並非一場贏家通吃的競賽，而是一個類似 AI 基礎模型領域的碎片化生態系，Uber 正將自身定位為跨越所有參與者的不可或缺的分銷與商業化層。
AV 策略：押注碎片化，而非單一贏家
Khosrowshahi 將 AV 市場與大型語言模型進行了直接對比。他表示：「幾年前，許多人預期 AI 將收斂於單一基礎模型。然而事實相反，多個前沿模型隨著開放原始碼生態系的成長而湧現。我們認為，本質上屬於實體 AI 的 AV 也將遵循類似路徑。」這正是 Uber 將資金分散投入 Waymo、Wayve、Zoox、Nuro、Baidu、Pony、Rivian 以及最新的 Lucid，而非僅選擇單一合作夥伴的原因。Uber 預計年底前將在 15 個城市上線，高於目前的 7 個；並計畫在 2028 年前讓 Rivian 的全端自動駕駛車輛進駐舊金山與邁阿密，屆時將擴展至全球 28 個城市。
公司揭露了詳細的利用率數據，這應能消除市場對 AV 單位經濟效益的疑慮：以 Uber 作為需求端合作夥伴所推出的車輛，每日每車趟次達到「20 多次至 30 多次」的水平。Khosrowshahi 稱，相較於硬體變現所需的水準，這已是「相當可觀」的利用率。
拆解 100 億美元的 AV 投資
財務長 Balaji Krishnamurthy 對 Uber 此前宣布的 100 億美元 AV 投入金額給出了迄今最清晰的拆解，分為兩大區塊：一是與里程碑掛鉤的軟體合作夥伴股權投資，二是為車隊營運、房地產及原始設備製造商（OEM）承購承諾（包括 12 萬輛車的訂單）提供的資產負債表支持。值得注意的是，Krishnamurthy 量化了該策略的資本效率：「我們每投資 1 美元，合作夥伴就能從其他投資人那裡額外籌集 2.50 美元。」Uber 也正與第三方金融贊助商合作，透過資產負債表外資金來資助車隊擴建，這意味著 100 億美元的數字可能還低估了 Uber 所能動員的生態系總資本。管理層表示，對損益表（P&L）的影響將「隨時評估」並視部署進度而定，這對近期利潤率的拖累仍留有一些模糊空間。
隨著 Uber 多元化佈局，與 Waymo 關係趨於冷靜
針對媒體對 Uber 與 Waymo 關係的揣測，Khosrowshahi 直言不諱地表示，策略核心是多元化而非依賴。「Waymo 是我們非常、非常重要的合作夥伴，我們持續在奧斯汀與亞特蘭大營運……但同時，我們必須確保不會依賴單一夥伴。」他指出，所有合作夥伴的 AV 每週運行趟次為「數十萬次」，相較於 Uber 每週 3 億次的總趟次，佔比不到 0.5%；而 AI 在搜尋領域的滲透率約為 20-40%，這凸顯了 AV 商業化仍處於極早期階段，也解釋了他為何預期 AV 業務因涉及實體與監管特性，推廣速度將慢於純軟體 AI。
Lucid：儘管動盪，仍獲投以信任票
面對 Lucid 在新任執行長 Silvio 領導下進行領導層過渡與成本重組，Khosrowshahi 直接回應了投資人的擔憂，稱這些舉措「大膽」且「必要」。他強調了戰略支撐點：Nuro 與 Lucid 的技術整合「進展順利」，車輛定價在 7 萬至 8 萬美元區間且具備保證量承諾，加上沙烏地阿拉伯公共投資基金（PIF）既是 Lucid 的主要金主，也是 Uber 董事會代表的長期股東，這讓他有信心 Lucid 儘管面臨混亂，仍能履行承諾。
Delivery Hero 整合時程延至 2029 年
Krishnamurthy 概述了 Delivery Hero 收購案的多年度整合藍圖，投資人應注意，這將使綜效實現的時間點比部分預期更晚：假設 2027 年下半年完成收購，2028 年將用於規劃，主要的平台遷移將於 2029 年執行。綜效目標在於將 Delivery Hero 整合至 Uber 單一全球技術堆疊，裁撤重複職位，並合併支付與雲端基礎設施等共享服務。管理層強調對該計畫充滿信心，但拉長的時程意味著這將是 2029 年以後的獲利故事，而非近期的催化劑。
美國移動業務加速是結構性的，非世界盃帶來的短期紅利
Krishnamurthy 反駁了美國業務強勁是一次性事件的觀點，將加速歸因於三個持久驅動力：保險成本節省被重新投入到加州等市場（洛杉磯與舊金山的趟次成長「顯著超越全國其他地區」）、產品創新（U4B 企業預訂量年增 40%，Uber Health 成長更快），以及市場滲透率仍低——在美國符合資格的消費者中，過去 12 個月僅不到 10% 使用過 Uber，而密集市場的滲透率已超過 50%。這一差距代表了該模型中被低估的長期成長槓桿之一。
巴西：競爭從叫車遷移至外送
Khosrowshahi 指出，巴西的競爭強度並未消失，只是發生了轉移。DiDi 與美團（Meituan）正積極擴張外送業務以對抗現有的 iFood，推高了共享二輪車的供給成本。Uber 維持了整體市占，但將激勵支出從移動業務轉向外送以保衛地位；由於二輪車業務本身利潤率較低，此舉並未對整體利潤率造成實質衝擊。
Take rate（抽成率）的表現也值得關注：移動業務營收利潤率年減約 500 個基點，但管理層表示其中 400 個基點純粹是英國業務模式變更帶來的會計影響，根據 10-Q 財報，底層淨抽成率「大致穩定」，移動業務營業利潤率維持在 7.6%。
AI 已提升訂單規模與工程產出
Khosrowshahi 提供了 AI 變現影響的具體證據，而非空洞承諾。Cart Builder 功能讓消費者能從照片或隨手寫下的食譜建立訂單，產出的購物車規模「通常是非 AI 建立的兩倍」。目前四分之三的 Uber 叫車服務始於 AI 個人化的目的地建議，無需手動輸入。在成本方面，Krishnamurthy 表示 Uber 工程師對 AI 編碼工具的採用率已「接近 100%」，且「每位工程師的程式碼產出翻倍」，這種生產力提升直接緩和了人力增加的需求，同時公司在該季對部分組織進行了 10-20% 的目標性裁員。
資本回報計畫預計數月內回歸常態
由於 Uber 在第二季將約 40 億美元資金轉用於在交易宣布前於公開市場購買 Delivery Hero 股票，今年迄今的股票回購放緩至 35 億美元。Krishnamurthy 表示將迅速回歸「自由現金流 50% 用於回購」的標準框架，並直接向投資人表示：「我不認為這需要一年。我們談論的是幾個月，而不是幾季。」這對於那些根據過去 12 個月自由現金流（已首次突破 100 億美元）來建立近期資本回報模型的人來說，是一個有用的數據點。