特斯拉繳首個獲利年度、估交車數漲50%,為何馬斯克發言卻讓法人失望?
特斯拉繳首個獲利年度、估交車數漲50%,為何馬斯克發言卻讓法人失望?

繼1月初公佈2020年交車數幾乎兌現50萬輛的諾言後,特斯拉如今正式公佈了2020年第四季(9至12月)的財報數據,但由於利潤未達華爾街預期,且對2021年的交車數展望不夠明確,導致股價在盤後下跌約5%。

特斯拉2020年第四季營收為107億美元,較去年同期成長46%,也高於外界預期的104億美元;然而每股盈餘(EPS)只有0.8美元,低於分析師估計的1.03美元。

雖然利潤沒有預估的理想,這是特斯拉成立至今,第一個繳出獲利的年度。

細看營收組成的話,汽車業務營收達到93億美元,其中碳排額度的營收與過去幾季相仿約為4億美元,太陽能及儲能業務營收則約為7.5億美元,另外還有約6.8億美元的其他營收,包括電動車的周邊配件,以及龍舌蘭酒Tesla Tequila等商品的銷售。

交車數方面則如先前所預告,第四季總交車數達180,667輛,生產179,757輛電動車,且2020年的總交車數為499,550輛,總產量為509,737輛。

新工廠年內開工,特斯拉估2021交車數成長超過50%

「展望未來幾年,我們預估年交車量將以50%的速度持續增長。」特斯拉表示,他們預期2021年會有更好的表現,因為將有兩間新工廠會在今年落成,新版Model S及Model X也預計會邁入生產階段。

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特斯拉預計兩座新工廠將在年內落成開工,投入Model Y的生產。圖為特斯拉德國柏林工廠。
圖/ Tesla

回首過去一年,特斯拉的股價如坐火箭般竄升近7倍,外界對這間公司的發展可說寄予厚望。儘管特斯拉對未來預期相當樂觀,但不夠明確的說法仍讓部份投資者感到失望,被認為是盤後交易股價下跌的重要原因。

根據《路透社》報導,有分析師詢問今年產能是否可達到84萬至100萬輛的範疇時,馬斯克回應「在這個範圍附近」,另一位特斯拉高管則預告,公司將在下一季的財報會議上,公佈2021年的交車數預估數字。

特斯拉預計2021年內,德州奧斯汀及德國柏林工廠都會順利開工,投入Model Y的生產。若按照先前的預告,已發表的皮卡車Cybertruck及卡車Tesla Semi都預計會在今年面市。

馬斯克在財報會議上透露,今年Semi將正式交車,不過由於電池產能不足,產量十分受限;而Cybertruck的設計已經告一段落,預計年內會交車一小部份,2022年邁入量產階段。

傳統車廠開始反撲,特斯拉面臨更嚴峻考驗

利潤不如預期的主因是利潤率較低,這一季的利潤率為19.2%,是2020年所有季度裡最低的水準。

這一部份原因在於,特斯拉在銷售上更傾向於低價的Model 3及Model Y車款,加上2020年內特斯拉多次調降電動車售價,使平均銷售單價較去年下降11%之多。

但面對越加激烈的競爭環境,這可能是特斯拉不得不為的作法。特斯拉能在2020年實現交車數目標,開拓中國市場可說功不可沒,但小鵬、蔚來、理想等當地車廠都在積極追趕。

ID.3
福斯ID.3電動車在歐洲市場取得佳績,超越特斯拉Model 3成為當地最暢銷電動車款。
圖/ Volkswagen

特斯拉在歐洲市場更面臨嚴峻考驗,根據市場研究公司Jato Dynamics的資料,福斯汽車由於ID.3熱賣,已經賣超越特斯拉成為當地最暢銷的車廠。且2020年裡,特斯拉在歐洲的新車註冊量甚至下跌12%。

美國市場也可能受到衝擊,福斯廣受好評的ID.4、福特電動休旅車Mustang Mach-E都相繼於當地推出。各家傳統車廠都相繼推出電動車產品,過往特斯拉一枝獨秀的場景恐怕將成絕響。

面對傳統業者的反撲,特斯拉能否穩住腳步,鞏固電動車龍頭的寶座,無疑將是接下來投資者的關注要點。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:CNBCReuterNew York TimesBloomberg

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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