• 2024年第1四半期Q&Aウェブキャスト

インベスター・リレーションズ担当副社長のマーティン・ヴィーチャです。

本日はイーロン・マスクと

フェイ・バフト・アネジャ、そしてその他多くの経営陣です。

当社の第1四半期決算は、米国中部時間午後3時頃に発表されました。

に発表しました。

この電話会議では、当社の事業見通しについて説明します。

を説明し、将来の見通しについて述べます。

これらのコメントは、本日時点における当社の予測および予想に基づいています。

によるものです。

実際の出来事や結果は、さまざまなリスクや不確実性により

多くのリスクと不確実性があるためです、

SECへの直近の提出書類に記載されているものを含みます。

本日の電話会議における質疑応答は、1問1答とさせていただきます、

質問と回答は1つずつにしてください。

質問の列に加わるには、挙手ボタンを押してください。

質疑応答に入る前に、イーロンの挨拶があります。

イーロン？

• ありがとう、マーティン。

さて、第1四半期を振り返ってみますと、私たちはいくつかの不測の事態を乗り切りました。

フリーモントにおけるモデル3の更新のためのランプと同様に。

それは、皆様がご存知の通りです、

世界的なEV普及率の低下

他の多くの自動車メーカーがEVから撤退し、代わりにプラグイン・ハイブリッドを追求しています。

プラグイン・ハイブリッドを追求している。

私たちは、これは正しい戦略ではなく

最終的には電気自動車が市場を支配することになるでしょう。

このような課題にもかかわらず、テスラチームは素晴らしい仕事をしました。

テスラ・チームは厳しい環境下で素晴らしい仕事をし、エネルギー・ストレージを展開した、

特にメガパックは第1四半期に過去最高を記録しました、

エネルギー事業の収益性は過去最高を記録した。

そしてそれは、今後数四半期、そして数年にわたり増加し続ける可能性が高い。

増えるでしょう。実際にそうなることがわかっています。

ですから、私たちの予想通り、自動車事業よりもかなり速いペースで伸びています。

また、第1四半期も引き続きAIのトレーニング能力を拡大しています、

また、第1四半期もAIのトレーニング能力を拡大し続けており、トレーニング・コンピュートを順次2倍以上に増やしています。

新製品のロードマップに関して、

ここ数週間、当社の次期車両ラインについて多くの話題がありました。

ここ数週間で

将来の車両ラインナップを更新しました。

を更新しました。

以前、2025年後半に生産を開始すると申し上げました、

ですから、今年後半とまではいかなくても、2025年初頭という感じになると予想しています。

これらの新型車は、より手頃な価格帯のモデルを含む、

これらの新型車には、次世代プラットフォーム

の側面と現在のプラットフォームの側面

を使用し、現行車種と同じ製造ラインで生産することができる。

現在の車種ラインナップと同じ製造ラインで生産することができます。

ですから、新しい工場や大規模な新しい生産ラインを必要とするものではありません。

現在の生産ラインで、より効率的に生産されます。

そして、これがフルに実現すれば、300万台以上の生産能力を達成できると考えています。

に達するはずだと考えている。

私たちは、純粋なAIベースの自動運転であるFSDバージョン12を走らせています。

もしまだ体験したことがなければ、ぜひ試してみてほしい。

奥が深いんだ。

そして改善のスピードは速い。

私たちは現在、カメラ、推論コンピューター

北米ではハードウェア3から、カメラ、推論コンピューター、すべてを搭載したすべてのクルマに適用しました。

約180万台に導入されたと思います。

これまでのところ、約半数の人が利用しています。

その割合は週を追うごとに増えています。

ですから、FSD v12で走行した距離は現在3,000億マイルを超えています。

完全自動運転が始まって以来、完全自動運転を監修してきました、

エンド・ツー・エンドのニューラルネットワークによるビジョンベースのアプローチが、スケーラブルな自動運転に適したソリューションであることは明らかです。

スケーラブルな自動運転に適したソリューションであることは明らかです。

それはまさに、人間がどのように運転するかということだ。

私たちの道路網全体は、生物学的ニューラルネットと目のために設計されています。

だから当然、カメラとデジタル・ニューラルネットが現在の道路システムに対するソリューションとなる。

より利用しやすくするため、月額99ドルに値下げしました。

ですから、試すには絶好の機会です。

また、すでに発表しているように、8月には専用のロボットタクシー、サイバーキャブを展示する予定です。

AIコンピュートについては、ここ数カ月間、積極的に取り組んできました、

私たちは、テスラのコアAIインフラストラクチャーの拡張に積極的に取り組んできました。

しばらくの間、私たちはトレーニングに制約を受けていました。

現時点では、トレーニングの制約はなくなり、急速に前進しています。

設置し、試運転を行い、実際に稼働しています、

35,000台のH100コンピューター、つまりGPUです。

GPUという言葉は間違っている。新しい言葉が必要だ。

GPUはグラフィックの略で、グラフィックはできないからだ。

とにかく、およそ35,000台のH100が活躍している、

今年の終わりまでには、おそらく85,000台かそのあたりになると予想している。

そしてトレーニング。

私たちは、トレーニングにおいてできる限り効率的であることを確認している。

H100の数だけでなく、それをいかに効率的に使うかが重要だ。

結論として、私たちはオートノミー・ロードマップに大きな期待を寄せている。

テスラでバージョン12を運転している人なら誰でも、それが時間の問題であることは明らかだろう。

人間の信頼性を超えるのは時間の問題です、

しかも、そう時間はかからない。

そして、私たちは本当に電気自動車、自律走行型の未来に向かっているのだ。

数年前に私が言ったことに戻ろう、

将来、自律走行しないガソリン車は、馬に乗りながらフリップフォンを使うようなものになるだろう。

そしてそれは、後から振り返れば一目瞭然でしょう。

私たちは、テスラの将来の成長と利益を促進するために必要な投資を続けています。

そして、この期間に素晴らしい実行力を発揮してくれたテスラ・チームに感謝します、

そして、私たちが今後計画しているすべてのことを楽しみにしています。ありがとうございました。

アヴァイ・バプタからもコメントがあります。

ありがとうございます。イーロンの言ったことを、私たちの自動車事業の観点から認識することは重要です。

前四半期比で減収となりました、

その主な理由は、季節性、不透明なマクロ経済環境です、

また、イーロンが先に述べたその他の理由によるものです。

自動車のマージンは18.9%から18.5%に減少しました、

サイバートラックの影響を除きます。

プライシング・アクションの影響は、ユニット・コストの削減によってほぼ相殺された、

また、米国でオートパーク機能を搭載していない一部の車種について、オートパーク機能による収益を計上した。

のオートパーク機能による収益計上により相殺されました。

さらに、フリーモントでのモデル3の立ち上げやベルリンでの混乱によるコスト増が発生しましたが、これらのコストは米国でのモデル3の立ち上げやベルリンでの混乱によるコスト増を相殺するものでした、

