特斯拉交車量13年來首度下滑!比亞迪狂追,為何促銷也救不了馬斯克?
特斯拉交車量13年來首度下滑!比亞迪狂追,為何促銷也救不了馬斯克?

電動車龍頭特斯拉(Tesla)在美國時間1月2日公布2024年第四季交車量為49.56萬輛,雖創單季新高,但仍些微低於市場預期的50萬輛。

整個2024年全年交車量則下滑1%至178.9萬輛,不如2023年全年交付量181萬輛的表現。

綜合《路透社》和《美聯社》報導,這是特斯拉自2011年上市以來首次年度交付量下滑,儘管2024年第四季度交車量創下單季新高,但仍未能挽回全年數據的頹勢。

2024交車量偏低,特斯拉存3大挑戰

特斯拉曾在去年中推出一系列促銷活動,包括免息融資、免費快速充電和低價租賃,但未能完全緩解消費者對特斯拉需求疲軟的局面。

根據《美聯社》分析指出,歐洲政府對電動車的補貼減少、美國市場向更低價的混合動力車型傾斜,以及中國電動車製造商比亞迪(BYD)的競爭,是特斯拉現階段面臨的3大挑戰。

分析師認為,特斯拉車款都存在一段時間,也導致消費者熱情減弱。例如,Model Y自2020年推出以來已經超過4年,而特斯拉最新的Cybertruck皮卡儘管以未來感設計吸引關注,但對於市場的需求仍然存疑,造成此款銷量成長緩慢。

受到交車數據不如預期的衝擊,特斯拉1月2日美股收盤下跌6.08%,每股收379.28美元。特斯拉2024全年大漲超過62%,漲幅主要集中在美國總統大選後,原因是投資人看好與馬斯克友好的川普上台後,將推動有利於自駕的政策。

特斯拉歐洲、中國市場銷售衰退

其中,特斯拉也必須要面對全球電動車市場的競爭。

特斯拉2024年的全球交車量以微弱優勢領先比亞迪,比亞迪全年交車量為176萬輛,增長率高達12.1%。《路透社》指出,比亞迪的成功得益於價格競爭力和產品多樣性,特別是在歐洲和中國市場,因此特斯拉在歐洲和中國市場銷售量都不如預期。

此外,分析指出,特斯拉在歐洲的註冊量出現下降,在歐洲的總銷量是28萬3000輛左右,年減約14%。以大眾汽車(Volkswagen)旗下的Enyaq SUV為例,其在歐洲市場的銷量已超越特斯拉Model Y,此數據反映歐洲市場對本地化品牌和更多選擇的偏好。

在美國市場,電動車需求的增長也開始放緩。根據Motorintelligence的數據調查顯示,2024年前三季度美國電動車銷售增長僅為7.2%,相比2023年的47%大幅下降。特斯拉以往的先發優勢,正逐漸被本土和國際競爭對手追趕。

不過,特斯拉執行長馬斯克正試圖將公司重心轉向自駕出租車業務,希望藉此提高公司估值。特斯拉表示,目前銷售減緩反映公司正「處於兩波主要成長浪潮之間」,而自駕技術進步和新產品平價電動車的推出,被視為下一波的成長動能。

此外,美國政策變化將對特斯拉產生重大影響。馬斯克在美國前總統川普的競選中捐贈超過2.5億美元,並希望藉助其影響力簡化自動駕駛相關的聯邦法規。然而,未來川普上任後,團隊考慮取消每輛車7,500美元的電動車稅收抵免政策,可能進一步影響電動車市場需求變化。

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資料來源:路透社美聯社、特斯拉財報

責任編輯:李先泰

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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