10月24日,特斯拉發(fā)布了第三季度財報。
分享幾個數(shù)據(jù):
總收入251.82億美元,同比增長8%。
毛利率19.8%,歷史新高。能源業(yè)務(wù)利潤率最高。
凈利潤21.67億美元,同比增長8%。
自由現(xiàn)金流27.42億美元,同比增長223%。
現(xiàn)金、現(xiàn)金等價物及投資336.48億美元,同比增長29%。
第700萬輛特斯拉汽車,已在弗里蒙特工廠下線。
特斯拉每輛車銷售成本降至歷史最低水平,約為35100美元,實現(xiàn)可負(fù)擔(dān)性的關(guān)鍵。
特斯拉預(yù)計廉價車型將在2025年上半年開始生產(chǎn)。
特斯拉Cybertruck(參數(shù)丨圖片)產(chǎn)量連續(xù)增加并首次實現(xiàn)正毛利率。
Semi工廠的準(zhǔn)備工作仍在繼續(xù),有望于明年開始初步建設(shè),并將于2026年全面投產(chǎn)。馬斯克指出,考慮到該車每英里的極低成本,Semi的“需求量非常大”。目前已部署的所有特斯拉Semi卡車,約200輛,都配備了FSD所需的設(shè)備。馬斯克指出,F(xiàn)SD將是卡車安全性的一大進(jìn)步。
上海超級工廠生產(chǎn)了第300萬輛汽車并出口了第100萬輛汽車。
截至第三季度,Model Y是2024年瑞典、荷蘭、丹麥和瑞士最暢銷的車型。
在第三季度,特斯拉發(fā)布了FSD監(jiān)督版V12.5,由于參數(shù)、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練計算的數(shù)量增加了5倍,因此提高了安全性和舒適度(將在第四季度繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模)。
特斯拉還發(fā)布了真智能召喚并為Cybertruck推出了FSD監(jiān)督版,以及實現(xiàn)高速公路端到端駕駛。
特斯拉已經(jīng)在得州工廠的2.9萬個H100集群上進(jìn)行訓(xùn)練。預(yù)計到10月底將擁有5萬個H100容量。
夏季發(fā)布版附帶家長控制、YouTube 和 Amazon Music 等原生應(yīng)用、Hands-Free Frunk、新增天氣預(yù)報等功能及其他改進(jìn)。
10月份,特斯拉在We, Robot活動上發(fā)布了Cybercab和Robovan,這兩款車都是專為自動駕駛而設(shè)計的。
Cybercab將基于特斯拉的下一代平臺打造,其中包括一個全新的動力系統(tǒng),預(yù)計每度電可行駛5.5英里,這是特斯拉目前最高效的動力系統(tǒng)。
生產(chǎn)出了第1億個4680電池單元,并繼續(xù)推進(jìn)干陰極生產(chǎn)線。
拉斯羅普的超級工廠展示了每周200個Megapack(40 Gwh 運行率)。馬斯克:不久之后我們將交付100GWh 的固定式儲能系統(tǒng),最終每年將增長到數(shù)TWh。
Powerwall部署連續(xù)第二個季度創(chuàng)下新高。
截至第三季度,已有超過10萬個Powerwall加入虛擬電廠計劃。
馬斯克:4680電池系列目前幾乎是北美最具成本競爭力的電池,而且未來還有很大的發(fā)展空間。
馬斯克:若無不可抗力,特斯拉明年交付量將增長20%至30%。
馬斯克:與FSD V12.5 相比,F(xiàn)SD V13的干預(yù)間隔里程將提高5到6倍。
馬斯克:內(nèi)部估計到2025年第二季度FSD將比人類更安全。
特斯拉的FSD行駛里程已突破20億英里。
馬斯克:我們確實對Cybercab在2026年實現(xiàn)量產(chǎn)充滿信心。不是開始生產(chǎn),而是量產(chǎn)。我認(rèn)為每年至少能達(dá)到200萬輛(量產(chǎn)后)。目前沒有生產(chǎn)非自動駕駛版本Cybercab的計劃。
馬斯克:特斯拉Robotaxi叫車服務(wù)將于明年在得克薩斯州和加利福尼亞州向公眾開放。目前已在灣區(qū)為部分特斯拉員工投入運營。
馬斯克:下一代特斯拉擎天柱是迄今為止最先進(jìn)的人形機(jī)器人。
馬斯克:特斯拉的人工智能訓(xùn)練不受計算限制。
有人問起Roadster。馬斯克承認(rèn)Roadster的預(yù)訂者已經(jīng)苦惱了一段時間。他補(bǔ)充說Roadster是錦上添花。不過,他確實表示Roadster必須落后于公司一些更謹(jǐn)慎的產(chǎn)品。
馬斯克:HW3車輛可能無法達(dá)到無人監(jiān)督FSD所需的安全級別。如果真是這樣,特斯拉將免費用硬件4替換硬件3,至少對購買FSD的用戶來說是這樣。
馬斯克指出:xAI曾多次幫助特斯拉AI。xAI正在嘗試制造通用人工智能或超級智能。特斯拉正在嘗試制造自動駕駛汽車。特斯拉專注于現(xiàn)實世界的人工智能。這與大語言模型完全不同。
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