特斯拉是錢坑?挨批揮霍成性、營運模式留在百年前
特斯拉是錢坑?挨批揮霍成性、營運模式留在百年前

美國電動車商特斯拉(Tesla)燒錢速度太恐怖!巴克萊向來看空特斯拉,如今更警告華爾街低估了特斯拉揮金如土的程度,並批評特斯拉營運模式太老土,簡直有如一百年前的福特,消耗太多資本。

圖說明
圖片來源:Tesla官網

MarketWatch、Quartz 13日報導,巴克萊汽車分析師Brian88 Johnson說,市場不了解特斯拉是多大的錢坑。他報告指出,特斯拉的垂直整合模式極為傳統,上一個採取此一模式是100年前的福特汽車創辦人亨利福特。其他OEM多半把價值鏈大幅外包,蘋果進軍車業可能也會採用外包。垂直整合極為資本密集,機械和工程成本高昂。儘管特斯拉認為垂直整合具有競爭優勢,卻勢必會吸乾大筆現金,他認為市場低估了特斯拉的燒錢程度,估計未來五年特斯拉的資本開支高達110億美元。

巴克萊強調,特斯拉強項在於軟體,如軟體空中升級技術(Over The Air、OTA)、無人駕駛等,但是該公司的核心事業過於資本密集,不利軟體競爭力。如果特斯拉不能以更有效率的方式打造平價車款「Model 3」,可能沒有足夠資本投資軟體;軟體才是特斯拉最特色獨具之處。

Model 3預計明年三月開放預售,兩年後開始生產。特斯拉執行長馬斯克估計價格為3.5萬美元。不過連特斯拉大多頭摩根士丹利(大摩)都不相信,大摩預估應在5.5萬~6萬美元之間。

特斯拉13日挫低2.70%收在207.19美元。今年迄今特斯拉走低6.84%,遜於標普500的下挫1.74%。

路透社、彭博社10月報導,美國權威雜誌《消費者報導(Consumer Reports)》以可靠度有疑慮為由,將豪華電動車製造商特斯拉(Tesla Motors, Inc.)旗下的「Model S」踢出推薦名單。Consumer Reports之前還曾對Model S的性能給予史上最高評分,如今卻一夕變臉,讓特斯拉遭到重擊,10月20日當天股價一度狂瀉逾11%。

Consumer Reports在一年一度的「車輛可靠度調查報告」中指出,根據1,400份訪查報告,Model S車主抱怨的問題比一般車輛的平均值還要多,因此也無法獲得該雜誌的推薦。Model S遭到客訴的項目包括活動天窗吱吱作響、電動馬達需要更換等。

文章出處:MoneyDJ 財經知識庫

關鍵字: #特斯拉
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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