特斯拉於於今日發布2024年第一季法說，整體營收210.0億美元，低於分析師預期233.7億YoY減少9%。其中汽車佔比最高達81.6%，服務與能源業務各佔10.7%與7.7%。毛利率17.4%，與2023年Q1相比下降1.9%，EPS 0.45，較分析師預期低，較去年下跌0.35。即便如此，Elon Musk 在會上提到，2.5萬美元的車款(Model 2)有望提前至2025年初發表，在此消息公布後，盤後股價上漲12%。成為2024年以來特斯拉少數高光時刻。對於2024年全年增長則維持上季法說的論調，「整體成長將低於2023年，但相較於其他車廠的衰退，特斯拉表現將更好」。此外，針對目前市場上看到各車廠對於電動車策略的調整趨向保守，Elon Musk也在會議上表示失望，認為與公司布局有出入，但特斯拉仍舊維持電動車將是未來趨勢的判斷，持續祭出更多優惠推廣電動車，包括降低FSD價格、降低Model3 價格、以及推出低價電動車等等…。

問答環節重點(部分問題由Vaibhav Taneja/Elon Musk 回答)

• 利潤下滑除了成本控制外，主要來自Fremont的Model 3產線升級與Berlin廠的停工

過去一陣子正在針對Fremont(加州廠)的Model 3產線升級，更新目前仍在持續進行中，完成後特斯拉全產線產能有望提升至年產300萬輛，但目前尚未有確切完成的時間節點。而柏林工廠的停工也對於本季特斯拉的營利產生一定程度的下調，由於停工為短期問題，推估長期來看影響有限。此外，Model Y 在Austin廠與Berlin廠成本已接近Fremont廠的水準，在保證品質的同時可達到成本優化要求。最後從近期的人力精簡中，特斯拉預計將省下十億美元左右的費用，預計在長期對利潤率有所幫助。

• 低價的新車款(Model 2)預計2025年初推出

目前特斯拉正在加速推出低成本車型，實際推出的時間目前尚未定案，但將在8/8有更新的消息公布。新的車款預計將會共用正在升級的Model 3產能，因此無須另外增設生產線，生產基地預估將在Fremont。

• 4080電池模組量產已經提升

4080電池產能相較2023Q4提升18~20%，目前年產能為7GWh。Cybertruck使用4080電池做組裝，目前供給消耗大概落在幾週以內。

• 2024年4月Cybertruck產能已實現每週生產1000台

在2023年上線的新車Cybertruck，於工程師的努力之下，4月份首次做到單週產能1000台的里程碑。由於Cybertruck上使用新技術較多，未來面對產能提升仍舊充滿挑戰，預計將在2024年底至2025年初完成大量生產的目標。

• 人形機器人(Optimus)已能執行一些簡單的組裝任務

Optimus研發順利，目前可以執行一些簡單組裝任務了。特斯拉現在正規劃在2024年末時，導入機器人執行部分的電動車組裝工程，至於要放在哪些組裝環節或工廠，細節部分仍在研究中。特斯拉認為機器人業務比公司其他業務加總更具備商業潛力，而公司的機器人本身有推理及運算能力，較其他公司更好。

• 自動駕駛(FSD)的法規監管已在很多區域談論中

在法律監管上，在美國部分州已經放鬆管束，目前公司在幾個州之間進行了溝通(ex: San Francisco已經有部分地方批准，LA也在談)。雖然各區域的法規有所不同，但駕駛行為其實大同小異，並不會出現你在某地方會開車，到了其他地方就忘記怎麼開的情況發生。因此，自動駕駛的持續演進，最終達到更高的安全性，其實才是通過法規監管的關鍵要素。

• 自動駕駛(FSD)安全性更高，未來汽車使用效率將因神經式網路端對端運算而增加

安全性問題上，若細看數據可發現FSD的駕駛行為比人類駕駛的安全程度高一倍左右。長期來看不導入自動駕駛，就像是在殺人(引用原話)，未來自動駕駛一定會深入生活。而特斯拉在未來將不會是一間造車公司，而是以AI為核心業務的AI公司，其未來營運車隊(Robotaxi)，提供像是Airbnb與Uber合體的服務。讓用戶不只可以用手機輕鬆叫到自駕車，還能解放自己手上的閒置汽車用來獲利，並限制何種等級的用戶可以使用自己的汽車。而公司可以從這個生態系中獲得大量的數據，就像是google能透過搜索獲得大量數據一樣，特斯拉也將藉由大量車輛用戶資訊用來訓練自駕能力。