また、フリーモントでのモデル3の立ち上げやベルリンでの混乱によりコストが増加しましたが、これらのコストはコスト削減イニシアチブによりほぼ相殺されました。

実際、サイバートラックとフリーモントのモデル3の立ち上げコストを除けば、オートパークの自動車収益マージンは以下の通りです、

オートパークオートマージンからの収益はわずかに改善しました。

現在、オースティンとベルリンにおける正規化されたモデルYの1台当たりのコストは、すでにフリーモントのそれに非常に近づいています。

品質を犠牲にすることなくコストを削減できたのは、テスラの方針を実行するチームの素晴らしい努力によるものです。

私たちが品質を犠牲にすることなくコスト削減を実現できたのは、テスラが事業全体で徹底して効率性を追求した結果です。

また、他のOEMがEVへの投資を控えるなか、クレジットへの意欲が高まっていることも目の当たりにしました、

また、他のOEMがEVへの投資を控えるなか、クレジットへの意欲が高まっていることも目の当たりにしました。

もちろん、他社がEVから撤退することは、私たちが望む未来ではない。

私たちは、業界全体がEVに全面参入することを望んでいる。

需要面では、さまざまな取り組みを行ってきた、

FSDの購入オプションと定期購入オプションの価格を引き下げる、

米国では、モデル3を月額299ドルで販売する非常に魅力的なリースを開始しました、

また、特定の市場では魅力的な融資オプションを提供しています。

我々は、魅力的な資金調達と組み合わされた我々の啓蒙活動が、我々の事業拡大に大きく貢献すると信じている。

の認知度向上活動と魅力的なファイナンスの組み合わせは、当社の事業範囲を拡大し、当社製品の需要を促進する上で大きな役割を果たすと確信しています。

エネルギー事業は、マージンが過去最高の24.6%に達するなど、有意義な進展を続けている。

2024年のエネルギー・ストレージの導入は、2023年から少なくとも75%増加すると予想しています。

それに伴い、この事業は当社の全体的な収益性に大きく貢献し始めるでしょう。

ストレージの展開には若干のばらつきがあります。

当社のコントロールの及ばない様々な要因によるものです、

そのため、導入台数は四半期ごとに変動する可能性があります。

営業費用の面では、AIへの取り組みが前四半期比で増加しました。

営業費用面では、AIイニシアチブの費用が前四半期比で増加しました。

第1四半期のフリーキャッシュフローは25億ドルのマイナスとなりました。

この主な要因は、請求と納入のミスマッチによる在庫の増加です。

この主な要因は、前述の通り、請求と納入のミスマッチによる在庫の増加です、

また、AIコンピュートなど、様々なイニシアチブを通じた設備投資の増加です。

第2四半期には在庫請求が逆転すると予想しています、

フリー・キャッシュフローは再びプラスに転じると予想しています。

当社は次の成長段階に向けた準備を進めています、

従業員数を10％以上削減するという、困難ではあるが必要な決断を下すことになりました。

これにより年間10億ドル以上の経費削減が見込まれる。

また、設備投資の効率化にも注力している。

にも注力しており、より効率的な方法で設備能力を活用している。

コスト削減を含め、こうした取り組みによる節約は、全体的な収益性の向上に貢献する、

は、全体的な収益性の向上に貢献し、最終的には

そして最終的には、AIへの投資規模を拡大することが可能になります。

結論として、未来は非常に明るい、

そして、そこに到達するまでの困難な道のりは、非常にやりがいのあるものとなるでしょう。

改めて、素晴らしい結果をもたらしてくれたテスラ・チーム全員に感謝します、

質疑応答に移らせていただきます。

ありがとうございました。では、投資家の皆様からのQ&Aを始めましょう。

最初の質問は、4680の状況はどうですか？現在の出力は？

ラースは？

もちろんです。4680の生産は第4四半期から18～20％増加しました、

サイバートラックの生産量は週1,000キロワットを超え、年間約7ギガワット時となります、

これは年間約7ギガワット時です。

第2四半期を通して、セル生産でサイバトラックの立ち上げに先行できると期待している、

第1段階の4つのラインのうち3分の1を稼働させながら、数週間分のセル在庫を維持することで、サイバートラックの増産に先行できると考えています。

その一方で、立ち上がり時期を確実に先取りするために、数週間分の細胞在庫を確保している。

増産を進めているため、売上原価は前週比で急速に下がり続けている、

各ラインの歩留まり向上と生産量の増加により、売上原価は週ごとに急速に下がり続けています。

ですから、私たちの目標は、年末までにニッケルベースのセルのサプライヤー・コストを上回ることです。

ありがとうございます。つ目の質問はオプティマスについてです。

オプティマスの現在の状況を教えてください。現在、工場で何か作業を行っているのでしょうか？

また、量産開始はいつになるのでしょうか？

簡単な工場作業、少なくともラボでの工場作業と言うべきものはできています。

実際には、オプティマスは工場で限定的に生産されることになると思います、

今年の終わりまでには、実際の工場で有用な作業ができるようになると思います。

そして、来年中には外販できるかもしれません。

これはあくまでも推測です。

前にも言ったように、オプティマスは他のすべてを合わせたよりも価値が高くなると思う。

なぜなら、現実をナビゲートし、授業後に仕事をこなすことのできる知覚を持ったヒューマノイドロボットを持っているのであれば、

経済規模に限界はありません。

だから、それがこれから起こることなのです。

そして、テスラは、ヒューマノイドロボットメーカーの中で、ロボット自体の効率的な推論によって大量生産に到達することができる、最も有利な立場にあると思います。

ロボット自体で効率的な推論を行いながら。

つまり、これはおそらく強調する価値のあるポイントです。

テスラのAI推論効率は、どの企業よりも圧倒的に優れている。

テスラの推論効率に迫る企業はない。

私たちがそうせざるを得なかったのは、クルマに搭載された推論ハードウェアに制約されていたからです。

選択の余地はなかった。

しかし、そのことはさまざまな面で大きな利益をもたらすでしょう。

ありがとうございます。

3つ目の質問は、テスラの現在の評価です。

また、適切なFSDについてどのように考えるべきでしょうか？

また、人間のドライバーと比べて適切な安全閾値についてどのように考えるべきでしょうか？

まずは私から。

すでに自律走行車法を採用している州がいくつかあります。

これらの州は運行の道を開いている。

このような運行に関するデータは、ドライバーレス車両をより広範に採用するための指針となる。

私たちの安全方法論については、アショクが少し話してくれると思います。

しかし、これらの州や現在進行中の作業、そして私たちが提供しているデータが、広範なドライバーレス車両導入への道を開くことを期待しています、

しかし、私はこれらの州や現在進行中の作業、そして私たちが提供するデータが、少なくとも米国での広範な規制承認への道を開き、さらに他の国々でも承認されることを期待しています。

他の自律走行車企業が規制のジャングルを切り開いてきたことは、実際にかなり役立っている。

だから、実際にかなり役に立っている。

彼らは明らかにサンフランシスコでしばらく営業していた。

L.A.でも認可を得たと思う。

ですから、これらの承認は急速に進んでいます。

統計的に有意な量のデータがあり、自律走行車の事故率が人間の運転する車の半分であることを決定的に示している、

その時点で、自律走行を止めることは人を殺すことを意味するのですから。

ですから、自律走行車が人間が運転する車よりも安全であるという決定的なデータが得られれば、大きな規制障壁は生じないと思います。

私の考えでは、これはエレベーターに似ている。

かつてエレベーターは、リレースイッチを持った人が操作していた。

しかし、時にはその人が疲れたり、酔ったり、ミスを犯したりして、フロア間で誰かを真っ二つにしてしまうこともあった。

今はエレベーターに乗ってボタンを押すだけだ。

何も考えない。

実際、誰かがリレースイッチを持って立っていたら、ちょっと奇妙な感じがする。

自動車もそうなるでしょう。

スマホで車を呼び出す。

乗り込む。目的地まで連れて行ってくれる。そして降りる。

何も考えずに。

何も考えずに。

エレベーターのように。

自分の階まで連れて行ってくれる。

それだけだ。

エレベーターがどう動いているかとか、そんなことは考えない。

そして、はっきりさせておかなければならないのは、テスラが車両を運行するということです。

つまり、テスラがAirbnbとUberを組み合わせたようなものだと考えればいい。

つまり、テスラ自身が所有し、フリートで運用する車が何台かあるということです。

テスラ自身が所有し、フリートで運用する車もあれば、エンドユーザーが所有する車もある。

しかし、エンドユーザーは好きなときに自分の車をフリートへ追加したり、減らしたりすることができる。

そして、その車を友人や家族だけに使わせるか、5つ星ユーザーだけに使わせるか、あるいは誰にでも使わせるかを決めることができる。

いつでも、車を自分の手元に戻し、自分だけのものにすることができる。

Airbnbのようなものだ。

ゲストルームを貸しても貸さなくてもいい。

いつでも好きなときに。

だから、私たちの車両が成長するにつれて、700万台、900万台、最終的には世界中で数千万台の車両を保有することになる。

常にフィードバック・ループがあり、何か問題が起こるたびに、それがトレーニング・データに追加される。

そして、グーグル検索がこのようなフライホイールを持っているのと同じように、トレーニングのフライホイールが発生する。

グーグルと競争するのは非常に難しい。なぜなら、人々は常に検索し、クリックし、グーグルはそのフィードバックループを得ているからだ。

テスラも同じだが、その規模は理解するのが難しいかもしれない。

しかし、最終的には数千万人規模になるでしょう。

また、将来的にはAWSのような強力な推論が可能になる可能性もあると思います、

自動車にはハードウェア3が搭載されていますが、現在はすべての自動車がハードウェア4で作られています。

ハードウェア5はかなり設計が進んでおり、できれば来年末にはクルマに搭載されるはずです。

クルマが動いていないときに、分散推論を実行できる可能性があります。

AWSのようなものですが、分散推論です。

AIモデルをトレーニングするには多くのコンピューターが必要ですが、それを実行するには何桁も少ないコンピュートで済みます。

1億台のテスラが存在し、平均して1キロワットの推論コンピュートを持っているような未来を想像してみてほしい、

つまり、100ギガワットの推論コンピュートが世界中に分散していることになる。

100ギガワットのAIコンピュートをまとめるのはかなり難しい。

また、自律的な未来において、自動車が週に10時間使われるのではなく、週に50時間使われるようになるかもしれない、

それでも週に100時間以上は、推論コンピューターが別のことをする時間が残っていることになる。

それを使わないのはもったいないと思う。

Ashu、プロセスや安全性について話してくれる？

ええ、私たちは安全性を検証するために複数の階層を設けています。

どの週にも何百ものニューラルネットワークを訓練し、車の運転方法についてさまざまな軌道を作り出すことができる。

私たちは、ユーザーや私たち自身のQAから収集した何百万回ものトリップを再生します。

それらは、誰かが前に飛び出したりするようなクリティカルなイベントや、何年も何年もかけてデータベースを収集したその他のクリティカルなイベントです。

そのすべてを再生して、安全性を確実に向上させています。

そのうえで、私たちはシミュレーション・システムを使って、これを再現し、クローズド・ループ方式でテストしています。

このすべてが検証された後、私たちはQAドライバーにそれを提供する。

サンフランシスコ、ロサンゼルス、オースティン、ニューヨークなど、さまざまな都市に数百人のドライバーがいます。

彼らもこれを運転し、実際の走行距離を集めている。

そして、クリティカルな事象は何か、前週のビルドと比較して正味で改善されているかなどを推定している。

そして、そのビルドが正味の改善であるという確信が得られたら、初期ユーザー、例えば2000人の従業員に対してビルドの出荷を開始する。

彼らは、それが改善されたのか、あるいは私たち自身のQAプロセスでは把握できなかった新たな問題が指摘されたのか、といったフィードバックをくれるだろう。

そして、これらすべてが検証された後、初めて外部の顧客に提供する。

社外に出る際にも、ダッシュボードのようなもので、フリートで起きているすべての重要なイベントを監視し、その重要度によって分類しています。

そのため、私たちは常に製造の品質と安全性の向上を把握しています。

そして、必要のない故障があれば、データを取り戻してトレーニングに加え、次のサイクルでモデルを改善します。

このように、問題、修正、評価、そして繰り返しという絶え間ないフィードバックループがある。

特に新しいV2アーキテクチャーでは、エンジニアリングの介入をあまり必要とせずに、これらすべてが自動的に改善されます。

つまり、エンジニアはアルゴリズムをどのようにコーディングするかについて創造的である必要はない。

ほとんどデータに基づいて自分で学習するんだ。

つまり、よし、ここで失敗したな、とか、この交差点はこういうふうに運転するんだな、とか。

そのデータをニューラル・ネットワークに追加すると、エンジニアが「ここでハンドルをこれだけ回転させなければならない」とか言う代わりに、ニューラル・ネットワークがその学習データから自動的に学習するんだ。

だから、難しい推論条件はない。すべてがニューラルネットワークなんだ。非常にソフトだ。確率的です。

だから、得られた新しいデータに基づいて確率分布を適応させる。

そして、例えば3、4ヵ月後にどの程度良くなっているかについては、ある程度の洞察ができる。

というのも、クルマに搭載されているものよりもはるかに高性能な先進的なモデルがあるのですが、そのモデルには修正しなければならない問題があるからです。

つまり、クルマの性能は一段と向上するのですが、リリースするためにはいくつかの癖に対処する必要があるのです。

アショクが言っていたように、私たちは一般車両や顧客にリリースするものには細心の注意を払わなければなりません。

例えば、12.4と12.5を見てみると、ニューラルネットの再トレーニングにかなり近いため、バージョン13とバージョン14になる可能性さえある。

そのため、例えば3、4ヵ月後にクルマがどの程度のパフォーマンスを発揮するかについて、十分な洞察を得ることができる。

スケーリングロスに関しては、AIのコミュニティでは一般的にモデルのスケーリングロスについて語られる。

しかし、私たちはスケーリング・ロスとその他のアクセスについても理解しています。

モデルサイズのスケーリングに加えて、データのスケーリングも可能です。

ニューラルネットワークの訓練に使うデータ量を増やせば、同様の効果が得られます。

また、トレーニングの計算量もスケールアップできる。

より多くのGPUやDojoノードを使用して、より長い時間トレーニングすることができます。

また、アーキテクチャーのスケーリングも可能で、同じ計算量でもより良い結果が得られるような、より優れたアーキテクチャーを開発することができます。

つまり、モデル・サイズのスケーリング、データのスケーリング、トレーニング・コンピューティングのスケーリング、アーキテクチャのスケーリングを組み合わせることで、基本的に、この比率に基づいて国がスケーリングしていれば、将来のパフォーマンスを予測できる、というように抽出できるのです。

もちろん、実験には時間がかかる。トレーニングには数週間かかる。

何千万ものビデオクリップを集め、それらをすべて処理するには数週間かかる。

しかし、過去に見た傾向から将来の進歩を推定することはできますし、過去のデータに基づいて概ねその通りになっています。

わかりました、ありがとうございました。次の質問ですが、2万5,000ドル車のタイムラインについて公式発表がありますか？

イーロンは冒頭の挨拶で述べたと思いますが、あなたがおっしゃったように、私たちは将来の車両ラインナップを更新し、より設備投資効率の高い方法で低コスト車両の発売を加速させています。

