特斯拉虧損大於預期,但這次馬斯克沒再兇記者了
特斯拉虧損大於預期,但這次馬斯克沒再兇記者了

談到特斯拉(Tesla)財報,許多人仍對上一季財報會議上,執行長馬斯克(Elon Musk)對於記者、分析師的不耐態度印象深刻,「這無聊透頂的問題一點也不酷,下一題。」不僅Model 3遲遲無法順利自動化生產,馬斯克可怕的公關形象也都影響股價表現。

4月時馬斯克曾說,今年第三季和第四季將轉為獲利,今天第二季的財報出爐,虧損達7億美元,比分析師預期的還多。好消息是現在燒錢的速度減緩了,手上擁有22億美元的現金,因此投資人沒有過於恐慌,馬斯克則對下半年的發展很有信心。

虧損擴大,但好消息是燒錢速度變慢了

這些日子以來,因為持續虧損、無法控制固定成本、股價下跌,外界都擔心特斯拉正處於破產邊緣,今年六月為了讓公司能逐步實現營利,特斯拉裁掉9%的員工,為歷年來最大規模的一次裁員。

先從看一些關鍵數字,今年第二季特斯拉營收為40億美元,少於分析師預估的39.7億美元,跟去年同期相比成長43.4%,主要是因為Model 3開始交貨。不過同時虧損也持續擴大,本季嚴重虧損7億1750萬美元(約合新台幣215.4億元),是去年同期3億3640萬美元的兩倍多。事實上,特斯拉自2003年創立以來,從未能實現單年獲利,然而馬斯克仍有信心的表示,第三、第四季可以實現轉虧為盈目標。

Tesla
隨著特斯拉裁減人力、Model 3產量增加,燒錢的速度也放慢了。
圖/ shutterstock

此外本季還有一大亮點,隨著特斯拉裁減人力、Model 3產量增加,燒錢的速度也放慢了,馬斯克表示,本季自由現金流為負7.39億美元,比分析師們預估的9億美元少,相較過去幾季動不動就燒掉10億美元現金好轉很多。另外,截至本季,特斯拉手頭上共有22億美元現金,不過還有4億美元的應付帳款、11億美元債券在明年2月到期,再扣掉3億美元現金流出,如果無法在今年實現獲利,特斯拉的現金將只剩下不到8億美元。馬斯克在電話會議中表示,預期扣除部份償債款項後,將實現獲利與正現金流,不至於需要發行股票募資。

最後,特斯拉終於在六月達到一週生產5,000輛Model3的目標,展望未來,預計在八月底時可以達到6,000輛目標,甚至年底前還要拚一周一萬輛,第三季目標是要組裝最多55,000輛Model 3,毛利還要擴大至15%,第四季則提升至20%,然而回歸本季大虧損的事實,馬斯克表示會更謹慎地看待理Model 3產量以及現金流問題。

這一次,馬斯克沒有再兇記者了

上個月,泰國足球隊受困洞穴新聞全球都關注,馬斯克頻頻獻技,提出「兒童版潛水艇」營救方案,不過一名英國潛水艇卻批評馬斯克只是在作秀,大搞「公關伎倆」,馬斯克氣不過在Twiter上說該名潛水員是「戀童癖」,還為此鬧上法院;此外,上一季財報會議上,對於分析師、記者的傲慢態度,讓形象大大扣分,在財報會議登場前一天,股東隔空喊話希望馬斯克拿出穩重態度。

「首先,我想針對之前在電話財報會議上的無禮態度向你道歉,顯然我沒有以惡劣態度對待別人的藉口,有點違反了我的原則。」馬斯克在財報會議一開場,就對分析師道歉,這一次,馬斯克用足超過一個小時的時間,有耐心、有禮貌,且詳細的回答在場每一位與會者的問題。

Elon Musk
這一次,馬斯克用足超過一個小時的時間,有耐心、有禮貌,且詳細的回答在場每一位與會者的問題。
圖/ flickr

上個月,特斯拉在上海簽訂合作備忘錄,預計在當地建造海外首家「超級工廠(Gigafactory 3)」,建造成本將近20億美元,一年產量可達50萬輛車。不過先前因為生產Model 3已經燒掉大筆現金,有投資者質疑為什麼要在這個節骨眼上花大錢蓋工廠,馬斯克上表示,目前沒有出售公司股票以及籌資的必要,至於建造中國工廠的資金,應該會向當地銀行貸款。外界預估,上海「超級工廠」完工後,將能替特斯拉降低關稅和運輸成本,提升在中國電動出市場的優勢。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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