車還沒造完錢先拿到手!拆解特斯拉獲利密碼,為何大勝傳統車廠?
車還沒造完錢先拿到手!拆解特斯拉獲利密碼,為何大勝傳統車廠?

特斯拉能夠快速稱霸電動車產業,在短短幾年內成為傳統車廠的威脅,除了領先業界的技術能力外,背後快速的現金流、極高的毛利率更是他們能夠持續擴大投資,在商業上獲得成功的關鍵。

營運效率遠超其餘車廠,特斯拉比起競爭對手贏在哪?

《日經亞洲》指出,特斯拉的現金循環週期在2021年達到了「-15天」的成績,但所有車廠之中極為稀有的情況。

現金循環週期是企業將存貨及投資等成本,轉化為銷售額,最後收到現金的週期。通常企業需要維持大量的營運資金,但負的現金循環週期代表他們在產品能夠盈利的前提下,甚至能夠做起無本生意,並擁有更高的營運效率。

tesla cash conversion cycle
特斯拉2021年的現金循環週期為-15天。
圖/ Finbox

作為比較,在排除財務上的操作後,Toyota的現金循環週期為31天、福斯為74天,即使是同為電動車公司,有望與特斯拉競爭的Rivian,現金循環週期也要14天。

另外,企業監測網站Finbox的資料顯示,從2017年至2021年的5年內,特斯拉的平均現金循環週期也只要5天。

《日經亞洲》提到,特斯拉能夠擁有如此優異的現金循環週期,其中一部份原因在於,他們成功透過簡化電動車所需的零件及裝配流程,將存貨週轉天數從152天降至45天。

而反應銷貨速度的存貨週轉率方面,特斯拉過去一年則達到8.4,同樣高於Toyota的7.2,以及福斯的4.6。

特斯拉用觸控螢幕取代一般車輛中的儀表板及各種按鈕,大大簡化了內部布局的複雜程度,也減少使用的電子控制單元數量。與此同時,特斯拉還會不斷調整車輛設計,減少使用頻率低、不必要的設備來降低使用晶片數量,減少晶片短缺的衝擊。

銷量不到7分之1,為何特斯拉獲利直追Toyota

特斯拉還利用大型的製造設備一次性生產複雜的零件,簡化龐雜的零組件。

由義大利IDRA公司打造,號稱全世界最大的壓鑄機Giga Press便是特斯拉減少零件數的終極武器。2020年率先為加州廠購入兩台Giga Press,也計畫逐步導入上海、柏林等新設廠房。

「它可以將以往需要70多個零件的前後底盤,壓鑄成單一零件。」特斯拉曾在推特上表示。從設計到生產上的改良,讓特斯拉一輛Model 3的使用零件數只要1萬個左右,遠遠低於燃油車平均的3萬個零件。

另外,特斯拉注重本地供應鏈也是他們有辦法縮短交貨時間,加快了現金流的速度。2019年登場的上海廠,隔年便實現了完全本地化生產,成功大幅降低製造成本,今年4月啟用的德州廠,也具備從電池生產到車輛組裝的完整製造流程。

再加上,特斯拉幾乎沒有廣告成本。財經媒體《Fool》指出,特斯拉2020年廣告支出平攤到每輛車上的話,甚至還不到1美元,相較之下福特為468美元、克萊斯勒甚至達到664美元。同時特斯拉的主要依靠線上銷售,省下大量門市支出。

特斯拉的獲利能力更是優秀,每輛車的毛利率達到26.5%,大幅高於Toyota的16.7%、福斯的18.7%管2022年第一季,特斯拉的獲利已經來到33億美元,直追Toyota的39億美元。

作為比較,特斯拉第一季交車數約為31萬輛,甚至不到Toyota逾230萬銷量的7分之1。

然而經濟環境動盪,晶片短缺未解,以及鋰、鎳等電動車關鍵原料價格攀升,都重重影響了特斯拉的營運,近期也宣佈將裁員10%員工,甚至因此惹上官司。邁入2022年以來,特斯拉的股價已經下跌逾40%。

加上競爭對手開始湧現,傳統車廠陸續加入電動車戰局,比亞迪等中國車廠也快速搶佔市場,特斯拉想維持現在的成長與地位,勢必得善加利用現金流的優勢積極投資,尋找新的成長機會。

資料來源:Nikkei AsiaFinboxDesignNews

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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