それが私たちの使命であり、最も手頃な価格の車をできるだけ早くお客様にお届けすることです。

これらの新車両は、既存のラインとオープン生産能力で生産されます。これは、高額な設備投資を行う前に、わずかな設備投資ですべての生産能力を活用するための大きな転換です。

これについては8月8日に詳しくお話しします。

しかし、テスラを考える上で重要なのは、オートノミー（自動運転）を実現し、巨大な車両群にオートノミー（自動運転）を導入することです。

そして、監視なしの完全自動運転が可能になるその日が来れば、史上最大の資産価値上昇になるかもしれないと思います。

500万台？

そうだ。

もう少し少ない。

何台かは ええ、そうです。

年かそこらで700万台になるだろう。

そして1,000万台、最終的には数千万台という話になる。

数十年のうちに、数千万台になると思います。

ありがとうございます。次の質問は、サイバートラックのランプの進捗状況はどうですか？

こちらもお願いします。サイバートラックはつい2週間ほど前に週1千台を達成しました。

これは、昨年末にSOP化してから4～5カ月でのことです。

もちろん、大量生産こそが重要だ。そのため、私たちのコストは下がっている。

しかし、多くの新しい技術やサプライヤーの制限など、まだ多くの課題に直面しています。

わかりました。

次の質問ですが、レガシーの自動車メーカーの中で、将来的にFSDをライセンス供与する可能性についてテスラに接触してきたところはありますか？

ある大手自動車メーカーとは、FSDのライセンス供与について話をしています。

ありがとうございます。

次の質問は、ロボットタクシーの発表についてです。イーロンはすでにそれについて話しているので、8月まで待つ必要がある。

次の質問は次世代車についてです。それについてはすでに話しました。

ではセミに行きましょう。セミのスケーリングのスケジュールは？

パイロット・フリートやペプシのフリートから得た教訓を生かし、超コスト効率の高い大量生産を可能にするため、セミのエンジニアリングを最終調整しています。

これと並行して、株主総会でお見せしたように、リノで工場の建設を開始しました。

最初の車両は2025年後半を予定しており、2026年には外部顧客向けに販売を開始する予定です。

では、もう少し質問を。FSDがレベル5の自律性を完全に実現するまで、FSDの移管を恒久化することはできますか？

いいえ。

では次の質問です。

ラスロップの生産能力はどうなっていますか？年末のメガビットのランレートはどのあたりだと見ていますか？マイク？

ええ、ラスロップは計画通り稼働しています。2本目のGAラインによって、今年の初めには年間20ギガワット時だった出荷量を、年末には年間40ギガワット時まで増やすことができます。

このラインはすでに稼働している。このラインの立ち上げを制限するものは何もありません。

こうした大型プロジェクトは販売サイクルが長いため、通常、出荷日の12カ月から24カ月前には受注が確定しています。

そのため、事業と受注の成長に合わせて工場を増強することができるのです。

最後に、このような素晴らしいプロジェクトのパートナーとしてテスラを信頼してくださった世界中のお客様に感謝申し上げます。

それでは、ありがとうございました。それでは、アナリストの質問に移りましょう。

最初の質問は、バーンスタインのトニー・サコナギです。トニーさん、どうぞミュートを解除してください。

質問にお答えいただきありがとうございます。今日お話になった新型車についてもう少し詳しくお聞かせください。

同じラインで走るということは、既存のモデルに手を加えたようなものなのでしょうか、それとも新しいモデルのようなものなのでしょうか？

また、モデル3ハイランドのアップデートのような文脈で、これらについてどのように考えるべきでしょうか？

これらのモデルはハイランド・アップデートに関連してどのようなものになるのでしょうか？

そして、モデル3ハイランドは、多くの作業と再構築を必要としています。その文脈を整理していただければと思います。ありがとうございます。続きがあります。

その点については、もうすべて話したと思います。それで、あなたのフォローアップは何ですか？

イーロンの個人的な話になりますが、あなたは今、多くの重要な会社を率いています。

今後3年間で、テスラとの関わりを減らすことはありますか？

テスラは私の仕事時間の大半を占めていますし、ほぼ毎日働いています。日曜日の午後に休みを取ることはめったにない。

だから、私はテスラが非常に繁栄していることを確認するつもりだ。

オーケー、ありがとう。では、モルガン・スタンレーのアダム・ジョナスさんにお願いします。アダム、ミュートを解除してください。

わかりました。やあ、イーロン。2024年の成長率は2023年の成長率を大幅に下回ると予想されていますが、0%以上の成長に対する確信度はいかがでしょうか？

言い換えれば、その発言は前年比で売上が下がる可能性の余地を残しているのでしょうか？

いいえ、今年の売上は昨年を上回ると思います。

そうですか。続いて、イーロンの今後の製品についてです。もしあなたが、次世代のより安価な自動車、より積極的なギガ・キャスティング、一体型とは言いたくないが、一体型に近づきつつある構造パック、箱なし、航続距離300マイル、2万5千ドルの価格帯、ロボタクシーはさておき、あなた独自の機能で実行を成功させたと仮定した場合、

中国の競合他社が、数年後にあなたが提供できるような、より安価で優れた自動車をコピーするのに、どれくらいの時間がかかるだろうか？中国の競合他社がそれをコピーするのにかかる時間はどれくらいでしょうか？ありがとう。

つまり、競合他社が何をしでかすか分からないということだ。競合他社の中国での売上減と私たちの売上減を比較すると、私たちの売上減は競合他社よりも少なかった。だから、我々はよくやっている。

でも、キャシーが一番よく言っていたように、私たちはAIロボットの会社だと考えるべきだと思います。テスラを自動車会社のように評価するなら、根本的に枠組みを間違えなければなりません。間違った質問をすれば、正しい答えは得られません。

つまり、テスラが自律性を解決すると信じていない人は、テスラへの投資家になるべきではないと思います。でも、私たちはそうするつもりだし、そうしている。そして、1週間に10時間、1日に1時間半の使用だった車が、おそらく50時間になるでしょう。でもコストは同じ。

これが覚えておくべき重要なことだと思います。特にFSDを監修したものを見ると、もしあなたが自律性を信じていなかったとしたら、このことは、これから自律性が実現することを予感させるはずです。実際、日に日に良くなっている。

FSDを試したことがないのなら、1.3、そして私が言ったように1.4はかなり良くなり、1.5はそれよりもさらに良くなるだろう。1.4はかなり良くなりそうだし、1.5はそれよりもさらに良くなりそうだ。そんなことはあり得ない。

自動車会社には自動車があるだけですから。しかし、ここでは自動車会社以上のものがある。そして、私が言ったように、それは起こりつつある。

そう、これはすべてテスラ以外にもあるんだ。AIのコミュニティは急速に発展しています。

そして、私たちは自動車に実際の自動車を搭載しようとしています。では、あなたが作っている未来の馬車について教えてください。実は馬は必要ないんです。そこがポイントなんだ。そこがポイントなんだ。

オーケー、ありがとう。次の質問はパイパー・サンドラーのアレックス・ポッターさんです。アレックス、ミュートを解除してください。

ありがとうございます。そうですね。この論文は、AI、AIの未来、偽の自動運転、ニューラルネットのトレーニング、これらすべてに完全に依存しています。

その中で、イーロンは、会社の25％の議決権を取得したいと話していますね。私はその理由を完全に理解しています。

ですから、私は必ずしもそのことについて聞いているのではありません。私は、あなたがそのレベルの議決権支配権を確実に手に入れることができるメカニズムを考え出したかどうかを尋ねているのです。

そうでなければ、論文の核となる部分が危険にさらされる可能性があるからです。このトピックについて、何かコメントはありますか？

まあ、テスラがどうであれ、たとえ明日私がエイリアンに誘拐されたとしても、テスラは自律性を解決するでしょう。

オプティマスに関して勝つか、将来の製品に関して勝つかどうかはわからない。しかし、テスラが自律性を解決するには十分な勢いがあります。

それ以外にも、将来的にできることはいろいろある。オプティマスに関しては、私はもっと遠慮したい。

もし、超感覚的なヒューマノイドロボットがあなたの後をついてきて、屋内では逃げられないとしたら、ターミネーター級の危険性がある。

そして、もし株主がそのような競争を批准したり、再批准したりする機会があるのなら、私はそうは言えないと思う。

しかし、その機会があることは事実です。

わかりました。

とてもいいことだ。

そして、会社が多くのプラスのキャッシュフローを生み出せば、私たちは当然、自社株買いをすることができます。

わかりました。とても参考になりました。ありがとうございます。最後にもうひとつ質問させてください。

オペックスの削減です。影響を数値化していただきありがとうございます。また、人員削減がどのような意味を持つのか、より定性的な議論にも興味があります。人員削減の結果、犠牲になると思われる活動にはどのようなものがありますか？ありがとうございます。

私たちが申し上げたように、私たちは全体的に人員削減を行ってきました。企業が成長するにつれて、冗長性が生じたり、重複が生じたりするものです。

そのため、私たちはどこに重複があるのかを調べ、それを取り除く必要があります。私たちは基本的に、次の成長段階に向けてこの会社をどのように整えていけばいいのか、ということを考えています。

それを考えるには、どんな木でも成長すれば剪定が必要になる。これは私たちが行った剪定作業だ。その結果、私たちはより強く、未来に対応できるようになる。

冒頭で申し上げたように、未来は本当に明るい。この時期を乗り越えて、そこに到達するだけだ。

私の知る限り、私たちは重要なものを手放すつもりはない。だから、2019年から今に至るまで、長い繁栄期を過ごしてきた。

そして、組織的に1年に5％間違っている会社があるとすれば、それは25％、30％の非効率の積み重ねになります。しかし、次の成長に向けて会社を再編成する時期が来ている。

人間のように、1つの細胞からスタートして接合子や胚盤胞になるように、会社を再編成する必要があるのです。そして手足が生え始め、一時的に尻尾が生える。

でも尻尾は生えなくなる。うまくいけば、尻尾が抜ける。そして赤ちゃんになる。基本的に、あなたは違う存在でなければなりません。会社という生物は、成長する生き物のようなものだ。

そして、成長の段階に応じて組織を再編成しなければ、失敗する。10個の細胞と100個の細胞、100万個の細胞と10億個の細胞と1兆個の細胞では、同じ組織構造を持つことはできない。

私たち人間の細胞は35兆個くらいでしょ。一人の人間のような感じはしないが、体格にもよるが、基本的には約35兆個の歩く細胞コロニーなのだ。

バクテリアはその約3倍だ。だからとにかく、新たな成長段階に向けて会社を再編成しなければ、その成長を達成することはできないんだ。

ありがとう。では、ゴールドマン・サックスのマーク・デラニーさんにお願いします。マーク、ミュートを解除してください。

はい。こんにちは。質問にお答えいただき、ありがとうございます。同社は以前、FSDのライセンス供与に関する潜在的な話し合いは初期段階であり、一部のOEMはそれをあまり信じていなかったと説明していました。

