Cybertruck售價、規格還沒公布,生產遇到挑戰!準車主怒取消訂單,怎麼回事?
Cybertruck售價、規格還沒公布,生產遇到挑戰!準車主怒取消訂單,怎麼回事?

近四年前,特斯拉首席執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)的未來主義風格電動皮卡Cybertruck在公眾面前亮相,它本該在兩年前交付,直到今年才終於開始下線,並交到首批試駕人員手中。馬斯克今日在X平台發布親自試開Cybertruck「量產候選車」的照片,同時也表示「這是我們有史以來最好的產品」,讓不少網友猜測或許這就是最終定案版本。

車主還得再等等?Cybertruck生產面臨挑戰

只是馬斯克卻遲遲未公布定價、規格與出貨時間,上週23日他向公司內部發出郵件,表達了對生產問題的擔憂,因為Cybertruck銳利的直線設計,導致出現許多問題、種種顯而易見的瑕疵。他在信件提到,Cybertruck 的所有零件,無論是公司內部研發還是來自供應商,都必須按照 10 微米以下的精度來設計和製造,這代表所有零件尺寸都必須精確到小數點後的第三位,且公差必須以個位數微米為單位。

儘管如此,他還是信心和員工喊話,「如果樂高和汽水罐低成本產品能做到這點,我們也能做到!」

而該公司表示今年年底開始全面生產,替期待購買Cybertruck的顧客帶來希望,交付似乎會很快到來。但是這款電動皮卡真的能按照預期送到客戶手中嗎?它能夠提供馬斯克在幾年前發布時承諾的續航里程和性能嗎?它的起售價能夠接近、甚至低於4萬美元的樂觀預期嗎?

Cybertruck
圖/ Tesla推特

由於可能有數十萬份預訂訂單,特斯拉肯定會在可預見的未來銷售所有能夠生產的Cybertruck。隨著電動卡車製造商Rivian和福特等競爭對手強勢來襲,雪佛蘭和道奇也緊隨其後,Cybertruck想要成為電動卡車之王,光靠炒作是不夠的。

2019年,本文作者參加了這場發布會,與那些身穿風衣,身上閃爍霓虹燈,穿著賽博龐克服裝的粉絲們交流互動。當時,他承認對馬斯克和他的團隊所做出的承諾深深打動,然而,四年後,其不僅對Cybertruck能否兌現炒作感到懷疑,而且特斯拉原本希望征服的電動卡車市場正在加速發展,出現了像F-150閃電和Rivian R1T這樣有實力的競爭對手。

特斯拉最初承諾的規格,目前已刪除部分數據

特斯拉於2019年11月21日發布了Cybertruck,並放出了許多令人驚嘆的參數,承諾這款電動皮卡的性能將超過當時市場上的所有電動卡車。近四年後,市場已經發生了很大變化。嚴峻的競爭已經到來,而且更多競爭對手正在崛起。

以下是特斯拉2019年承諾的Cybertruck數據,與目前其他電動卡車競爭對手以及即將推出的電動卡車的數據相比:

下載
圖/ 網易科技

特斯拉最初給出的Cybertruck規格仍然令人印象深刻。然而,該公司已經從其網站上刪除了大部分數據,這不禁讓人對其量產車型的性能產生了更多懷疑。不過,這些並不是唯一的問題。

價格、性能還是未知數!準車主取消訂購改買其他車型

馬斯克在推出該車時,就有很多人懷疑Cybertruck能否達到其炒作的規格。詹姆斯·斯皮爾曼(James Spearman)是愛達荷州的一名平面設計師,他在Cybertruck發布當天下了訂單。現在,他懷疑Cybertruck是否能夠達到其宣傳的規格。

斯皮爾曼說:「Cybertruck的空氣動力學特性和預計重量意味著它可能每千瓦時行駛2.5英里(約合4公里),比福特F-150閃電高出約25%。因此,要實現500英里的續航里程,需要一塊250千瓦時的電池,幾乎是F-150閃電131千瓦時電池的兩倍大。」

為了獲得131千瓦時的電池,福特的客戶必須花費至少69995美元購買F-150閃電XLT增程版。這與最初計劃的500英里續航里程Cybertruck的價格(69900美元)相當。很難想像特斯拉會以與福特相當的價格銷售電池容量高出一倍的電動皮卡。斯皮爾曼推測,要麽價格會高得多,要麽續航里程會比承諾的要小。「我認為特斯拉唯一可能實現的承諾是從零加速到60英里(約合96公里)的時間,」他說,儘管他懷疑馬斯克可能會在短期內削減利潤率來實現價格目標。

