特斯拉股價「華而不實」誇大了10倍？分析師5點犀利分析，有哪些困境？|數位時代 BusinessNext

特斯拉股價「華而不實」誇大了10倍？分析師5點犀利分析，有哪些困境？

特斯拉股價虛高了10倍？有分析師大膽指出，特斯拉的股價應該只有目前的10分之1，並提出了5點理由。

打起價格戰，特斯拉獲利率大減

今年第二季財報中，特斯拉營收為249.3億美元，高於預期的244.7億美元，也較去年同期的169.3億美元成長近5成，同時獲利為27億美元，同樣高於去年同期的22.5億美元。

但與去年同期相比，46.6萬的交車數可是成長了約83%，然而獲利的上升幅度卻不成比例，反應了特斯拉的獲利率正在下降的事實。財報中提到，這一季的毛利率為18.2%，不及第一季的19.3%，更是較去年同期的25%大幅下滑。

而營業利益率也從上一季的11.4%下滑至9.6%，顯示特斯拉為了在競爭激烈的電動車市場維持領先打起的價格戰，已經讓原先大幅領先同業的獲利空間收窄，也因此在發布財報當天的盤後交易時段，特斯拉股價下滑了5%。

且價格戰可能還會持續，馬斯克就在財報會議上暗示，第三季可能還會進一步降價，同時產能或許已達到巔峰，第三季可能會有所下滑，結束自2022年開始的快速成長。

根據《財星》報導，投資研究公司New Constructs執行長大衛．特雷納（David Trainer）聲稱，特斯拉可說是市場上最被高估的股票之一，認為特斯拉獲利及需求惡化後，股票價值只有當前價值的10分之1。

隨著全球景氣回穩、美聯儲加息達到一個段落，邁入2023年以來，特斯拉股價已經成長了143%，市值突破8,000億美元大關，超過市值第二高的汽車公司豐田接近三倍，但特雷納指出，「市場情緒的變化沒有改變特斯拉股票的基本面幾乎與現實脫節的事實。」

分析師提5理由，稱特斯拉股價虛高10倍

對於特斯拉股價應該只有目前10分之1的犀利評價，特雷納也給出了5點理由。

第一，他認為電動車市場的競爭會持續加劇，對特斯拉的需求不可能再回到過去的好日子。特斯拉的產量已經連續5個季度高於交車數，雖然先前聲稱是物流因素，但如今這個問題已解決的情況下，特斯拉依舊沒能回到一年前交車數高於產量的情景。

剛好近日特斯拉宣布完成第一輛Cybertruck量產後，福特旋即降價旗下的電動皮卡車F-150 Lightning，入門款式大砍近1萬美元，調降幅度高達16%以上。這個消息顯示了特斯拉面臨的激烈競爭。

要白熱化的電動車市場中勝出，降價打價格戰是無法避免的難題，這便是他提出的第二個理由──利潤。特雷納警告，如果電動車需求趨緩，特斯拉會發現庫存逐漸高漲，進而採取降價策略，使得已經一路下滑的獲利變得更為艱難。

另外，特斯拉正面臨巨大的開銷，特雷納聲稱，儘管特斯拉營收一直在成長，他們正在花費大量的現金，過去5年裡總計消耗的42億美元的自由現金流（free cash flow），其中36億美元集中在過去12個月裡。

第四，儘管特斯拉除了電動車外，還涉足了自動駕駛、充電站、太陽能等多項業務，也讓外界認為他們未來不僅僅是一間電動車公司，將橫跨多個領域發揮優勢，也因而獲得更高的評價，但特雷納認為，特斯拉在電動車以外的業務都還不成氣候，高達86%營收都是電動車貢獻。

最後，則是由於獲利下滑，目前特斯拉的本益比達到80倍以上，這個數字遠高於標普500指數中科技公司約25倍的水準，因此他認為以目前的情況而言，特斯拉虛高的股價與市值不能正確反映公司情況。

責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。