马斯克与特斯拉管理层：FSD、Optimus与Terafab

采访者Travis Axelrod：各位下午好，欢迎参加特斯拉2026年第三季度问答网络直播。我是投资者关系负责人Travis Axelrod，今天与我一起出席的有埃隆·马斯克、Vaibhav Taneja和其他几位高管。第三季度业绩已于美国中部时间下午3点左右公布，更新材料与本次直播在同一链接。今天我们会讨论业务展望，并作出前瞻性陈述。

这些评论基于我们截至今天的预测和预期。实际情况或结果可能因多种风险和不确定性而出现重大差异，包括最近向SEC提交的文件中列明的因素。问答环节请每人限提一个问题和一个追问，使用举手按钮加入队列。开始问答前，埃隆先作开场发言。埃隆？

马斯克谢谢。第三季度表现非常强劲，祝贺整个特斯拉团队，是大家的努力带来了这个结果。汽车需求正在快速增长，明显超过我们的产量。我们会大幅增产，而且已经在增产。需求最大的推动力是完全自动驾驶FSD。就目前能买到的汽车而言，确实没有与FSD相当的竞争产品。

说清楚一点：我们正尽可能多地生产和交付汽车，也在全力争取更多市场批准FSD。现在欧洲已有许多国家批准，我们希望获得覆盖整个欧盟的批准。时间很难预测，可能几个月内；如果超过第一季度，我会感到意外。当然，这个时间表不由我们控制，但我们预计最终会在整个欧洲及更多国家获得充分批准。

第三季度我们还开始生产Tesla Semi卡车，并进行了新Roadster演示。我认为那是最令人兴奋的活动之一，甚至可以说是有史以来最酷的产品演示，体现了特斯拉和SpaceX团队出色的工作。我们也在为增加大量制造产能打基础。我们的目标大概是在2030年前后达到每年500万辆，我认为有很好的机会实现。

能源需求非常强劲，2027年的Megapack几乎已经售罄，我们正尽快增产满足需求，也预计毛利率会明显提高。概括地说，在多年艰苦努力、业务相对平稳之后，我认为我们正进入一个充满乐趣和显著增长的阶段。

马斯克Robotaxi方面，无人出租车行驶里程，或者说完全自动驾驶里程，正在呈指数级增长，也就是增长得非常快。现在说每周环比增长极快，真的毫不夸张。我不认为世界上有哪家公司能在我们持续扩张时匹敌我们的自动驾驶车队规模。例如，奥斯汀Cybercab车队自大约一个月前推出以来，规模已扩大到原来的10倍。看累计里程的每周图表，简直像火箭入轨，增长非常快。

如果想体验，可以来奥斯汀，你会看到Cybercab已经规模化投入使用。不少人最近在Austin City Limits音乐节期间也看到了，发展方向非常好。

Optimus方面，我们在弗里蒙特的大批量生产线上开始了我所说的早期生产。我想详细解释一下：以前也说过，Optimus增长是一条S形曲线，初始阶段斜率较缓，还有些颠簸，因为它是一种根本性的新产品。可以这样理解：生产机器人，有1万件事必须做对，进度取决于其中最慢、最不走运的那一件。

弗里蒙特这条年产100万台的生产线，绝大部分设备现在已经到位。我预计至少还需要一年，可能更久一些，才能达到这个年化生产速度，也就是每周约2万台。根本原因是设计中的一些部分还在修改。

很多人问我Optimus的情况，所以我得反复解释。不太了解新技术或复杂新硬件规模生产的人，可能会想：难道不能马上造一大批发出去吗？答案是不行。你得建立一个庞大的全球供应链，在国内建设一座非常大的工厂，而且所有环节都得正常运转。

设计上还有些地方要调整。交付的机器人必须安全、可靠，能够长期运行，不能一个月就磨坏。AI和机器人本身也还有很多工作要做，才能真正胜任开放式任务。我预计AI、机电设计、可靠性和使用寿命这些问题，会在明年年底前后解决。那时才应期待我们向特斯拉以外的公司交付Optimus。

