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北京時間7月11日凌晨,理想汽車向美國證券交易委員會提交招股說明書,申請登陸納斯達克。
如果順利,這意味著繼蔚來之后又一家中國造車新勢力在美國上市,也意味著李想帶出了又一家在美上市公司。
理想汽車創始人李想此前創辦了泡泡網和汽車之家。
汽車之家2013年12月在紐交所上市,目前市值超過百億美金。
2015年,李想卸任汽車之家總裁,創立車和家,后更名為理想汽車。
理想汽車的主要產品,是價格32.8萬元的智能電動SUV理想ONE。
這一車型2019年12月開始批量交付,據稱交付已超過1萬臺。
根據招股書,理想汽車在2018年和2019年凈虧損分別為15.32億元和24.38億元,兩年合計凈虧損39.7億。
到了今年一季度,盡管受疫情影響,但由于理想ONE帶來銷售收入,歸屬于股東的凈虧損僅為2.33億元。
李想在理想汽車持股25.1%,擁有70.3%投票權,將公司牢牢掌握在自己手中;美團創始人王興持股23.5%,擁有9.3%投票權;美團旗下Inspired Elite持股14.5%,擁有5.8%投票權;汽車之家聯合創始人樊錚旗下Rainbow Six持股6.1%,擁有2.4%投票權。
在一眾造車新勢力當中殺出血路,非常不容易。
今年3月,李想在微博感嘆:“上百個新造車企業中,堅持到今天,從不拖欠員工的工資,從不拖欠供應商的貨款,這兩個最基本最本分的能做到的估計已經不超過五個了。
”李想沒有參加過高考。
他1981年10月出生在河北石家莊。
按照他自己的描述,18歲之前,學習成績中下等,老師親戚都覺得以后沒什么出息。
高三開始,李想不想這么被人看不起,就把自己學習的計算機知識變成了個人網站,開始創業。
“雖然還是個體,或者是有很多人的作坊,但是我有了目標,在無數的問題中尋找機會,每天的工作排列重點,只做那影響90%結果中前3件的重要事情,剩下的問題選擇忽略,而不是被問題牽著走。
把大的問題看做機會,不斷地達成階段性的目標。
”2004年,泡泡網一年下來已經有2000多萬收入。
但李想說他遇到了瓶頸,由于沒有團隊管理能力,泡泡網實在上不去了。
那年22歲的李想,開始了汽車之家的第二次創業。
2008年,汽車之家流量做到了第一。
此前一年,在投資人薛蠻子介紹下,李想和創業伙伴樊錚接受海歸秦致空降擔任CEO。
李想說,秦致的加入,讓他知道了什么才是更高級別的管理。
2019年春節,李想總結了創業20年經歷的“五個樓層”。
從生為一個普通的人,到成為一個優秀的人、一個優秀的管理者、一個優秀的領導者、一個頂尖的領袖。
他說自己從2018年才認知到“成為一個頂尖的領袖”,而且才剛剛開始,還沒有任何實際的結果。
但是,在智能電動車的紅海里,這是他唯一能夠勝出的機會所在。
“一個頂尖的領袖必須能夠給團隊清晰的使命愿景和價值觀,做好組織的建設,找到關鍵的領導者,讓團隊的每個人的價值充分發揮,不斷成長,認知自我,認知協作,認知管理。
一個頂尖的領袖必須能夠帶領團隊制定精準的戰略,保證業務、人力、財務三位一體的去作戰,讓每一個人洞察商業、產品、技術之間相互的奧秘。
我還在從四層痛苦地走向五層的路上……沒有退路。
給我幾年時間,我再來給大家拿實實在在的結果分享。
”李想也是湖畔大學五屆學員。
最近,湖畔大學微信公號刊登了與李想的一次對話,他談到行業的不確定性和確定性,談到對手特斯拉,談到新能源汽車的未來。
湖畔大學:你怎么看待新能源汽車行業當下的不確定性?李想:我覺得疫情、暫時的經濟下滑等,是小的不確定性。
我們還是要看到這里面長期的確定性是什么。
新能源汽車行業,核心有三個確定性的東西是我們要去改變的。
你改變的程度越高,就越有價值。
第一個是充電,這是在中國或者在美國以外的市場長期解決不了的。
第二個是,有沒有辦法把車覆蓋到更多的人群,能不能進入到10萬-50萬占據銷量80%的主流人群。
要做到這一步,一是要把成本真正壓下來,二是要把智能化、自動駕駛、電驅動這些東西做到更普及,好的技術應該讓更多人去使用。
第三個,接下來,傳統的一級供應商可能沒有辦法滿足我們之后技術的發展,所以自動駕駛、算力平臺,包括整個的智能座艙就全要開始自研了。
這跟PC廠商變成智能手機廠商有點類似。
PC廠商把供應鏈做好以后攢起來就行,智能手機廠商從硬件到系統、云服務、安全、賬號都要自己來做,能力要求不一樣,價值也就完全不一樣。
我覺得這三個是接下來五年不變的,每一個往前進步了,汽車銷量就會持續提升。
湖畔大學:特斯拉在國內擴張的策略是什么樣的?李想:用一切手段去擴張。
他們也在持續解決我剛才說的三個問題,第一去建充電樁,第二不斷降價,覆蓋更多的價格區間,第三是技術投入,電池的投入、芯片的投入。
湖畔大學:你對未來5-10年汽車市場的戰略判斷,以及跟目前擴張策略的連接是什么?李想:未來5-10年,自動駕駛是趨勢。
自動駕駛是AI的競爭,在兩個方面,一個是車的AI,一個是道路環境的AI,這兩個全部來自于數據,AI的生產資料是數據。
所以我們如何通過足夠多的車,獲得高質量的數據和高質量的訓練模型,這是未來自動駕駛競爭的根本。
我們現在賣出去的每一輛車,都帶著自動駕駛的能力,帶著自動駕駛的數據收集和訓練能力的。
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