特斯拉上海建超級工廠布局電動車,富比世點出3大難題
特斯拉上海建超級工廠布局電動車,富比世點出3大難題

特斯拉CEO伊隆·馬斯克(Elon Musk)上週到訪上海,與上海市政府正式簽約,宣布將在上海臨港地區獨資建造超級工廠(Gigafactory),但《富比世》發文指出:五年後才量產,特斯拉為時已晚。

特斯拉的上海超級工廠計劃在四到五年之間完工,將集研發、製造、銷售等功能於一體,並訂下每年50萬輛的產能目標。不過當各家媒體爭相報導特斯拉在中國建廠的消息時,有一些重要細節卻被忽略了,像是誰來為工廠建設買單?以及,誰會買這些車?

金主是誰還未知

特斯拉截至今年3月底,其應付款已經來到應收帳款的四倍多,就它如此迅速的燒錢速度和負債累累的紀錄,推測目前應無法應付這麼大筆的開支。

gigafactory
特斯拉前後在內華達州與紐約州北部打造的超級工廠,都由松下公司出資資助。

那出錢的金主會是誰呢?過去,內華達州的超級工廠Gigafactory 1和在紐約州北部的Gigafactory 2兩座工廠,都由松下電器出資,它會再次投資特斯拉的上海工廠嗎?或者,在2017年3月收購特斯拉5%股份的騰訊,會為它的中國冒險提供資金嗎?這些問題目前還沒有答案。

特斯拉在中國的暢銷程度不如美國

另外,根據中國汽車工業協會的數據,2017年特斯拉在中國新能源汽車銷量榜單上排名第11。2017年,特斯拉在中國的銷量為14,883輛,僅為吉利(Geely)銷量的一半,甚至還不到銷量第一的比亞迪(BYD)的20%。

到目前為止,特斯拉在美國的電動汽車市場占據統治地位。據估計,該公司在美國純電動汽車市場的份額達到75%,其他如雪佛蘭Chevy Bolt和日產Nissan Leaf等競爭對手,特斯拉根本不放在眼裡,但在中國市場,情況就不一樣了。

在榜單前十名中,不乏寶駿E100、吉利Emgrand EV和榮威E50等小型車,但真正威脅特斯拉的還不是這些瞄準小資族的車款,中國OEM廠商除了提供轎車型電動車款之外,也開始提供SUV車型的純電動車款。像是由幾位前BMW高階主管共同創辦的拜騰(Byton),就將在2019年推出其M-Byte車型,騰訊、百度等巨頭投資的蔚來汽車(NIO),則已經在6月底率先向市場推出純電動SUV(ES8)。

除了貿易戰,中國新能源車的補助也逐步退場

此外,因為中美貿易戰,中國對進口汽車的關稅在上週從15%提高到40%,也導致Model S和Model X的價格高到連中國有錢人都難以負擔,長期下來不利特斯拉在中國的發展。

另外,過去消費者只要購買電動車就能獲得11萬元人民幣的補貼政策,也開始逐步退場,現在才要加入的特斯拉,不僅嘗不到這部分好處,今年開始實行的雙積分制度,展現了中國當局扶植本土國際大廠的決心,作為外來者的特斯拉,現在才要建廠搶搭電動車熱潮,恐怕為時已晚。

資料來源:Forbes、Reuters

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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