今日おっしゃったライセンスビジネスの機会はどの程度進んでいるのか、詳しく教えてください。また、ライセンス契約を成功させるために、テスラがこの技術で達成すべき製品のマイルストーンはありますか？

そうですね、私たちのアプローチが正しいことを明らかにする必要があると思います。その通りだと思う。今は12.3だと思う。クルマに運転してもらうだけなら、比較的低コストの推論コンピューターと標準的なカメラを使った我々のソリューションで自動運転が実現できるのは明らかです。

ライダーも、レーダーも、超音波も、何もない。ただ、自動車メーカーに重い統合作業を強いることはない。そうですね。つまり、自動車メーカーに同じカメラと推論コンピュータを使ってもらい、私たちのソフトウェアをライセンスしてもらうだけなのです。

でも、これがクルマに搭載されなければ、誰もあなたのクルマを欲しがらないのは明らかです。そう、まるでスマートカーのようにね。ノキアが王者だった頃を思い出すよ。そうだね。

彼らは基本的にレンガ造りの、限られた機能しか持たないスマートフォンを発表したんだ。その後、iPhoneやアンドロイドが登場した。でも、人々はまだ、すべての携帯電話がそうなるとは理解していなかった。フリップフォンはなくなる。

ニッチな製品や家庭用電話機が登場することになるでしょう。そうだね。そうとも言えない。最後に家庭用電話を見たのは？さあね ホテルで 時々ホテルで。そうだ ホテルにある そうだ

だから 人々は、すべての車がスマートカーである必要があることを理解していない。それが明らかになれば、免許制になると思います。

オプションではなくなる。生き残るための方法になる。そうですね。免許を取得しなければ、誰もあなたの車を買わないということですね。

つまり、もうひとつ付け加えるとすれば、私たちがOEMメーカーと交わした会話の中で、彼らが多くの時間を費やしていることを指摘したいと思います。製品ライフサイクルに多くの時間をかけていることも指摘しておきたい。そうですね。何年もかかると言われています。

それを製品に搭載するのは。それよりも早くライセンス契約を結ぶかもしれませんが、それには時間がかかります。だから、ここが我々と彼らの大きな違いなんだ。

でも、今契約を結べば、おそらく3年後にはクルマになる。

電光石火だね。基本的にはね。熱心なんだね。ああ、そうだね。そうだね。

だから、もし僕らが正気を取り戻したら驚くだろうね。チャンスはあると思う。今年中に契約を結ぶ。

もしかしたら、複数かもしれない。でも、カメラと推論コンピューターがあればいいとはいえ、クルマに統合されるまでには3年はかかるだろうね。

大規模な設計変更ではないんですね。

そうだね。もう一度はっきりさせておきたいのですが、私たちがやらなければならないのはその作業ではありません。彼らがやらなければならない仕事なんだ。そうだ

そう。そうだね。とても助かった。ありがとう。私のフォローアップは、今後の価格設定に対するテスラのアプローチをよりよく理解することでした。以前、同社は、特にIRAクレジットを利用できる車両については、値下げによって車両が手頃な価格になり、需要が増加していると述べていました。

また、テスラが実施しているリース販売もある。既存の製品について、ここから意味のある段階的な価格引き下げはまだ意味があるとお考えですか？また、ここからすぐに価格を引き下げ、現在の製品セットで年間ベースでフリー、キャッシュフロー・プラスを維持することは可能でしょうか？

ありがとうございます。ええ、有意義なプラスになると思います。そうだね。

冒頭の挨拶でも申し上げたと思いますが、私たちのコスト削減努力のようなものです。我々は基本的に価格を相殺した。それを言いたかったんだ。顧客に還元しようとしているんだ。

つまり、一日の終わりに、どんな企業でもそうですが、素晴らしい製品を素晴らしい価格で販売すれば、売上は素晴らしいものになります。

それはどんな分野でも同じだ。ですから、時間をかけて、素晴らしい製品を素晴らしい価格で提供し、さらにその価格が人々にとって手の届きやすいものであることを確認し続ける必要があります。

