股東訴苦、馬斯克吐槽⋯⋯特斯拉股東會開成了脫口秀
股東訴苦、馬斯克吐槽⋯⋯特斯拉股東會開成了脫口秀

馬斯克站在山景城電腦歷史博物館舞台的紅色布幕前,再度扛起特斯拉年度股東大會的大型脫口秀現場。

這類大會往往集合了馬斯克天馬行空的吐槽和許諾,然後由特斯拉股東/車主俱樂部表達崇拜。

但這次,雙方都倒出了許多苦水。

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圖/ PingWest

 

在這個「大型粉絲見面會現場」,身背草帽的「黑粉」Jing Zhao,手握12股普通股再次發起投票提案。去年他要求撤去馬斯克董事會主席一職,今年要求成立委員會監察特斯拉事務。但也一如既往被其他股東投票否決。不過美國證券交易委員會已經實現了Jing Zhao的願望,起訴馬斯克誤導投資人,迫使他辭去董事會主席職位,僅擔任CEO。

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曾提議將馬斯克趕下董事長位置的Jing Zhao再次提案。
圖/ PingWest

一名股東表達完要買第三輛特斯拉車的忠誠後,話鋒一轉直戳眼前困境:

特斯拉在美國主流媒體上的形象已經是品質低劣、汽車自燃、公司站在破產邊緣。他的朋友受此影響不願買特斯拉,馬斯克能做點什麼嗎?比如找彭博社CEO那些媒體大亨合作一下?

但馬斯克認為,「電池和完全自動駕駛,」才是最重要的兩件事。馬斯克吐槽說,現在去買沒有自動駕駛功能的燃油汽車,就如同騎著馬用翻蓋手機一樣,「不明智吧?」

但這剛好都是特斯拉目前難解的問題。

完全自動駕駛困難重重。馬斯克曾於2018年11月在Twitter上宣布:特斯拉高階召喚功能準備就緒,還有6週發布。這項功能旨在實現「遙控」汽車自動行駛到車主身邊,尤其適用於在茫茫停車場從來記不起停車位置的車主。

但半年過去,高階召喚功能至今仍未問世,此次馬斯克在股東大會上遭遇追問:已經31週過去了,對延誤有什麼細節說法嗎?怎麼去對未來的完全自動駕駛系統有信心呢?

馬斯克在股東大會上自嘲:「我有時候對時間表過分樂觀,你是時候知道這點了。」

馬斯克解釋,他發現停車場其實很複雜,在開闊的空地上,自動駕駛系統把車開向車主輕鬆簡單。但是如果在停車場裡,如同在有很多障礙物的「迷宮」中,周圍有行人和汽車移動,「這就很難搞了。」

馬斯克抱怨分寸難以把握,如果讓自動駕駛系統過於敏感謹慎,那麼汽車會「謹慎」到無法移動,但過於激進撞到人也很危險。汽車還需要達到一定的行駛速度,不然還不如車主直接走到車邊方便。

但馬斯克還是做出了承諾,在今年年底,特斯拉的自動駕駛功能將會趨於完備(自動駕駛等級不明,且需要大規模測試)。該系統仍需要在人工監測下工作,但能夠實現「從你家車庫開到辦公室停車場的自動駕駛,全程無需人工干預。」

自動駕駛之外,還有電池的問題。

馬斯克把電池量產視為製約特斯拉產量的關鍵問題,尤其是在幾個新車型都計劃投入量產的時刻。但解決方案仍舊是一個迷,馬斯克對這個問題最有信息量的回應只是大家並沒有閒坐著無所事事,而是在採取一切可能的行動,「可能會進軍採礦業⋯⋯我不知道⋯⋯可能一點點。」

馬斯克同時也許下了一些不知能否按時兌現的承諾:

2020年量產Model Y和電動卡車Semi,將推出充一次電能行駛400英里的電動汽車,還有一支由100萬輛自動駕駛特斯拉組成的出租車車隊。特斯拉將在近期推出保險,只待一項小收購完成。特斯拉皮卡(Pick-up)也預計將在今年夏天推出。

有趣的是,上面提到的這些車,包括超級跑車Roadstart 2、Model Y,如同從科幻電影中走出的電動卡車Semi(銀灰色更具科幻感),都停在了電腦歷史博物館場外,活活把停車場變成了大型特斯拉車展。

 

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股東大會場外的特斯拉超級跑車。
圖/ PingWest

 

特斯拉電動卡車.png
股東大會場外的特斯拉電動卡車。
圖/ PingWest

另外,馬斯克還把希望寄託在了中國市場上。

馬斯克稱,特斯拉經歷了不錯的一年,上一年交付了24.5萬輛汽車,這超過了此前史上交付量總和。 **上海工廠拔地而起,他說:「人生中沒見過中國這麼快的建廠速度。」 **

馬斯克還希望在每個大洲都建立工廠,尤其看好中國和歐洲市場。這是出於經濟考量,特斯拉在海外的汽車銷售面臨高額關稅、供應鍊和回款緩慢的問題,透過在海外市場當地建廠能夠改善這些問題。

有股東甚至認為中國市場廣闊,消費者也認可特斯拉豪華電動車的形象,還需要特斯拉幫助解決霧霾問題,中國工廠的產能設置在50萬輛是否太低?馬斯克則認為不如未來在中國的各個地區建廠。馬斯克還開玩笑說,特斯拉上海工廠需要空中交通管制,因為有太多的無人機飛來工廠上空拍照。

特斯拉在第一季再度巨虧7億美元,此次馬斯克強調客戶需求沒有問題。在去年產量翻倍後,特斯拉今年汽車產量預計還將增長60%到80%,但盈利就不要指望了,馬斯克很誠實地說,「這種成長速度很難實現盈利。」

股東大會上還有人提到了最近SpaceX「一箭60星」送入太空的網路系統Starlink。對此,馬斯克解釋並不是為了給人口稠密地區提供網路信號,而是為了給人口稀疏的邊遠地區提供低延時和高頻寬的網絡服務。這預計能夠為全球3%-5%的人口提供服務,但對於人口稠密的城市來說,這不是適宜的寬頻服務。

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #特斯拉
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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