我仍然相信，Optimus会成为地球上最大的产品，通用人形机器人整体也会成为地球上最大的产品。这件事意义重大，但我希望适当降低短期预期：我们还有很多关要过，大概需要一年左右。据我所知，在通用人形机器人方面，没有谁接近特斯拉。

马斯克Terafab方面，奥斯汀研究晶圆厂进展很快。明年上半年我们会开始调试设备；如果顺利，希望在5、6月做出第一颗测试芯片，先看看能不能造出任何芯片。这非常令人兴奋。我们的愿望是在2028年第三季度前后，规模制造某种有用的芯片。

我在X上公开说过，Terafab可能会是世界上最有价值的建筑，产生的经济价值可能足以跻身全球前20个国家。这是一个宏大的项目。要扩大规模，尤其是扩大Optimus规模，它会是极其重要、甚至必不可少的资产，使我们能解决内存、封装、逻辑或其他半导体瓶颈。

至于可能与SpaceX合并，我想昨天该说的都说了，在这个问题上简直像在雷区跳踢踏舞。就说这些。总之，我们对自动驾驶和机器人路线图非常兴奋，还有很多极其精彩的东西即将到来。再次感谢特斯拉团队的出色执行，也感谢所有支持者与我们同行。

采访者Travis Axelrod：非常感谢，埃隆。Vaibhav也准备了开场发言。Vaibhav。

Vaibhav Taneja谢谢Travis。第三季度我们在许多方面继续取得进展，埃隆已经谈了不少。我再补充一点：搭载自制磷酸铁锂电池的Megapack也开始交付了。我们首次连续两个季度汽车交付量超过48万辆。

汽车业务方面，季度结束时的订单积压量达到四年来最高，交付主要受生产制约。因此，我们正专注于提高所有工厂的产量，以满足增长的需求。从供应链、制造到交付物流，每个环节都需要时间调好。Model Y本季度继续表现出色，在几个主要市场创下交付纪录。

根据收集到的初步数据，我们认为Model Y是欧洲销量第一的纯电动车，也是韩国销量第一的乘用车。澳大利亚、日本、台湾等主要市场也创下新纪录。

正如埃隆所说，FSD仍是需求的关键驱动。第三季度，北美交付汽车中超过75%的客户，在交付时登记了付费FSD订阅，比第二季度约高20%。整体付费用户数继续提高，全球超过170万，订阅用户占比首次达到50%。考虑到FSD在美国的强劲表现，我们也在欧洲为部分汽车提供一些优惠，希望在更广泛的FSD批准到来前扩大车队。

汽车业务毛利率剔除监管积分后，环比从16.3%提高到18.1%，主要因为亚太地区交付占比提高。大宗商品涨价和利率变动继续增加成本、带来阻力，我们调整了汽车融资方案，部分抵消这些成本。

Vaibhav Taneja能源业务储能部署为13.7吉瓦时，是历史第二高季度。能源毛利率从20.4%提高到33.1%，环比改善主要来自本季度确认的关税退款，以及与供应商就部分电芯成本补偿达成一致后，下调质保准备。

正如埃隆所说，数据中心带来极强需求，我们正尽力增产，因此未来预计平均售价和毛利率都还会改善。服务及其他业务毛利率环比从14.1%提高到15.9%，创历史新高，来自超级充电、保险等多项业务的强劲表现。

Robotaxi属于服务及其他业务，随着奥斯汀Cybercab载客服务推出，业务持续增长。累计无人监督行驶里程在本季度达到原来的8倍，整个季度都保持每周两位数增长。我们把奥斯汀扩张的经验用于其他市场更广泛的Cybercab推出。优先事项是通过Cybercab这样能提供最佳体验的车型，提高网络密度并扩大覆盖。

随着时间推移，我们还会用其他车型补充车队，满足所有人的陆地交通需求。

Vaibhav Taneja我想强调，我们想做的是覆盖陆地交通的每一个部分。我们从把人从一处送到另一处开始，但目标基本上是覆盖地球上所有类型的运输。

我们正处于为未来打基础的大规模投资周期。因此，正如之前的指引，运营费用继续环比增加，增量主要来自大量研发活动，包括新增算力折旧等SI开发成本、芯片开发，以及Optimus、Megapack 3和Semi等新产品量产前爬坡成本。在这些新产品商业化之前，运营费用增长的趋势会持续。

