六边形小米，或许仍有悬念

当下的小米，真有点 " 六边形战士 " 那味了。

5 月 27 日晚间，小米集团发布 2025 年第一季度财报，期内营业收入达到 1112.93 亿元，同比增长 47.4%；经调整净利润 106.8 亿元，同比增长 64.5%，两项核心财务数据均超出彭博此前给出的预期。

具体到各业务板块上，可谓 " 全面无短板 "：手机业务一季度国内市场出货量同比大涨 40%，以 18.8% 的市场份额重回国内市场第一；智能大家电收入同比增加 113.8%，可穿戴产品收入同比增加 56.5%；汽车业务已接近盈亏平衡。

在财报发布前，二级市场有观点认为，小米过去几年铺垫的利好消息均已释放，其估值即将得到修正。需要说明的是，相比去年一季度财报发布时，小米股价上涨超过 205%。

但这样一份成绩单，成功实现了对股价的 " 业绩托底 "。截至 5 月 28 日港股收盘，小米股价上涨 0.39%，收报 51.75 港元，基本可以看作初次完成 " 基本面验证 " 的考验。

那么小米究竟做了什么，让摩拳擦掌的机构难以找到做空支点？看似无懈可击的增长矩阵，未来是否还存在隐患？

多极发力

在这份刚刚发布的财报中，最让人惊讶的之处在于，智能汽车可能很快就要为小米养家了。

去年二季度，小米首次公布汽车业务的财务数据，彼时亏损约为 18 亿元人民币，而到了本季度，亏损已收窄至 5 亿元。按此趋势推演，小米智能电动车业务极有可能在年内实现盈亏平衡点的突破。

值得一提的是，本季度小米智能电动汽车营收达到 181 亿元，相当于该业务去年全年营收的 55%。

与此同时，小米的智能手机业务也在沿着高端化战略稳步推进。

财报显示，期内小米智能手机平均销售单价（ASP）达到 1211 元，同比增长 5.8%，创下历史新高。另据第三方调研机构的数据，小米同期在中国大陆地区高端智能手机出货量占比达到 25%，同比提升 3.3 个百分点。

不过，需要指出的是，小米本季度在国内市场迎来的 " 量价齐升 "，离不开补贴红利的刺激。某种程度上，小米甚至算是最大受益者。

至于为什么这个 " 泼天富贵 " 砸到小米头上 ,"IoT 业务 " 的表现可能会更好地解释这一点。

财报数据显示，期内小米 "IoT 与生活消费品 " 业务实现营收 323.4 亿元，同比增长达到 58.7%。在小米集团营收构成中，IoT 收入占比已经达到 29.1%，俨然已经晋升为一项重要主业。

尤为值得一提的是，在大家电领域中，空调产品出货量超 110 万台，同比增速超过 65%；冰箱产品出货量超 88 万台，同比增速超过 65%；洗衣机产品出货量超 74 万台，同比增速超过 100%；

小米的大家电的异军突起，主要得益于两个原因：在补贴红利下，小米 " 性价比 " 的特点被进一步凸显；另外就是在小米软硬件生态布局下，其 " 产品套系化 " 的特征对于传统家电市场的碾压。

有一组数据能很好地说明消费者对于 " 一站式家居升级 " 的需求：从 2024 年二季度开始，小米在财报中加入了 " 拥有五件及以上链接至 AIoT 平台设备（不包含手机、平板、笔电）用户数。

在过去三个季度的时间里，这个数字已从 1610 万提升至 1930 万。

这种增长逻辑同样延伸至平板与可穿戴设备上，当全品类覆盖与政策形成共振，即便不谈生态联动对于用户体验的提升，仅是 " 降低用户决策成本 " 这一项，都是国内其他厂商难以复制的。

未来仍有悬念

尽管 " 史上最强财报 " 的名头在过去几个季度不断被刷新，但就目前来看，小米显然还未到 " 躺平 " 的时候。一个必将面对的挑战是，当补贴政策结束后，小米还能否维持高增长？

从短期来看，对于手机和 IoT 业务的冲击一定存在，因为消费电子领域是存在换新周期的，当下的补贴实际上已经透支了未来的需求。

而小米也显然意识到了这个问题。

一个最显著的反应是，去年 11 月，小米在签约完成的两个月后，光速动工了位于武汉光谷的智能家电工厂，并计划在今年年底正式投入生产。

建设自有工厂不仅能够有效降低成本，更重要的是能结合市场需求进行柔性生产，从而将库存维持在一个合理的水位。以此来看，小米已经开始在为 " 过冬 " 做出准备。

当然，未来红利期结束后，对于小米来说更深层的考验是增长逻辑的切换：当消费者恢复价格敏感度后，如何利用生态优势去尽量减少用户的流失。

而这又涉及到另外一个问题，即小米要如何完成从 " 从 IoT 硬件到 AI 服务的跃迁 "。

实际上，小米对于 AI 的研究从来没有落下过。

早在 2023 年 8 月，小米就率先在手机端跑通了 13 亿参数的本地模型。前不久，小米又开源了推理模型 MiMo。据悉在数学推理和代码竞赛公开测评集上，MiMo 仅用 7B 的参数规模，就超越了 OpenAI 的闭源推理模型 o1-mini 和阿里 Qwen 更大规模的开源推理模型 QwQ-32B-Preview。

但现实瓶颈在于：小米 AI 技术的工程化落地进度显著滞后于研发节奏。以小米的生态体量看，消费者对小米的期待显然不是 " 做一款智能硬件 "，而是能够拿出一个数据中台，让分散在各个场景中的智能设备，实现真正的 AI 决策。

能否在短期内完成向 AI 的整体迁移，将是小米接下来的一道 " 必答题目 "。