特斯拉獲利達標只是曇花一現？接下來考驗才正開始|數位時代 BusinessNext

特斯拉獲利達標只是曇花一現？接下來考驗才正開始

在走過荊棘後，睽違兩年再現的盈利好成績，除了證明馬斯克達成自己的承諾，也更像是特斯拉邁向正軌的指標，在產能提升、中國建廠、實現盈利的目標一一達成後，特斯拉是否真能否極泰來呢？

一掃負面新聞陰霾，特斯拉實現單季獲利

其實，特斯拉的財報本來是10月31日才要發布的，但可能是這次成績太好迫不及待想跟全世界分享，這份財報比原訂整整提早了一周。

文章一開始說特斯拉今年像八點檔一樣戲劇化，要從今年第一季「史上最尷尬財報會議」說起，不僅打斷分析師提問，還不太禮貌地說：「這無聊透頂的問題一點也不酷，下一題。」甚至多次在Twiiter上大戰媒體，讓他有了「矽谷川普」的稱號。

更不能不提今年八月，馬斯克在Twitter上稱考慮讓特斯拉私有化，甚至說資金都到位了，美國證券交易委員會（SEC）指控他發布具有誤導性的聲明，向馬斯克提起訴訟，最終雙方達成和解，馬斯克辭去董事長一職，還一共交出4,000萬美元罰金，在本次的財報會議中，還迴避了分析師對於董事長繼任人選的提問。

此外，還有公司內鬼、罵英國潛水員是「戀童癖」、公開吸食大麻等一連串負面新聞，馬斯克在第二季財報會議上說要在今年實現獲利的目標，也讓許多分析師相當懷疑，這家負面新聞一籮筐的電動車廠，出乎意料地實現單季獲利以及正現金流，對投資人來說顯然是值得開心的好消息。

但在激情過後更多人好奇的是，這次的單季盈利究竟是代表特斯拉逐步邁向正軌？還是只不過是曇花一現的歡喜呢？

翻轉中階汽車市場，Model 3晉身主流產品

「第三季交付的車，比2016年整年還多。」馬斯克在財報會議上開心地這麼說，好成績背後的關鍵，就是之前歷經產能危機的Model 3，本季在北美市場共交付56,065台Model 3，平均每周可以生產4,300台，也讓特斯拉在財報中寫下：「Model 3已經成為了一款真正的主流產品。」

苦盡甘來的Model 3，在本季搖身一變成為美國市場的中階明星車款，以北美市場來說，中低階車款大多是Toyota、Honda這些日系車廠的天下，從財報數據來看，Model 3共交付56,065台，位居美國市場銷售第五名，擊敗Nissan、現代、福特這些傳統大車廠，可以說特斯拉靠著Model 3，已經正在改變美國中階汽車市場的生態。

接著再從營收來看，本季光是Model 3就帶來超過30億美元的營收，遠遠甩開位居二、三名，營收20億美元的Toyota與Honda。此外，馬斯克也談到Model 3有超過20%的毛利率，也是本季盈利達標的因素之一。接著第四季的目標，是要把生產到交車的天數，從現在的20天降低到10天，這些成績都顯示，特斯拉正在默默地改變美國中階汽車市場的生態。

加速中國投資，成本、量產、生產效率將是關鍵

展望未來，馬斯克認為改善效率會是第四季的一大重點，「為了讓顧客更能負擔Model 3，我們決定加速中國工廠的興建進度，計劃2019年就能把部分Model 3移到中國生產。」目標是提升中國的在地化程度，「中國生產的車子，只會賣給當地顧客。」也會在中國生產電池，滿足當地市場的能源需求。

穩住美國市場、積極布局中國，更多人好奇的是，這次的單季盈利究竟是代表特斯拉逐步邁向正軌？還是只不過是曇花一現的歡喜呢？關鍵還是圍繞在Model 3在成本、量產、生產效率三方面的能力。

這次是因為特斯拉成功提升產能，才得以實現盈利，未來的挑戰在於如何穩定地控制成本，調低Model 3的售價，且維持穩定的量產及生產效率，才能讓特斯拉的產品接觸到更廣大的客群、賣到更多的地方，而這些挑戰並非一時半刻就能解決，要說否極泰來、谷底翻身，特斯拉仍有一段路要走。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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