つまり、価格に見合う価値と根本的な値ごろ感の問題の両方を解決しなければならないわけではないのです。根本的な値ごろ感の問題は、時に見落とされがちです。

年収が数十万ドルある人なら、根本的な値ごろ感からクルマを考えることはないでしょうが、大多数の人は給料をもらいながら生活しています。

ですから、リースやファイナンスの月々のコストが10ドルか10ドルでないかの違いは、実は大きな違いなのです。

だから、手頃な価格を改善し続けることが重要なのです。

価格をより身近なものにし、コストパフォーマンスを向上させ、時間をかけてそれを改善し続けること。

しかし、それだけでなく、お客様を満足させることも重要です。

人々は買いたいと思う。素晴らしい製品を素晴らしい価格で。

そして、素晴らしい製品を素晴らしい価格で提供するための基準はどんどん上がっている。

だから、ただ静観しているわけにはいかないんだ。クルマをより良くし、価格を改善し、生産コストを改善し続けなければならない。

それが私たちのやっていることです。

実際、冒頭の挨拶でも申し上げたように、改良されたモデル3は素晴らしい車です。

ラーズとチームは実際に、見た目やフィーリングがどれだけ違うかを説明するビデオを公開しています。

見た目や乗り心地が違うだけでなく、私たちはクルマに多くの価値を付加してきた。

そう。ガソリンなしで。そう。

よし。次の質問はカナコードのジョージです。

ジョージ、ミュートにしてください。

私の質問に答えていただき、ありがとうございます。

まず、FSDの立ち上げのタイミングと、追加的な地域について、最近の中国に関するコメントの明確化も含めて、私たちに理解を深めてもらうことができますか？

ありがとうございます。

つまり、新しい市場ということですね。ええ、そうです。現在、私たちがクルマを販売していない市場には、私たちがクルマを販売すべき市場がたくさんあります。

その加速が見られるだろう

新市場でのFSDは？

エンド・ツー・エンドのニューラルネットに基づく自律性というのは、人間と同じように、ほとんどどの市場でも修正なしでうまく機能するということです。

ですから、規制当局の承認が得られれば、中国を含む規制当局の承認が得られる市場で、監視付き自律走行システムとしてリリースする予定です。

そう、人間と同じです。

外国でレンタカーを借りれば、かなり上手に運転できます。

もちろん、その国に住んでいれば、運転もうまくなるでしょう。

だから、その国特有のトレーニングによって、他の国でも運転がうまくなるようにするんだ。

でも、ほとんどどこでも上手に運転できます。

運転の基本は基本的にどこでも同じです。私の車が車であるように。

信号のある道もそう。そうだね。

そして、どんな場所でも物にぶつかってはいけないと感じる。

その通り。守らなければならないロードルールがある。

中国では車線変更のために実線を越えてはいけないしね。

アメリカは推奨だ。

中国はそれをやると重い罰金を取られる。

私たちはいくつかの削減をしなければなりませんが、それはほとんど小さな削減であって、スタック全体を変更するとかそういうことではありません。

そうだね。

ジョージ、フォローアップはありますか？

第1四半期の納品についてです。

リリースの中でおっしゃっていた供給上の制約が業績に影響を与えたとお感じですか？

もし可能であれば、それを数値化していただけますか？

また、それが2024年の販売台数の伸びに自信を持たれている理由でしょうか？

ええ、第1四半期の冒頭の挨拶でも少し触れましたが、様々なことが起こっています。

季節性が大きな要因です。

マクロ経済環境からの継続的な圧力。

工場が襲撃された。

紅海での攻撃もありました。

モデル3の立ち上げ

サイバー・トラックのモデルチェンジ。

これらすべてが起こっている。

つまり、制約のある期間内にこれらすべての活動が集大成されたように感じられるのです。

そして、それが私たちに自信を与えてくれます。

ええ、第2四半期はもっと良くなると思います。

そうですね。

次から次へといろんなことが起こるんだ。

我々のスペックは狂っている

ええ、その通りです。

ただ、船に積まれたままになっているクルマがあるとすれば、それは明らかに人々に届けられない。

また、ある市場でモデル3とモデルYの過剰需要があるにもかかわらず、そこにそれがない場合、非常に複雑な物流状況になります。

ですから、私たちは販売プロセスを複雑にしすぎたとも言えます。

つまり、テスラを購入するのがあまりにも複雑になってしまったのです。

テスラを1分以内に購入できるインターフェイスに戻しました。

わかりました。それではオッペンハイマーのコリン・ラッシュさんにお願いします。

コリン、ミュートを解除してください。

どうもありがとう。

テスラが物理世界のAIリーダーとして追求されていること、そして分散推論に関するあなたのコメントについてお聞かせください、

そのアプローチが、今車両の中で起こっていることを超えて、何を解き放つのかについて話してもらえますか？

何か言いたいことはありますか？

そうですね、車については、完全なロボットタクシーになったとしても、おそらく週に50時間程度は使われるでしょう。

週の3分の1くらいかな。

それ以上かもしれないし、それ以下かもしれませんが、充電や清掃、メンテナンスのために何時間か残ります。

そういう世界では、他の仕事もたくさんできる。

今現在でも、例えばLLM企業が大量のドキュメントを送信するような大規模なバッチワークロードを持っています、

このようなワークロードを処理するには、大量の計算が必要です。

そして今、我々はすでにこれらの車のコンピュートに対してお金を払っている、

高価な機械を大量に購入し、遊休状態にしておくのは賢明ではない。

我々はそれを望んでいない。可能な限りコンピュートを使い、基本的に100％に近い時間、コンピュートを有効に使いたいのです。

その通りです。これはアマゾン・ウェブ・サービスに似ていると思います、

AWSがアマゾンの最も価値のある部分になるとは、アマゾンが書店としてスタートした頃は誰も予想していませんでした。

AWSがアマゾンの中で最も価値のある部分になるとは、書店としてスタートしたときは誰も思っていなかった。

しかし、AWSは1年のうち短期間だけコンピュート・ニーズが極端に急増するため、余剰コンピュートを持っていることがわかった、

そして、その年の残りの期間はアイドル状態のコンピュートを持っていたのです。

では、その余剰のコンピュートをどう使うのか？

収益化？

そう、収益化だ。

何百万台、何千万台という自動車があるとして、コンピュータが1年の大半をアイドル状態にしているとしたら、それをどうすればいいのだろう？

コンピュータがほとんどアイドル状態なら、何か役に立つことをさせたほうがいい。

その通りだ。

1億台レベルになれば、いずれはそうなるだろう、

キロワットのコンピュートが使えるようになり、そのころにはハードウェア6か7になっているかもしれません、

そうなれば、100ギガワット級のコンピュートが使えるようになると思います、

どの会社よりも、おそらくどの会社よりも。

ええ、おそらくね。車を運転するには、とにかく多くのインテリジェンスが必要だからね、

車を運転しないときは、このインテリジェンスを他のユーザーに使ってもらう、

科学的な問題を解決するためにね。

人間のようにね。

あるいは、誰かのためにくだらない質問に答える。

コンピュート・ノードへのワークロードのデプロイについては、すでに多くのことを学びました。

そうですね。ラップトップや携帯電話と違って、完全にテスターのコントロール下にあります、

そのため、さまざまなノードにワークロードを分散させるのも簡単です、

携帯電話でユーザーに許可を求めるのは非常に面倒です。

携帯電話のバッテリーを消耗するだけですね。

ええ、その通りです。バッテリーも必要です。

だから技術的には、アップルが最も多くの分散コンピューティングを持っていると思う、

でも、携帯電話をフルパワーで動かしてバッテリーを消耗させるわけにはいかないから、使えない。

そうですね。

だから、車の場合は、たとえキロワットレベルの推論コンピューターだとしてもね、

携帯電話にはとんでもないパワーが必要なんだ、

60キロワット時のパックがあれば、それでも走るのはたいしたことじゃない。

コンセントにつないでいようといまいと、10時間走らせることができる。

キロワット時の計算ができる。

そうですね。

液冷式の熱管理も内蔵しています。

その通りです。

分散電源、分散電源アクセス、分散冷却です。

そして、それはすでに支払われている。

分散電源と分散冷却は、大金がかかると過小評価されがちですが。

ええ、本当に大きな違いです。

そして、その設備投資は全世界で共有される。

そうです。

誰もが小さな塊を所有し、そこから小さな利益を得ている。

そうだね。

本当にありがとう。そして、私のフォローアップは、もう少し平凡なものです。

4680工場の稼働率について、目標収量にどの程度近づいているのか、また、いつから増産を加速させるのかについてお聞かせください。

また、4680の生産能力拡大を加速させる時期についてお聞かせください。

その点については順調に進んでいる。

しかし、少なくとも当面はそれほど重要だとは思いません。

ラースが言ったように、今年末までにはサプライヤーの競争力を上回ると考えています。

その後、さらに改善していくつもりだ。

そうですね、つまり、今のランプがサイバートラックのランプに関連していることも重要だと思います。

そうですね。

だから、4680を置く場所がない限り、無造作に作るつもりはないんだ。

だから、慎重を期すつもりだ。

しかし、我々はすべての自給業者やベンダーとも多くの投資を行っている。

彼らは素晴らしいパートナーであり、我々とともに素晴らしい開発作業を行ってきた。

私たちが4680で発見した技術や化学の進歩の多くは、彼らのセルにも投入されています。

つまり、4680の大きな部分は、社内販売をしている私たちに、サプライヤーに何が起こるかわからないことに対するヘッジだったということです。

というのも、しばらくの間、大手自動車メーカーがこぞって大量のバッテリーを発注したため、非常に厳しい状況が続きました。

リチウムイオンバッテリーの1キロワット時あたりの価格は、とんでもない数字、とんでもないレベルにまで上昇したんだ。

ボンクラだ。

そう、とんでもない。

だから私たちは、キロワット時あたりのコストが予想の2倍になったことに対処するために、ここで大きなヘッジをしなければならなかった。

内部でセルを生産していれば、需要ショックに対するヘッジができる。

需要が多すぎたのです。

そう考えればいいのです。

私たちは、ただやみくもに多くの問題を抱え込みたいわけではありません。

私たちは、地球上のすべての自動車メーカーが巨大な注文を出したために、サプライヤーからキロワット時あたりのコストが異常に上昇したことに対処するために、このプログラム全体を実施したのです。

だから

オーケー、ありがとう。

次の質問はベアードのベン・カロさんです。

ベン、ミュートを解除してください。

まだミュートしたままですね。

さて、もう一度言いますが、テスラ株について考えている人は、FSD12.3を実際にドライブすることを強くお勧めしたいと思います。

そうしなければ、この会社を理解することはできません。

そうですね。

それでは、ベンが発言しないので、Wealth Researchのシュレーヤス・パテルにお願いしましょう。

最後の質問です。

ああ、どうもありがとう。

イーロンは、昨年のインベスター・デイで、次世代車の1台あたりの自動車部品は、現在の3,Yに対して50％減少すると言っていましたね。

それは2万ドル程度の歯車という意味だったと思います。

そのうちの3分の1は、箱から出していない製造工程で発生するものです。

しかし、パワートレインのコスト削減や材料費の節約など、他の原動力となるような機会があるとすれば、それは今お話されているような新製品に大きく転用できるものなのでしょうか？

ええ、もちろんです。

要するに、そうです。

つまり、アンボックス生産方式は確かに素晴らしく革命的ですが、それに伴うリスクもあります。

パワートレイン、バッテリー・ドライブ・ユニット、製造と自動化におけるバッテリーの改善、サーマル・システム、座席、内装部品の統合、LVコントローラーの削減などです。

これらはすべて転用可能であり、私たちはそれを実践している。

それをできるだけ早く製品に反映させようとしているんだ。

エンジニアリングの仕事は、ただ捨てて棺桶に入れようとはしていない。

私たちが作るクルマ、そして私たちが作る未来のクルマのために、それを活用し、最大限に活用するつもりなのです。

なるほど、素晴らしい。

それから、4680セルの話題についてですが、あなたはそのことを話していましたね。

あなたはそれを、他のOEMからのバッテリー・コスト上昇に対するヘッジのように考えていましたね。

しかし、現在でも、他の自動車メーカーに対してコスト面で優位に立っているように思えます。

今お話されているような自動車製造計画の合理化を考えると、4680セルを変換して他の自動車メーカーに販売し、新たな収益源を生み出す機会があるのではないでしょうか。

それについて何かお考えがあればお聞かせください。

私が見落としているのでなければ、他の自動車メーカーからのバッテリーの注文は激減しています。

そのため、当社のサプライヤーからのセル価格は、以前よりもはるかに競争力が高まっています。

多くのサプライヤーが過剰生産能力を持っていることは明らかです。

イーロンの4680についての発言に加え、4680はサプライチェーンの観点から、セル・サプライヤーの上流にあるサプライチェーンを理解する手助けをしてくれました。

ですから、4680のために結んだ多くの取引は、私たちのパートナーにも材料を供給することができ、テスラに戻る全体的なコストを削減することができます。

つまり、私たちは基本的にサプライチェーンの上流に身を置いているのです。

そのため、これらのサプライヤーが持つ過剰生産能力に加えて、全体的な価格を引き下げることにも役立っています。

つまり、これは明らかに増減するものです。

生産量が供給量を上回ったり、供給量が生産量を上回ったり、DRAMか何かのように行ったり来たりするんだ。

DRAMのように、生産が供給を上回ったり、供給が生産を上回ったりするのだ。

ブームとバストのサイクルが繰り返される。

さらに、インフレ抑制法やIRAのような政府の優遇措置も複雑に絡んできます。

IRAとはおかしな名前だと私はいつも思う。

滑稽な名前だ。

アイルランド共和国軍みたいなもの？

ロシアのインターネット調査機関？

独立引退収容所？

その通り。

ロスIRA。

どのIRAが勝つかは、フォレスト・ビタマンみたいな状況だ。

つまり、インセンティブ構造が複雑になるわけです。

おそらく、米国外で生産されるよりも米国内で生産される細胞の方が強い需要があるのでしょう。

しかし、そのIRAはいつまで続くのでしょうか？私にはわからない。

だからこそ、インラインセルとベンダーセルの両方を持つことが重要なのです。

なるほど。

なるほど。ありがとうございました。本日はここまでとさせていただきます。

しかし同時に、短いお知らせをしたいと思います。

投資家の皆さんにお知らせしたいのですが、1カ月ほど前、私はイーロンとバイバフと会って、IRの世界から移ることを発表しました。

私はあと2、3ヶ月ほどはぶらぶらするつもりです。

だから、いつでも気軽に声をかけてほしい。

しかし、この7年間のスプリントを終えて、私は一息つき、家族と充実した時間を過ごすつもりだ。

そして、この7年間は私のプロ人生で最高の特権だったと言いたかった。

文字通りプロダクション地獄の始まりからスタートし、会社を内側から見守り、今日の姿を見てきた思い出は一生忘れないだろう。

そして特に、この部屋にいる人たち、そしてこの部屋の外にいる何十人もの人たち、長年にわたって働いてきた人たちに超感謝している。

テスラのチーム力とチームワークは、私がこれまでのキャリアで見たことのないものだと思います。

イーロンの皆さん、このような機会をいただきありがとうございます。

投資家からのフィードバックを求め、定期的に私と議論してくれてありがとう。

ええ、つまり、私があなたに連絡を取ったのは、あなたのテスラに対する分析が私が見た中で最高だと思ったからです。

ありがとう。

テスラが7年かけて今日の地位を築いたことに感謝します。

あなたと一緒に働けて光栄でした。

本当にありがとう。

長年にわたってお会いし、工場を歩き回り、厳しいことも含めてすべての交流を楽しんできた何千人もの株主の皆さん、ありがとうございました。

3ヵ月後の電話を楽しみにしています。

ありがとうございました。

ありがとう。

ありがとうございました。

• First quarter 2024 Q&A webcast.

My name is Martin Viecha, VP of Investor Relations

and I'm joined today by Elon Musk,

Faye Baft-Aneja and a number of other executives.

Our Q1 results were announced at about 3 p.m. Central Time

in the update deck we published at the same link as this webcast.

During this call, we will discuss our business outlook

and make forward-looking statements.

These comments are based on our predictions

and expectations as of today.

Actual events and results could differ materially

due to a number of risks and uncertainties,

including those mentioned in our most recent filings with the SEC.

During the question and answer portion of today's call,

please limit yourself to one question and one follow-up.

Please use the raise hand button to join the question queue.

But before we jump into Q&A, Elon has some opening remarks.

Elon?

• Thanks, Martin.

So to recap, in Q1, we navigated several unforeseen challenges

as well as the ramp for the updated Model 3 in Fremont.

There was, as people have seen,

the EV adoption rate globally is under pressure

and a lot of other auto manufacturers are pulling back on EVs

and pursuing plug-in hybrids instead.

We believe this is not the right strategy

and electric vehicles will ultimately dominate the market.

Despite these challenges, the Tesla team did a great job

executing in a tough environment and energy storage deployments,

the Megapack in particular, reached an all-time high in Q1,

leading to record profitability for the energy business.

And that looks likely to continue to increase in the quarters and years ahead.

It will increase. We actually know that it will.

So significantly faster than the car business, as we expected.

We also continue to expand our AI training capacity in Q1,

more than doubling our training compute sequentially.

In terms of the new product roadmap,

there's been a lot of talk about our upcoming vehicle line

in the past several weeks.

We've updated our future vehicle lineup

to accelerate the launch of new models ahead.

I previously mentioned start of production in the second half of 2025,

so we expect it to be more like the early 2025, if not late this year.