• 未來特斯拉將有強大的汽車神經網絡

就像是AWS及其他雲平台是分布式的，用戶可以將需求發給這些伺服器，未來汽車神經網絡也會以此種模式進行(推估1億台的車隊)，這些電動車都會有推理及計算能力(算力)。預計將有100GW的計算能力分散在各車上，汽車不再只是汽車，而是一台台的算力供給，而使用汽車的時數將從一週10小時提升至一週50小時(無論是出行還是運算供給)。

• 特斯拉是AI方面的領導者之一，目前正在利用神經網絡訓練自動駕駛

特斯拉目前有多個模型來訓練神經網路，這些神經網路可從用戶端收集到大量數據，用來升級更安全的駕駛行為。其中，上百萬個影片用來訓練緊急情況發生(ex:有人突然跳到車前要怎辦。)都有相應的數據做分析。此外，特斯拉的封閉式模擬系統也可以重現路上可能發生的事件，最終可以避免意外發生。目前在San Francisco、LA、Austin都有工程師在進行相關的分析，也有人在場測蒐集相關數據。現階段計畫以週為單位增加安全性測試，與反饋關鍵事件是否有所改善。確認改進後，便會更新給早期用戶與內部數千名員工試用，並回饋測試情況。而針對外部測試，特斯拉有數據儀表板，針對關鍵事件做出重要性排序，並期望對所有的事件都有後續追蹤，根據這些反饋進行進一步的訓練。目前這些訓練是持續的正反饋循環：包含問題發現、修復問題、評估、反饋。

公司在這方面有很好的系統，在工程上無需做太多干預，某種意義上來說我們的工程師不像是coding的程序員，系統已經可以針對數據做自動學習。例如我們都知道在十字路口的影像非常重要，現在我們已經可以自動蒐集相關數據，並利用神經網絡學習增加駕駛的安全性。目前，一個完整的事件訓練尚須幾週時間才能完成，包含蒐集上百萬筆影像數據，分析數據、訓練等等…。但未來在訓練能力提升後，時間將縮短，硬體設備、GPU、超級電腦 Dojo等等都將幫助我們持續進步。

智璞觀點：

整體而言，特斯拉此次法說會財務數據並不出色，無論是營收、毛利、每股盈餘，甚至到三大領域都不滿足分析師預測。但在會中低價版Model 2(暫定)計畫的持續，以及有望在2025年初提前公布的消息，還是滿足一波投資者的期待而盤後大漲；可以見得特斯拉短期的增長，仍舊取決於電動車的成長潛力。因此，想辦法盡快補足3萬元以下的電動車，以解決目前低價區間無車可賣的痛點，成為現階段的當務之急。但若深入看會上的談話內容，以及問答環節的重點便可看出，除了產能與成本問題外，其實被提到最多的內容為FSD、機器人、車聯網運算等與AI相關的議題，當中包含已經準備利用機器人協助造車，還強調Optimus已經具邏輯推理能力；且針對FSD的訓練已經用上AI協助提升效率；而在汽車神經網絡(端對端)運算方面，已經可以刻劃出一個完整的生態系，透過汽車共享算力，增加數據蒐集的速度以及幫汽車用戶獲取利潤，以增加汽車算力的使用效率。甚至在與記者提問環節，直接開誠布公的說出特斯拉是一間AI公司，並且是在AI領域走在前端的公司。我們不難發現，長期來看特斯拉若要持續維持增長，其最重要的並不是汽車業務的銷售利潤，而是在AI領域願景的刻畫與實踐。但無論是自動駕駛(FSD)、還是汽車神經式網路運算的生態系，都需要有龐大的用戶以增加數據蒐集的速度，因此對於現在特斯拉持續降價賣車，以及推出Robotaxi組成車隊，都不難想像都是為了長期AI發展做的規劃。