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来源:天天发娱乐充值2024-12-06 17:48

  

历史最低价!特斯拉大降价意欲何为?******

  中新网1月7日电(中新财经 葛成) 6日,“特斯拉降价”话题登上热搜。此前,特斯拉已屡屡因为价格调整,尤其是降价的话题登上热搜引发热议。

  特斯拉降价,为何经常引发反响?背后有何市场图谋?

1月6日,特斯拉官网两款车型售价截图。

  两款车型降至历史最低价 特斯拉高管回应

  据特斯拉中国官网显示,特斯拉国产车型降价,两款车型已降至历史最低价。其中,Model 3起售价22.99万元,Model Y起售价25.99万元。此前,这两款车型的起售价分别为26.59万元和28.89万元。

  在相关话题登上热搜后,特斯拉外事务副总裁陶琳回应称,“特斯拉价格调整的背后,涵盖了无数工程创新,实质上是独一无二的成本控制之极佳定律”。陶琳还称,特斯拉从“第一性原理出发”,坚持以成本定价。

  不过,这番回应却难以与刚提车的老车主形成共鸣。有车主在网络上发帖称:“特斯拉降价,他不到一个月就亏了三万五,2022年买车的车主就是个笑话。”也有车主表现得淡定一些,表示“笑着安慰自己‘早买早享受’。”

  虽然车主态度不一,但特斯拉在三个月内连续降价两次却是不争的事实。2022年10月,特斯拉宣布降价,Model 3和Model Y两款车型降价幅度为1.4万元-3.7万元。

图为特斯拉上海超级工厂。 特斯拉方面供图

  降价背后,特斯拉去年交付量未完成马斯克的目标

  此前,特斯拉的降价幅度虽然不小,但并没有对其提振销量起到“立竿见影”的效果。

  乘联会发布的中国市场预估销量显示,特斯拉在12月交付了55796辆中国制造的电动汽车,这是五个月来的最低水平。这一数字较11月份下降44%,较上年同期下降21%。

  特斯拉近日公布的年度产销数据显示,2022年,其全年产量为1369611辆,同比增长47%;全年交付量为1313851辆,同比增长40%。虽然产销双双突破了百万辆大关,但交付量距离马斯克在2022年初定下的提升50%的目标仍有差距。

  当地时间1月5日,特斯拉股价收跌2.9%,报110.34美元。2022年,特斯拉股价累计下跌约70%,创下自上市以来最糟糕的年度表现。

资料图:特斯拉Model 3。 中新社记者 易海菲 摄

  特斯拉逆势降价的“底牌”,是什么?

  进入2023年,受新能源汽车购置补贴终止影响,包括比亚迪、大众、奇瑞在内的十多家车企都陆续宣布对旗下新能源汽车涨价。

  这样的背景下,特斯拉为何要“反向操作”,底气何来?

  财报显示,特斯拉2022年第三季度营收近215亿美元,同比增长56%。按美国通用会计准则,特斯拉第三季度营业利润为37亿美元,营业利润率为17.2%。其中,特斯拉单车利润约为9570美元(人民币6.93万元)。

  在单车利润这一数据方面,大多数新能源车企难以与特斯拉抗衡。

  财报数据显示,2022年上半年,包括蔚来、小鹏、理想在内的“造车新势力”单车利润仍为负值。东吴证券预计,与特斯拉一样,同为新能源制造车企的比亚迪,2022年第三季度单车净利润约为1万元,虽然创下历史新高,但相比特斯拉依旧差距明显。

  上述优势成为了特斯拉降价的“底牌”之一,也是特斯拉市场竞争的一个重要“杀手锏”。

  市场分析人士认为,特斯拉的“历史低价”,将在2023年进一步加剧新能源汽车市场的竞争,让消费者享受到实惠,但对部分利润微薄或是负数的车企而言,无疑是“重磅一击”。

  特斯拉降价了,你会买吗?

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                                                                                                                                                                    免费服务仍将继续

                                                                                                                                                                    “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

                                                                                                                                                                    去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

                                                                                                                                                                    当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

                                                                                                                                                                    但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

                                                                                                                                                                    据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

                                                                                                                                                                    烧不起的模型成本

                                                                                                                                                                    尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

                                                                                                                                                                    有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

                                                                                                                                                                    “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

                                                                                                                                                                    但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

                                                                                                                                                                    “钱景”在哪

                                                                                                                                                                    长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

                                                                                                                                                                    洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

                                                                                                                                                                    但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

                                                                                                                                                                    天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

                                                                                                                                                                    张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

                                                                                                                                                                    AIGC商业化,侵权与被侵权

                                                                                                                                                                    AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

                                                                                                                                                                    张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

                                                                                                                                                                    此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

                                                                                                                                                                    郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

                                                                                                                                                                    北京商报记者 杨月涵

                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                  相关阅读

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                                                                                                                                                                  天天发娱乐客户端小学招生迎来“小阳春”
                                                                                                                                                                  2024-12-09
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                                                                                                                                                                  2024-09-30
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                                                                                                                                                                  2024-11-14
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                                                                                                                                                                  2024-09-14
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                                                                                                                                                                  2024-07-26
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                                                                                                                                                                  2024-09-30
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                                                                                                                                                                  2024-12-22
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                                                                                                                                                                  2024-05-15
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                                                                                                                                                                  2024-03-21
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                                                                                                                                                                  2024-05-11
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                                                                                                                                                                  2024-06-22
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