These new vehicles, including more affordable models,

will use aspects of the next generation platform

as well as aspects of our current platforms

and will be able to be produced on the same manufacturing lines

as our current vehicle lineup.

So it's not contingent on any new factory or massive new production line.

It'll be made on our current production lines much more efficiently.

And we think this should allow us to get to over 3 million vehicles of capacity

when realized to the full extent.

We're running FSD version 12, which is the pure AI-based self-driving.

If you haven't experienced this, I strongly urge you to try it out.

It's profound.

And the rate of improvement is rapid.

So we've now turned that on for all cars with the cameras

and the inference computer and everything from hardware 3 on in North America.

So it's been pushed out to I think around 1.8 million vehicles.

And we're seeing about half of people use it so far.

And that percentage is increasing with each passing week.

So we now have over 300 billion miles that have been driven with FSD v12.

Since the launch of full self-driving, supervised full self-driving,

it's become very clear that the vision-based approach with end-to-end neural networks

is the right solution for scalable autonomy.

It's really how humans drive.

Our entire road network is designed for biological neural nets and eyes.

So naturally, cameras and digital neural nets are the solution to our current road system.

To make it more accessible, we've reduced the subscription price to $99 a month.

So it's a great opportunity to try out.

And as we've announced, we'll be showcasing our purpose-built robot taxi or cyber cab in August.

Regarding AI compute, over the past few months,

we've been actively working on expanding Tesla's core AI infrastructure.

For a while there, we were training constrained in our progress.

At this point, no longer training constrained, and so we're making rapid progress.

We've installed and commissioned, meaning they're actually working,

35,000 H100 computers or GPUs.

GPU is the wrong word. They need a new word.

I always feel like a wince when I say GPU because GPU stands for graphics and doesn't do graphics.

Anyway, roughly 35,000 H100s are active,

and we expect that to be probably 85,000 or thereabouts by the end of this year.

And training, just for training.

We are making sure that we're being as efficient as possible in our training.

It's not just about the number of H100s, but how efficiently they're used.

So in conclusion, we're super excited about our autonomy roadmap.

I think it should be obvious to anyone who's driving a version 12 in a Tesla

that it is only a matter of time before we exceed the reliability of humans,

and not much time at that.

And we're really headed for an electric vehicle, an autonomous future.

And I'll go back to something I said several years ago,

that in the future, gasoline cars that are not autonomous will be like riding a horse and using a flip phone.

And that will become very obvious in hindsight.

We continue to make the necessary investments that will drive growth and profits for Tesla in the future.

And I wanted to thank the Tesla team for incredible execution during this period,

and look forward to everything that we have planned ahead. Thanks.

Thank you very much, and Avai Bapta has some comments as well.

Thanks. You know, it's important to acknowledge what Elon said from our auto business perspective.

We did see a decline in revenues quarter over quarter,

and those are primarily because of seasonality, uncertain macroeconomic environment,

and the other reasons which Elon had mentioned earlier.

Auto margins declined from 18.9 to 18.5 percent,

excluding the impact of Cybertruck.

The impact of pricing actions was largely offset by reductions in per unit cost,

and the recognition of revenue from auto park feature for certain vehicles in the U.S.

that previously did not have that functionality.

Additionally, while we did experience higher costs due to the ramp of Model 3 in Fremont,

and disruptions in Berlin, these costs were largely offset by cost reduction initiatives.

In fact, if we exclude Cybertruck and Fremont Model 3 ramp costs,

the revenue from auto park auto margins improved slightly.

Currently, normalized Model Y cost per vehicle in Austin and Berlin are already very close to that of Fremont.

Our ability to reduce costs without sacrificing on quality was due to the amazing efforts of the team

in executing Tesla's relentless pursuit of efficiency across the business.

We've also witnessed that as other OEMs are pulling back on their investments in EV,

there is increasing appetite for credits, and that means a steady stream of revenue for us.

Obviously, seeing others pull back from EV is not the future we want.

We would prefer it if the whole industry went all in.

On the demand front, we have undertaken a variety of initiatives,

including lowering the price of both the purchase and subscription options for FSD,

launching extremely attractive leasing specials for the Model 3 in the U.S. for $299 a month,

and offering attractive financing options in certain markets.

We believe that our awareness activities paired with attractive financing

will go a long way in expanding our reach and driving demand for our products.

Our energy business continues to make meaningful progress with margins reaching a record of 24.6%.

We expect the energy storage deployments for 2024 to grow at least 75% higher from 2023.

And accordingly, this business will begin contributing significantly to our overall profitability.

Note that there is a bit of lumpiness in our storage deployments

due to a variety of factors that are outside of our control,

so deployments may fluctuate quarter over quarter.

On the operating expense front, we saw a sequential increase from our AI initiatives

to continued investment in future projects, marketing, and other activities.

We had a negative free cash flow of $2.5 billion in the first quarter.

The primary driver of this was an increase in inventory from a mismatch

between bills and deliveries, as discussed before,

and our elevated spend on CapEx across various initiatives, including AI compute.

We expect the inventory bill to reverse in the second quarter,

and free cash flow to return to positive again.

As we prepare the company for the next phase of growth,

we are to make the hard but necessary decision to reduce our headcount by over 10%.

The savings generated are expected to be well in excess of $1 billion on an annual basis.

We are also getting hyper-focused on CapEx efficiency

and utilizing our installed capacity in a more efficient manner.

The savings from these initiatives, including our cost reductions,

will help improve our overall profitability

and ultimately enable us to increase the scale of our investments in AI.

In conclusion, the future is extremely bright,

and the journey to get there while challenging will be extremely rewarding.

Once again, I would like to thank the whole Tesla team for delivering great results,

and we can open it up to Q&A.

Thank you. Okay, let's start with investor Q&A.

The first question is, what is the status of 4680? What is the current output?

Lars?

Sure. 4680 production increased about 18-20% from Q4,

reaching greater than 1K a week for Cybertruck, which is about 7 gigawatt hours per year,

as we posted on X.

We expect to stay ahead of the Cybertruck ramp with the cell production throughout Q2,

as we ramp a third of four lines in phase one, while maintaining multiple weeks of cell inventory

to make sure we're ahead of the ramp.

Because we're ramping, COGS continues to drop rapidly week over week,

driven by yield improvements throughout the lines, and production volume increases.

So, our goal, and we expect to do this, is to beat supplier costs of nickel-based cells by the end of the year.

Thank you. The second question is on Optimus.

So, what is the current status of Optimus? Are they currently performing any factory tasks?

When do you expect to start mass production?

We are able to do simple factory tasks, or at least, I should say, factory tasks in the lab.

In terms of actually, we do think we will have Optimus in limited production in the factory,

in the actual factory itself, doing useful tasks before the end of this year.

So, and then, I think we may be able to sell it externally by the end of next year.

These are just guesses.

As I've said before, I think Optimus will be more valuable than everything else combined.

Because if you've got a sentient humanoid robot that is able to navigate reality,

and do tasks after class, there is no meaningful limit to the size of the economy.

So, that's what's going to happen.

And I think Tesla is best positioned of any humanoid robot maker to be able to reach volume production

with efficient inference on the robot itself.

I mean, this perhaps is a point that is worth emphasizing.

Tesla's AI inference efficiency is vastly better than any other company.

There's no company even close to the inference efficiency of Tesla.

We've had to do that because we were constrained by the inference hardware in the car.

We didn't have a choice.

But that will pay dividends in many ways.

Thank you.

The third question is, what is Tesla's current assessment of the pathway towards regulatory approval

for unsupervised FSD in the U.S.?

And how should we think about the appropriate safety threshold compared to human drivers?

I can start.

There are a handful of states that already have adopted autonomous vehicle laws.

These states are paving the way for operations.

The data for such operations guides a broader adoption of driverless vehicles.

I think Ashok can talk a little bit about our safety methodology.

But I expect that these states and the work ongoing, as well as the data that we're providing,

will pave the way for a broad-based regulatory approval in the U.S., at least, and then other countries as well.

Yeah. It's actually been pretty helpful that other autonomous car companies have been cutting a path through the regulatory jungle.

So that's actually quite helpful.

And they have obviously been operating in San Francisco for a while.

I think they got approval for the city of L.A.

So these approvals are happening rapidly.

I think if you've got at scale a statistically significant amount of data that shows conclusively that the autonomous car has, let's say, half the accident rate of a human-driven car,

I think that's difficult to ignore because at that point, stopping autonomy means killing people.

So I actually do not think that there will be significant regulatory barriers provided there is conclusive data that the autonomous car is safer than a human-driven car.

And in my view, this will be much like elevators.

Elevators used to be operated by a guy with a relay switch.

But sometimes that guy would get tired or drunk or just make a mistake and tear somebody in half between floors.

Now we just get in an elevator and press a button.

We don't think about it.

In fact, it's kind of weird if somebody's standing there with a relay switch.

That'll be how cars work.

You just summon a car using your phone.

You get in. It takes you to a destination. You get out.

You don't even think about it.

You don't even think about it.

Just like an elevator.

It takes you to your floor.

That's it.

Don't think about how the elevator is working or anything like that.

And something I should clarify is that Tesla will be operating the fleet.

So you can think of like how Tesla, think of Tesla like some combination of Airbnb and Uber.

Meaning that there'll be some number of cars that Tesla owns itself and operates in the fleet.

There'll be some number of cars and then there'll be a bunch of cars where they're owned by the end user.

But that end user can add or subtract their car to the fleet whenever they want.

And they can decide if they want to only let the car be used by friends and family or only by five-star users or by anyone.

At any time they could have the car come back to them and be exclusively theirs.

Like an Airbnb.

You could rent out your guest room or not.

Anytime you want.

So as our fleet grows, we have 7 million cars, 9 million cars, eventually tens of millions of cars worldwide.

With a constant feedback loop every time something goes wrong, that gets added to the training data.

And you get this training flywheel happening in the same way that Google search has this sort of flywheel.

It's very difficult to compete with Google because people are constantly doing searches and clicking and Google's getting that feedback loop.

It's the same with Tesla, but at a scale that is maybe difficult to comprehend.

But ultimately it'll be tens of millions.

I think there's also some potential here for an AWS element down the road where if we've got very powerful inference,

because we've got a hardware 3 in the cars, but now all cars are being made with hardware 4.

Hardware 5 is pretty much designed and should be in cars hopefully towards the end of next year.

There's a potential to have for the car to run when the car is not moving, to actually run distributed inference.

Kind of like AWS, but distributed inference.

It takes a lot of computers to train an AI model, but many orders of magnitude less compute to run it.

So if you can imagine a future perhaps where there's a fleet of 100 million Teslas and on average they've got maybe a kilowatt of inference compute,

that's 100 gigawatts of inference compute distributed all around the world.

It's pretty hard to put together 100 gigawatts of AI compute.

And even in an autonomous future where the car is perhaps used instead of being used 10 hours a week, it's used 50 hours a week,

that still leaves over 100 hours a week where the car inference computer could be doing something else.

And it seems like it would be a waste not to use it.