净利润受到SpaceX持仓按市值计价减少1.42亿美元的影响，同时约2.9亿美元的比特币按市值计价收益形成抵消。我们继续高效、负责任地管理现金。本季度自由现金流超过15亿美元，现金和投资总余额超过450亿美元。

由于资本配置效率提高，我们将本年度资本开支指引调整为约200亿美元，计划主要通过经营现金流提供资金。此外，本季度还取得最高300亿美元的借款额度，以支持预期中的资本开支增长。我们对业务现金创造能力以及当前投资有信心，因此选择取得较短期的融资。本日历年度没有计划从任何这些新增授信中提款。

关税退款所得正重新投入美国生产能力扩张。我想强调，我们喜欢做扎扎实实的苦活，让生产设施真正运转起来。未来几年资本开支会继续扩大，包括增加Robotaxi车队、扩大Optimus产能、安装太阳能制造产能、购买更多SI算力基础设施，以及建设半导体晶圆厂。

这个战略会让公司进入下一增长阶段，颠覆许多现有市场，同时创造新市场。这是迄今在特斯拉工作最令人兴奋的时期。自动驾驶、机器人和能源方面打下的基础，正为我们创造极其光明的未来。最后，感谢特斯拉团队、客户、投资者和供应商的信任。

采访者Travis Axelrod：非常感谢Vaibhav。现在回答say.com上的问题。第一个问题：Cybercab车队如何扩展到奥斯汀之外？考虑到美国国家公路交通安全管理局NHTSA仍在开展安全审查，得克萨斯州以外的监管路径是什么？Ashok，你来回答？

Ashok Elluswamy好，我先说。本季度推出Cybercab，非常令人兴奋。主要依靠从其他车型平台，如Model Y、Model 3获得的数据，不需要为了收集数据先造出数量多得离谱的Cybercab。这些数据帮助我们实现了Cybercab。

Cybercab的AI能力展现了很好的扩展性。先在奥斯汀推出，只是因为我们有了一批车，希望让Cybercab遍布奥斯汀，没有什么根本原因把我们限制在这里。事实上，下个月会进入达拉斯，同一套软件随后可以与Model Y Robotaxi一起扩展到许多其他城市。

采访者Travis Axelrod：谢谢。下一个问题：对于通过众包收集Optimus训练数据，以及内部Optimus Academy方案，你们怎么看？数据目前是主要瓶颈吗？刚才已经谈了不少，还有什么补充？

马斯克大部分已经说过，但Optimus的问题不是众包。AI架构还有很多地方需要做对，我们仍在研究，进展不错，不过还需要解决。要获得所需训练数据，我们实际上得先制造很多Optimus，大概1万到2万台，再让它们进行自我练习。

我们在建设Optimus Academy，让Optimus练习种类非常广泛的任务，再把这些数据放进一个飞轮，让它越来越擅长这些任务。与汽车不同，我们没有庞大的现成车队可以收集数据，必须先造机器人，再让它们自我练习，完成冷启动。

人类学习与世界打交道也是这样。看看蹒跚学步的孩子：刚开始摇摇晃晃，什么都不会，后来终于学会自己擦屁股——有过孩子的人都知道，这是重要里程碑。然后学会阅读以及各种事情。这些都是通过玩和练习学会的。我们需要让Optimus大规模练习，才能真正擅长现实世界的任务。Ashok，你可以补充。

Ashok Elluswamy正如埃隆所说，汽车的数据就来自汽车自身这个物理载体。但对于Optimus，没有一个让人钻进去、把Optimus当木偶操作的外骨骼。它必须先观察别人做任务，再亲自练习。

比如看足球比赛，不意味着自己就会踢球。你必须开始练习，从机器人自身的经验中学习。我们正建立一个大规模强化学习循环：先用人的数据进行基础训练、完成冷启动，再放到Optimus上，在仿真和真实世界大量自我练习，从Optimus自身的身体经验中学习。我认为这个大循环很快会取得非常好的结果。