特斯拉財務長離職，馬斯克繼任者再生懸念！他一走，股價一度跌超4.4%|數位時代 BusinessNext

特斯拉財務長離職，馬斯克繼任者再生懸念！他一走，股價一度跌超4.4%

特斯拉（Tesla）財務長Zachary Kirkhorn於8月4日辭職，消息一出，特斯拉股價一度跌超4.4%，馬斯克繼任者再生懸念。

跟了馬斯克13年！特斯拉財務長突辭職

Kirkhorn現年39歲，畢業於賓州大學（University of Pennsylvania），於2010年加入特斯拉，在特斯拉已經工作了13年。Kirkhorn在特斯拉從高級財務分析師一職做起，並曾被五次晉升，最近一次是於2019年初被晉升為財務長。Kirkhorn是特斯拉公司僅有的四名執行長之一，也是公司在股東中的重要代言人。到今年年底前，他將繼續在公司工作，以支持工作順利過渡。

在Kirkhorn接手財務長一職之前，特斯拉長期虧損，有些季度燒掉超過10億美元的現金。但在其上任後，特斯拉一直持續盈利，並在過去三年償還了約100億美元的債務，獲得了投資級評級。特斯拉還於2020年12月加入標準普爾500指數。

Kirkhorn在特斯拉的季度財報電話會上時常發表詳細講話，並因成本控制而受到投資者的好評。他經常談及軟體類的經常性收入，將如何在未來發揮越來越大的作用。業內人士評價，Kirkhorn在擴大利潤率方面做得很好。通常當公司擴大生產規模時，利潤率就會承壓。但Kirkhorn很難得地做得很好。

根據彭博社匯編的數據，截至7月，Kirkhorn持有197,540股特斯拉股票，持股價值約為4900萬美元。他最近出售了價值約100萬美元的股票。

Kirkhorn周一在LinkedIn上寫道：

成為這家公司的一員是一種特殊的經歷，我對我們共同完成的工作感到非常自豪。我還要感謝Elon的領導力和樂觀精神，這激勵了很多人。

當我移交責任以支持這一轉變時，我要感謝特斯拉才華橫溢、充滿熱情和勤奮的員工，他們完成了許多人認為不可能的事情。

特斯拉新財務長是誰？

特斯拉新任財務長Taneja現年45歲，他自2017年以來一直在特斯拉工作，在2019年成為公司的會計主管之前，曾在特斯拉擔任多個職位。他在加入特斯拉之前曾在SolarCity工作，SolarCity被特斯拉收購。Taneja早年曾在印度和美國的普華永道工作，工作了約17年。普華永道是特斯拉的審計師。

本次任職財務長令Taneja的知名度火速上升，他並不在此前3月份投資者大會上受邀上台、與馬斯克一起的16名高管之列。

2021年初，在特斯拉披露對比特幣進行15億美元投資約一個月後，Kirkhorn在自己的頭銜中添加了半開玩笑的“貨幣大師”。與此同時，還有馬斯克的“特斯拉技術王”頭銜。在特斯拉周一提交的文件中，沒有提到“貨幣大師”是Taneja作為新任首席財務官的角色之一。

特斯拉4年2度更換財務長，馬斯克繼任者再生懸念

Kirkhorn離職，正值特斯拉在競爭激烈的電動車市場開打價格戰火併之際。當前，特斯拉正在墨西哥建造一家新工廠，並準備將其Cybertruck皮卡推向市場。

Kirkhorn曾被認為是接替馬斯克出任執行長（CEO）的最有力競爭者，他的離職再次引發了特斯拉領導層的不確定性。Kirkhorn的離職也標誌著特斯拉在4年多的時間裡，第二次更換財務長。

特斯拉財務長的人事變動對外界來說頗感意外。受此消息影響，特斯拉股價在早盤交易中轉跌。特斯拉盤中一度跌超4.4%，刷新6月27日以來盤中低點至242.76美元。特斯拉上任財務長Deepak Ahuja於2019年離開特斯拉時，特斯拉股價下跌了4.5%。

本文授權轉載自：網易科技

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。