Ashu, do you want to chime in on the process and safety?

Yeah, we have multiple tiers of validating the safety.

In any given week we train hundreds of neural networks that can produce different trajectories for how to drive the car.

We replay them through the millions of trips that we have already collected from our users and our own QA.

Those are like critical events, like someone jumping out in front or like other critical events that we have gathered database over many, many years.

And we replay through all of them to make sure that we are net improving safety.

And on top of it we have simulation systems that also try to recreate this and test this in closed loop fashion.

Once all of this is validated, we give it to our own QA drivers.

We have hundreds of them in different cities in San Francisco, Los Angeles, Austin, New York, a lot of different locations.

They are also driving this and collecting real world miles.

And we have an estimate of what are the critical events, are they a net improvement compared to the previous week's builds.

And once we have confidence that the build is a net improvement, then we start shipping to early users, like 2,000 employees initially that they would like get the build.

They will give feedback on like if it's an improvement or are they noting some new issues that we did not capture in our own QA process.

And only after all of this is validated, then we go to external customers.

And even when we go external, we have like live dashboards of monitoring every critical event that's happening in the fleet, sorted by the criticality of it.

So we are having a constant pulse on the build's quality and the safety improvement along the way.

And then any failures that you don't need to do, you get the data back, add it to the training, and that improves the model in the next cycle.

So we have this like constant feedback loop of issues, fixes, evaluations, and then rinse and repeat.

And especially with the new v2 architecture, all of this is automatically improving without requiring much engineering interventions.

In the sense that people, engineers don't have to be creative in like how they code the algorithms.

It's mostly learning on its own based on data.

So you see that, okay, we fail here, or like this is how a person shows this is how you drive this intersection or something like that.

They get the data back, we add it to the neural network, and it learns from that training data automatically instead of some engineer saying that, oh, here you must rotate the steering wheel by this much or something like that.

So there's no hard inference conditions. Everything is neural network. It's very soft. It's probabilistic.

So it will adapt its probability distribution based on the new data that it's getting.

Yeah, and we do have some insight into how good the things will be in like, let's say, three or four months.

Because we have advanced models that are far more capable than what is in the car, but have some issues with them that we need to fix.

So like there'll be a step change improvement in the capabilities of the car, but it'll have some quirks that need to be addressed in order to release it.

As Ashok was saying, we have to be very careful in what we release to the fleet or to customers in general.

So if we look at, say, 12.4 and 12.5, which really could arguably even be version 13 and version 14, because it's pretty close to total retrain of the neural nets, and in each case are substantially different.

So we have good insight into how well the car will perform in, say, three or four months.

In terms of scaling loss, people in the AI community generally talk about model scaling loss, where they increase the model size a lot and then they have corresponding gains in performance.

But we have also figured out scaling loss and other access.

In addition to the model size scaling, we can also have data scaling.

You can increase the amount of data you use to train the neural network, and that also gives similar gains.

And you can also scale up by training compute.

You can train it for much longer and get more GPUs or more Dojo nodes, and that also gives better performance.

And you can also have architecture scaling, where you come up with better architectures that for the same amount of compute produce better results.

So a combination of model size scaling, data scaling, training compute scaling, and architecture scaling, we can basically extract, like, okay, if the country is scaling based on this ratio, we can predict future performance.

Obviously, it takes time to do the experiments because it takes, you know, a few weeks to train.

It takes a few weeks to collect tens of millions of video clips and process all of them.

But you can estimate what's going to be the future progress based on the trends that we have seen in the past, and they're generally held true based on the past data.

Okay, thank you very much. Let's go to the next question, which is, can we get an official announcement of the timeline for the $25,000 vehicle?

I think Elon mentioned it in the opening remarks, but as you mentioned, we're updating our future vehicle lineup to accelerate the launch of our low-cost vehicles in a more CapEx efficient way.

That's our mission, to get the most affordable cars to customers as fast as possible.

These new vehicles will be built on our existing lines and open capacity, and that's a major shift to utilize all our capacity with marginal CapEx before we go spend high CapEx to do anything.

Yeah, we'll talk about this more on August 8th.

But really, the way to think of Tesla is almost entirely in terms of solving autonomy and being able to turn on that autonomy for a gigantic fleet.

And I think it might be the biggest asset value appreciation in history when that day happens, when you can do unsupervised full self-driving.

Five million cars?

Yeah.

A little less.

Some of those have been. Yeah, we have.

It'll be 7 million cars in a year or so.

And then 10 million, and then eventually we're talking about tens of millions of cars.

Not eventually, it's like, we're talking about this, yeah, within the decades, it's several tens of millions of cars, I think.

Thank you. The next question is, what is the progress of Cybertruck ramp?

I can take that one too. Cybertruck hit 1k a week just a couple weeks ago.

This happened in the first four to five months since we SOPed late last year.

Of course, volume production is what matters. That's what drives costs, and so our costs are dropping.

But the ramp still faces a lot of challenges with so many new technologies, some supplier limitations, et cetera, and we'll continue to ramp this year, just focusing on cost efficiency and quality.

Okay, thank you.

The next question, have any of the legacy automakers contacted Tesla about possibly licensing FSD in the future?

We're in conversations with one major automaker regarding licensing FSD.

Thank you.

The next question is about the robotaxi unveil. Elon already talked about that, so we'll have to wait till August.

The following question is about the next generation vehicle. We already talked about that.

So let's go to the Semi. What is the timeline for scaling Semi?

So we're finalizing the engineering of the Semi to enable a super cost-effective high-volume production with our learnings from our pilot fleet and Pepsi's fleet, which we're expanding this year marginally.

In parallel, as we showed in the shareholders deck, we have started construction on the factory in Reno.

Our first vehicles are planned for late 2025 with external customers starting in 2026.

Okay, a couple more questions. So our favorite, can we make FSD transfer permanent until FSD is fully delivered with level 5 autonomy?

No.

Okay, next question.

What is getting the production ramp at Lathrop? Where do you see the megabit run rate at the end of the year? Mike?

Yeah, Lathrop is ramping as planned. We have our second GA line allowing us to increase our exit rate from 20 gigawatt hours per year at the start of this year to 40 gigawatt hours per year by the end of the year.

That line is commissioned. There's really nothing limiting the ramp.

Given the longer sales cycles for these large projects, we typically have order visibility 12 to 24 months prior to ship date, so we're able to plan the build plan several quarters in advance.

So this allows us to ramp the factory to align with the business and order growth.

Lastly, we'd like to thank our customers globally for their trust in Tesla as a partner for these incredible projects.

Okay, thank you very much. Let's go to analyst questions.

The first question comes from Tony Sakonagi from Bernstein. Tony, please go ahead and unmute.

Thank you for taking the question. I was just wondering if you could elaborate a little bit more on kind of the new vehicles that you talked about today.

Are these like tweaks on existing models, given that they're going to be running on the same lines, or are these like new models?

And how should we think about them, you know, in the context of like the Model 3 Highland update?

What will these models be like relative to that?

And given the quick time frame, you know, Model 3 Highland has required a lot of work and a lot of retooling. Maybe you can help put that all in context. Thank you. And I have a follow-up, please.

I think we've said all we will on that front. So, what's your follow-up?

It's a more personal one for you, Elon, which is that you're leading many important companies right now.

Maybe you can just talk about where your heart is at in terms of your interests, and do you expect to lessen your involvement with Tesla at any point over the next three years?

Well, Tesla constitutes the majority of my work time, and I work pretty much every day of the week. It's rare for me to take a Sunday afternoon off.

So, I'm going to make sure Tesla is very prosperous, and it is prosperous, and it will be very much so in the future.

Okay, thank you. Let's go to Adam Jonas from Morgan Stanley. Adam, please go ahead and unmute.

Okay, great. Hey, Elon. So, you and your team on volume expect a 2024 growth rate notably lower than that achieved in 2023, but what's your team's degree of confidence on growth above 0%?

Or, in other words, does that statement leave room for potentially lower sales year-on-year?

No, I think we'll have higher sales this year than last year.

Okay. My follow-up, Elon, on future product. If you had nailed execution, assuming that you nail execution on your next-gen cheaper vehicles, more aggressive giga castings, I don't want to say one piece, but getting closer to one piece, structural pack, unboxed, 300-mile range, $25,000 price point, putting aside RoboTaxi, those features unique to you,

how long would it take your best Chinese competitors to copy a cheaper and better vehicle that you could offer a couple years from now? How long would it take your best Chinese competitors to copy that? Thanks.

I mean, I don't know what our competitors could do, except we've done relatively better than they have. If you look at the drop in our competitors in China sales versus our drop in sales, our drop was less than theirs. So, we're doing well.

But I think, you know, Cathy would say it best, like, really, we should be thought of as an AI robotics company. If you value Tesla as just like an auto company, you just have to fundamentally, it's just the wrong framework. If you ask the wrong question, then the right answer is impossible.

So, I mean, if somebody doesn't believe Tesla is going to solve autonomy, I think they should not be an investor in the company. Like, that is, but we will, and we are. And then you have a car that goes from 10 hours of use a week, like an hour and a half a day, to probably 50. But it costs the same.

I think that's the key thing to remember, right? Especially if you look at FSD supervised, if you didn't believe in autonomy, this should give you a preview that this is coming. It's actually getting better day by day.

Yeah, if you've not tried the FSD, 1.3, and like I said, 1.4 is going to be significantly better, and 1.5 even better than that. And we have visibility into those things, then you really don't understand what's going on. It's not possible.

Yeah, and that's why we can't just look at just as a car company, because a car company would just have a car. But here we have more than a car company, because the cars can be autonomous. And like I said, it's happening.

Yeah, this is all in addition to Tesla. The AI community is just like increasing, like improving rapidly.

And we're putting the actual auto in automobiles. So, sort of like, tell us about future horse carriages you're making. I'm like, well, actually, it doesn't need a horse. That's the whole point. That's really the whole point.

Okay, thank you. The next question comes from Alex Potter from Piper Sandler. Alex, please go ahead and unmute.

Great, thanks. Yeah, so couldn't agree more. The thesis hinges completely on AI, the future of AI, false self-driving, you know, neural net training, all of these things.

In that context, Elon, you've spoken about your desire to obtain 25% voting control of the company. And I understand completely why that would be.

So I'm not necessarily asking about that. I'm asking if you've come up with any mechanism by which you can ensure that you'll obtain that level of voting control.

Because if not, then the core part of the thesis could potentially be at risk. So any additional commentary you might have on that topic?

Well, I think no matter what Tesla, you know, even if I get kidnapped by aliens tomorrow, Tesla will solve autonomy, maybe a little slower, but it would solve autonomy for vehicles at least.

I don't know if it would win with respect to Optimus or with respect to future products. But it would, there's enough momentum for Tesla to solve autonomy, even if I disappeared for vehicles.

There's a whole range of things we can do in the future beyond that. I'd be more reticent with respect to Optimus.

If we have a super sentient humanoid robot that can follow you indoors and that you can't escape, you know, we're talking Terminator level risk, then, yeah, I'd be uncomfortable with, you know, if there's not some meaningful level of influence over how that is deployed.