住在鳳凰城的消防員邁爾斯·格林(Myers Grimm)在2019年12月交了定金,他相信特斯拉會以激進的價格定位Cybertruck,以打壓競爭對手,並相信它會實現與性能相關的目標。但他稱最初的續航里程估計過於「雄心勃勃」。

他說:「實際上,我預計Cybertruck高端車型的續航里程將在400英里(約合640公里)左右,或者稍低於400英里,而更實惠的車型將在320英里(約合515公里)左右。」格林已經厭倦了等待,於是他購買了一輛Model Y。「考慮到我預定的位置接近50萬,我估計我的交付時間要等到2024年底甚至2025年。我不想等到2025年。」

Cybertruck
圖/ tesla官網

激烈的競爭已經導致許多人取消特斯拉訂單。波士頓的電子發現顧問吉姆·加德納(Jim Gardner)於2020年5月訂購了一輛三馬達版Cybertruck,希望取代他的Model 3。一年後的2月8日,他取消了訂單,並訂購了Rivian的R1T。

他說:「我一直在關注Cybertruck的新聞,看起來它似乎不會很快推出。我不想再等待三年以上。」加德納很慶幸自己取消了訂單,他說:「我對選擇Rivian非常滿意,我從未對這個決定感到後悔。」

延伸閱讀:等了4年,特斯拉首輛電動皮卡Cybertruck量產!不用3秒就可加速至100公里

車主取消Cybertruck訂單,原因還包括馬斯克的形象?

馬斯克的形象問題也讓一些人對Cybertruck感到猶豫。丹佛的圖什·克拉克(Toshi Clark)在2019年發布後的幾天內下了Cybertruck的訂單,希望能取代他的Model 3和豐田陸地巡洋艦。和加德納一樣,他在第二年取消了訂單。「我的優先事項發生了變化,」他說,於是他決定把這筆錢投資在房子上。此後,他對馬斯克產生了疑慮。「當時,我認為他是一個基本無害但笨拙的技術人員。現在,我認為他是一個惡毒的人物。」

這是不少人的共同心聲。舊金山灣區的銷售工程師何塞·安德拉德(Jose Andrade)在2020年10月預訂了一輛Cybertruck,計劃取代他的Model 3。「我正在重新考慮我的決定,」他說。「我曾是特斯拉和馬斯克的忠實粉絲,儘管不完美,但我認為他的工作比還是比負面問題多。」然而,自從去年馬斯克收購推特後,這種情況開始發生了變化。「自那時以來,我注意到我對馬斯克和特斯拉的看法發生了180度的變化。」

儘管安德拉德仍開著他的Model 3,並保留著Cybertruck的訂單,但這可能會改變:「我最終刪除了我的推特帳戶。我也正在考慮賣掉我的特斯拉,取消Cybertruck的預訂,甚至可能取消訂閱特斯拉太陽能屋頂。」

馬斯克鐵粉仍心存希望,下訂51輛Cybertruck

然而,並非所有人都對Cybertruck持懷疑態度。紐約航空諮詢和航天顧問布萊恩·弗利(Brian Foley)訂購了兩輛Cybertruck。弗利是一位現有的Model Y車主,他對馬斯克的形象甚至Cybertruck交付時的價格並不擔心。無論標價如何,弗利相信他可以以盈利的價格賣出自己的車輛。「我相信Cybertruck的早期買家將能夠以高於購買價格的價格轉售,直到供應追上需求,」弗利說。

甚至弗利的樂觀態度都無法與舊金山的企業家瑞安·萊文森(Ryan Levenson)相比。他經營著YouTube頻道The Kilowatts,在汽車共享市場Turo上擁有自己的特斯拉車隊,並正在開發一個純電動汽車共享網路。萊文森在Cybertruck發布當晚預訂了第一輛車,此後,他又為自己的租賃車隊訂購了51輛Cybertruck。

萊文森並不太擔心馬斯克不斷變化的形象。「伊隆的言行有時很不一致。雖然他是個天才,但他有些話可能會造成危害,」他說。「但不管怎樣,我認為他真的在努力做他認為對人類來說是正確的事情。」

斯皮爾曼表示,他取消Cybertruck訂單的決定與馬斯克的行為或政治無關,只是他的決定完全改變方向。「我購買了一輛2020款雪佛蘭Bolt EV,這是一輛一年前的車,只行駛了4000英里。我很高興自己沒有等待購買一輛比我實際需要的車大兩倍的龐然大物。」

延伸閱讀:特斯拉才剛量產Cybertruck,福特的電動皮卡狂降30萬!價格戰開打?

本文授權轉載自:網易科技 責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Tesla
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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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