特斯拉的下一款新車?Model Y其實就是Model 3加上鷹翼門
特斯拉的下一款新車?Model Y其實就是Model 3加上鷹翼門

收了不下40萬預定訂單,但還沒正式量產的Model 3最近都沒有什麼新消息,特斯拉又有新車曝光了。

這次曝光的新車代號叫做Model Y,是一款中型SUV。

小型SUV的出現並不讓人意外,因為喜歡在Twitter上秀肌肉的Elon Musk,其實早在一年半前,就曾經確認過Model Y的存在。

Model Y假想圖。
圖/ 愛范兒

作為一款中級的SUV,Model Y將會採用與Model 3相同的開發平台,售價也會比Model 3略微高一些,目前的預測是Model Y在美國市場的起售價會在4.5萬美元(約台幣138萬)左右。

這是基於Model 3的中型SUV,但讓人激動的鷹翼門可能還在

如果你經常關注車市就會發現:

在中國市場,還有什麼比SUV更受歡迎?

那答案一定是豪華品牌緊湊型SUV。

與B級車(中檔轎車)相似的售價,更大的空間,讓豪華品牌緊湊型SUV在中國市場極受追捧。可以預見的是,如果特斯拉發布Model Y且在一段時間後能做到供應充足,那麼這款SUV一定會比Model 3更受歡迎。

至於Model Y會是個什麼樣子?整體上Model Y會像是一個縮小版的Model X,但在外觀上,會更傾向於Model 3的設計。

Model Y概念圖。
圖/ 愛范兒

目前已經有不少Model Y的概念圖放出,匯總起來,有這樣幾個關鍵的點值得關注:和Model 3車長類似、有鷹翼門、內飾設計仍是簡約的家族風格,以及同樣配備全自動駕駛。

Model 3的尺寸鎖定在長:4,676mm,寬:1,885mm,高:1,435mm,軸距為2,870mm。這樣來看的話,車長與Model 3相當的SUV Model Y尺寸與奧迪Q5相當。

圖/ 愛范兒

因為大型SUV Model X其實就是使用了和轎跑車型Model S同樣的平台,所以Model Y與Model 3的同平台其實是不讓人意外的。

Model X就是基於Model S平台開發的。
圖/ 愛范兒

定位類似的車型使用同平台的好處在於,車廠可以在平台確定後短時間內低成本的推出更多專注於細分定位的產品。在推出了Model Y後,特斯拉也就實現了用4款車,定位高端轎跑、高端SUV、中級轎車和中級SUV的佈局。

說個題外話,為了完成全覆蓋佈局且盡可能不會出現定價的交叉,特斯拉最近已經停售了最便宜的Model S 60車型,而將原有的60車型從75開售。數字編號代表的是車型的內置電池容量,一定程度上也代表著車型的續航能力。

圖/ 愛范兒

這一舉動的意圖其實挺明顯的:為定位中級轎車的Model 3高配車型讓路,以免讓消費者產生購買選擇上的糾結。

圖/ 愛范兒

至於Model 3和Model Y哪個更值得選,首先Model 3已經量產在即,你能拿到Model 3的時間會比Model Y更早,另外Model Y的起售價比Model 3預計高1萬美元,進到中國加上各種費用基本在10萬人民幣(約台幣45萬)左右,10萬人民幣(約台幣45萬)同樣的平台,多加一個鷹翼門,和稍大些的車內空間,值不值看自己喜好。

愛范兒此前也做過一次Model 3最全選購指南〈特斯拉Model 3開始試量產了,但你了解完這些還等得下去嗎? 〉可供對比參考。

看上去這麼美好,Model Y什麼時候會發表?

因為和Model 3使用的是同平台,所以中級SUV Model Y的最終發布其實是個Model 3息息相關的。另外,我們也可以參考下與Model S同平台的Model X發表過程做個理性判斷。

Model 3是在2016年4月發表的,目前Model 3已經在2017年2月底開始了試量產,前兩天還有人拍到了Model 3的路試照片。如果一切順利,特斯拉Model 3將會在今年7月份開始正式大規模量產,已經預定的車主會在2017年年底之後正式收到車輛。

Model X。
圖/ 愛范兒

所以理論上Model Y很有可能會在Model 3車型量產能力穩定後正式發表。對比使用Model S同平台的Model X來看,Model S是在2012年正式開售的,而Model X計劃的量產時間是2014年,事實上,經過多次跳票,中國的Model X車主,直到2016年才拿到了三年前訂下的Model X。

圖/ 愛范兒

這其中暴露出了一個問題,特斯拉的生產,非常依賴供應商的生產能力,由於特斯拉需要的零部件設計往往比較激進,造成最讓人糾結的木桶效應,量產的困難經常會直接反饋到整車的量產進度上。就如同Elon Musk在去年告知投資者的事情:

我們的生產進度取決於動作最慢,最容易出現問題的供應商。

特斯拉Model X車型多次跳票,並且即使正式交車後整體產能也不高的原因,就是Model X的鷹翼門設計過於激進,給了供應商比較大的製造難度。

圖/ 愛范兒

但在經過了Model X不斷跳票的教訓後,在Model Y車型上,特斯拉已經積累了不少製造和供應商合作上的處理方案,所以Model Y還是很有可能2018年年中發表。

是完善佈局,還是跳票大餅?還要看Model 3進度

特斯拉的新車確實讓人驚喜,但讓人擔心的事情還是老問題:產能。

特斯拉的 Model 3預計收到的訂單超過40萬,但在2016年,特斯拉一共才生產出了8萬輛車。

很顯然,見識多了之前Model S和Model X出現的各種跳票,看慣了「狼來了」的分析師對Model 3的交車前景並不看好,在2017年1月3日發布的報告中,巴克萊銀行的分析師Adam Jonas就明確表示:我們預計特斯拉今年不會交付一輛Model 3。

這樣的擔心不無道理,首先特斯拉目前的產線主要是用來生產Model S和Model X車型,生產Model 3需要更新大量的產生線以提供足夠的產能,其次與Model S和Model X的數量量級完全不一樣。數十萬Model 3訂單的背後,是大量的電池需求。

特斯拉在去年正式將屬於自家的世界最大單體工廠GigaFactory正式開工,用以在未來生產電池和PowerWall充電牆。在工廠開廠儀式的時候,其實特斯拉的GigaFactory僅僅建成並投產14%的整體面積,也就是說,特斯拉是在一邊建工廠,一邊用工廠在進行生產的。

顯然特斯拉也十分清楚自己在生產上的壓力,就在上週,特斯拉宣布將透過增發新股和優先債權融資約11.5億美元,用以支付Model 3生產所急需的資本。

所以實際來看,Model Y與Model 3其實是個命運共同體,Model 3量產問題不解決,Model Y 就不一定能真正面世。

不過最後再問個小問題,如果與Model 3差不多大的中級SUV Model Y上市了,你願意多花將近 10 萬人民幣(約45萬台幣)為多出來的炫酷鷹翼門買單嗎?

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #特斯拉
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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