馬斯克蠟燭兩頭燒，特斯拉營收「3年來最差」！回防補血衝本業：會減少在DOGE的工作|數位時代 BusinessNext

美國總統川普祭出關稅大刀，馬斯克也不可倖免。同時特斯拉財報也創下三年來最差表現。馬斯克順勢宣布，會減少在白宮DOGE（政府效率部門）部門的工作，專注在自己的「本業」上。

美國總統川普（Donald Trump）向全世界祭出關稅的大刀，預計5月份還要對所有汽車零件進口，祭出25%的關稅，連他的好朋友、好同事特斯拉（Tesla）馬斯克（Elon Musk）也躲不了這陣旋風。

一向自信滿滿的馬斯克，在最新一季財報電話會議上，罕見地竟沉默長達十秒，深深嘆了一口氣，語帶無奈地坦言：「我會繼續建議總統降低關稅，但這就是我能做的全部。」

特斯拉Q1財報不如預期，創下近三年最差

特斯拉今年第一季財報出爐，結果卻差強人意。

營收部分為193.4億美元，年減9%，低於市場預期的213.7億美元，創下近三年來最差表現。汽車收入為163.5億美元，年減20%，淨利更是驟減71%，從去年同期的13.9億美元跌到僅剩4.09億美元，每股盈餘0.27美元，遠低於預期的0.41美元。

CNN主播Erin Burnett就在節目上犀利評論：「馬斯克的帝國今晚遭遇重大打擊。」

不只如此，接下來馬斯克還要面對關稅大刀來襲，川普政府預告， 將對中國汽車零件施加最高25%的關稅，5月即將正式上路 。外媒分析指出，雖然特斯拉在美國有在地供應鏈優勢，但核心電池與許多重要零件依然高度依賴中國進口。

全球船運追蹤系統顯示，從中國到南加州的貨船數量暴跌44%，顯示供應鏈緊張已非空穴來風。《CNN》評論，馬斯克如今正處於「關稅戰」的核心漩渦之中，美中兩大市場受挫，未來營運壓力只增不減。

馬斯克在財報會議上沉默10秒後直言：「關稅對一家公司來說非常艱難，特別是在利潤本來就偏低的情況下。」

不過他認為，特斯拉比起其他車廠，依然有美國在地供應鏈的優勢。同時他強調，會持續給總統川普相關的建議，「但當然還是他作主啦。」

此外，外媒也點出，特斯拉獲利表現翻車，與部分地區出現的「拆特斯拉行動」（Tesla takedown）行動有關。由於馬斯克擔任川普政府職務，引發抵制特斯拉的呼聲。雖然主辦單位聲稱大多數抗議是和平進行，但仍有部分活動演變成縱火破壞行為，更波及特斯拉展示空間及充電站。

事實上，特斯拉股價自年初以來已重挫超過40%，市值蒸發超過1300億美元（約台幣4.16兆元）。

DOGE角色轉變，馬斯克將大幅減少參與

馬斯克於2024年總統大選期間，投入近3億美元協助川普重返白宮後，創立DOGE（Department of Government Efficiency，政府效率部門）部門，並擔任政府特別員工（special government employee），致力於削減政府規模與成本。據DOGE官網數據，該部門至今已達成約1,600億美元的預算節省，但部分數據遭質疑並已被刪除。

不過，馬斯克也在這次的財報會議中表示，自5月起，他在DOGE投入的時間將「大幅縮減」。未來他每週只會花一到兩天處理政府相關事務，「只要總統需要我，我就會支持」。

馬斯克在今年2月初開始，以「特別政府雇員」（special government employee）身份在白宮「兼職」。根據美國司法部的規定，「特別政府雇員」是指一年內為政府工作不超過 130 天的個人，而川普新政府預計在5月底就要到達這個門檻。

對此川普回應，「到了某個時間點，我們就必須放手讓他做這個決定了，我會再跟伊隆談談」。

資料來源：CNBC、BBC

本文初稿由AI撰寫，編輯：錢玉紘

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

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此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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