And, you know, if there's shareholders have an opportunity to ratify or re-ratify the sort of competition, I guess I can't say that.

But that is a fact, they have an opportunity.

Okay.

Very good.

And, yeah, we'll see if the company generates a lot of positive cash flow, we can obviously buy back shares.

All right. That's actually all very helpful context. Thank you. Maybe one final question, then I'll pass it on.

Opex reductions. Thank you for quantifying the impact there. I'd be interested also in potentially more qualitative discussion of what the implications are for these headcount reductions. What are the types of activities that you're presumably sacrificing as a result of parting ways with these folks? Thanks very much.

So, you know, like we said, we've done these headcount reductions across the board. And, you know, as companies grow over time, you know, there are certain redundancies, there's some duplication of efforts, which happens in certain areas.

So, we need to go back and look at where all these pockets are, get rid of it. So, we're basically going through that exercise where we're like, hey, how do we set this company right for the next phase of growth?

And the way to think about it is, you know, any tree which grows, it needs pruning. This is the pruning exercise which we went through. And at the end of it, we'll be much stronger and much more resilient to deal with the future.

Because the future is really bright, like I said in my opening remarks. We just have to get through this period and get there.

Yeah, we're not giving up anything that is significant that I'm aware of. So, we've had a long period of prosperity from 2019 to now.

And, you know, so if a company sort of organizationally is 5% wrong per year, you know, that accumulates to 25, 30% of inefficiency. We've made some corrections along the way, but it is time to reorganize the company for the next phase of growth.

And you really need to reorganize it, just like a human when you start off as one cell and become a zygote and a blastocyst. And you start growing arms and legs and briefly you have a tail.

But you shed a tail. You shed a tail, hopefully. And then you're a baby. You know, basically, you have to be different. The organism, a company is kind of like a creature growing.

And if you don't reorganize it for different phases of growth, it will fail. You can't have the same organizational structure if you're, you know, 10 cells versus 100 versus a million versus a billion versus a trillion.

You know, we're humans are like around 35 trillion cells. It doesn't feel like it feels like, you know, like one person, but, you know, you're basically a walking cell colony of roughly 35 trillion, depending on your body mass.

And about three times that number in bacteria. So anyway, you've got to reorganize the company for a new phase of growth or it will fail to achieve that growth.

Thank you. Let's go to Mark Delaney from Goldman Sachs. Mark, please go ahead and unmute.

Yes. Good afternoon. Thanks very much for taking the question. The company had previously characterized potential FSD licensing discussions as in the early phase and some OEMs had not really been believing in it.

Can you elaborate on how much the licensing business opportunity you mentioned today has progressed? And is there anything Tesla needs to achieve with the technology in terms of product milestones in order to be successful at reaching a licensing agreement, in your view?

Well, I think we just need to it just needs to be obvious that our approach is the right approach. And I think it is. I think we're now with 12.3. If you just have the car drive you around, it is obvious that our solution with a relatively low cost inference computer and standard cameras can achieve self-driving.

No LIDARs, no radars, no ultrasonics, nothing. Just no heavy integration work for vehicle manufacturers. Yeah. So it really just be a case of having them use the same cameras and inference computer and licensing our software.

And but it's once becomes obvious that if you don't have this in a car, nobody wants your car. Yeah. It's like it's a smart car. And I mean, I remember like back when Nokia was king of the hill. Yeah.

And I saw them come out with a smartphone that was basically a brick with limited functionality. And then, you know, the iPhone and Android. But people still did not understand that all the phones are going to be that way. There's not going to be any flip phones.

There'll be a niche product or home phones. Yeah. Not even exactly. The last time you saw a home phone. I have no idea. Yeah. In a hotel. Sometimes in a hotel. Yeah. The hotels have them. Yeah.

So. The people don't understand all cars will need to be smart cars or you will not sell the car will not nobody will buy it. Once that becomes obvious, I think licensing.

Becomes not optional. Becomes a method of survival. Yeah. So it's licensed or nobody will buy your car.

I mean, one other thing which I'll add is in the conversations which we've had with some of these OEMs. I just want to also point out that they take a lot of time in their product lifecycle. Yeah. They're talking about years before they will.

You know, put it in their product. They might we might have a licensing deal earlier than that, but it takes a while. So this is where the big difference between us and them is.

But yeah, I mean, really a deal signed now would result in it being a car probably three years.

Yeah, that's like lightning. Basically. So that's being eager. Oh, yeah. Yeah.

So I would be surprised if we do sanity. I think we're good chance. We do sign a deal this year.

Maybe more than one. But yeah, it would be probably three years before it's integrated with a car, even though all you need is cameras and our inference computer.

So it's like not a massive design change.

Yeah. And again, just to clarify, it's not that work which we have to do. It's the work which they have to do. Yeah.

Yeah. Yeah. Very helpful. Thank you. My follow up was to better understand Tesla's approach to pricing going forward. Previously, the company had said that the price reductions were driving incremental demand with how affordable the cars have become, especially for vehicles that have access to IRA credits.

And some of the leasing offers that Tesla has in place. Do you still see meaningful incremental price reductions as making sense from here for the existing products? And can the company immediately lower prices from here and also stay free, cash flow positive on an annual basis with the current product set?

Thanks. Yeah, I think we can be recaps of positive meaningfully. Yeah.

I think I've said it in his opening remarks, like our cost down efforts. We basically were offsetting the price. That's what I was going to say. Like, we're trying to give it back to the customers.

Yeah. I mean, at the end of the day, like for any given company, if you sell a great product at a great price, the sale, if you have a great product at a great price, the sales will be excellent.

That's true of any arena. So over time, we do need to keep making sure that we're, that it's a great product at a great price and moreover, that that price is accessible to people.

So it's not you have to solve both the value for money and the fundamental affordability question. The fundamental affordability question is sometimes overlooked.

If somebody is earning several hundred thousand dollars a year, they don't think of a car from a fundamental affordability standpoint, but from vast majority of people are living paycheck to paycheck.

So it actually makes difference if the if the cost per month for lease or financing is ten dollars one way or the other.

So. It is important to keep improving the affordability and to keep making the price.

The price more accessible, the value for money better and to keep improving that over time.

But also to make kick ass customers.

People want to buy. Yeah, it's got to be a great product at a great price.

And the standards for what constitutes a great product at a great price keep increasing.

So there's like you can't just be static. You have to keep saying keep making the car better, improving the price, but improving the cost of production.

And that's what we're doing.

And in fact, like I said in my opening remarks also, like the revised, the updated Model 3 is a fantastic car.

I don't think people fully even understand that amount of engineering effort which has gone and Lars and team have actually put out videos explaining how much the car is different when it looks and feels different.

Not only it looks and feels different, we've added so much value to it, but you can lease it for like as low as $299 a month.

Yeah. Without gas. Yeah.

All right. The next question comes from George from Canaccord.

George, please go on mute.

Hi. Thank you for taking my question.

First, can you please help us understand some of the timing of launching FSD and additional geographies, including maybe clarifying your recent comment about China?

Thank you.

I mean, like new markets. Yeah, we are. There are a bunch of markets where we don't currently sell cars that we should be selling cars in.

We'll see some acceleration of that.

And FSD in new markets?

Yes. So the thing about the end to end neural net based autonomy is that just like a human, it actually works pretty well without modification in almost any market.

So we plan on with the approval of the regulators releasing it as a supervised autonomy system in any market that where we can get regulatory approval for that, which we think includes China.

So. Yes, it's just like a human.

You can go rent a car in a foreign country and you can drive pretty well.

Obviously, if you're if you live in a country, you'll drive better.

And so we will make our drive better in these other countries with country specific training.

But it can drive quite well almost everywhere.

The basics of driving are basically the same everywhere. Like my car is a car.

The traffic light road is that. Yeah.

And I sense that it shouldn't hit things no matter where.

Exactly. There are some road rules that you need to follow.

And in China, you shouldn't cross over a solid line to do a lane change.

The US is a recommendation.

China, you get fined heavily if you do that.

We have to do some reductions, but it's mostly smaller reductions, not like an entire change of stack or something like that.

Yeah.

George, do you have a follow up?

So my follow up has to do with the first quarter deliveries.

And I'm curious as to whether or not you feel that supply constraints that you mentioned throughout the release impacted the results.

And if you can, can you help us quantify that?

And is that why you have some confidence in unit growth in 2024?

Yeah, I think we did cover this a little bit in the opening remarks to Q1 had a lot of different things which are happening.

You know, seasonality was a big one.

Continued pressure from the macroeconomic environment.

We had attacks at our factory.

We had Red Sea attacks.

We're ramping Model 3.

We're ramping Model Cyber Truck.

All these things are happening.

I mean, it almost feels like a culmination of all those activities in a constrained period.

And that gives us that confidence that, hey, we don't expect these things to recur.

Yeah, we think Q2 will be a lot better.

Yeah.

It's just one thing after another.

Our specs are crazy.

Yeah, exactly.

It's just, if you've got cars that are sitting on ships, they obviously cannot be delivered to people.

And if you've got excess demand for Model 3 and Model Y in one market, but you don't have it there, it's an extremely complex logistics situation.

So, you know, I'd say also we did overcomplicate the sales process, which we've just in the past week or so have greatly simplified.

So, it became far too complex to buy a Tesla, whereas it should just be you can buy the car in under a minute.

So, we're getting back to the you can buy a Tesla in under a minute interface from what was quite complex.

Okay, thank you. Let's go to Colin Rush from Oppenheimer.

Colin, go ahead and unmute, please.

Thanks so much, guys.

You know, given the pursuit of Tesla really as a leader in AI for the physical world, and your comments around distributed inference,

can you talk about what that approach is unlocking beyond what's happening in the vehicle right now?

Do you want to say something?

Yeah, I can mention like the car, even when it's a full robot taxi, that's probably going to be used around 50 hours a week.

That's my guess, like a third of the hours of the week.

Yeah, it could be more or less, but then there's certainly going to be some hours left for charging and cleaning and maintenance.

In that world, you can do a lot of other workloads.

Even right now, we are seeing, for example, these LLM companies have this big batch workloads where they send a bunch of documents,

and those are run through pretty large neural networks, and take a lot of compute to chunk through those workloads.

And now that we have already paid for this compute in these cars, it might be wise to use them and not let them be idle,

and not be buying a lot of expensive machinery and letting them be idle.

We don't want that. We want to use the compute as much as possible, and close to basically 100% of the time, make effective use of it.

That's right. I think it's analogous to Amazon Web Services,

where people didn't expect that AWS would be the most valuable part of Amazon when it started out as a bookstore.

So that was on nobody's radar.

But they found that they had excess compute because the compute needs would spike to extreme levels for brief periods of the year,

and then they had idle compute for the rest of the year.

So then what should they do with all that excess compute for the rest of the year?

Monetize it?

Yeah, monetize it.

So it seems like kind of a no-brainer to say, "Okay, if we've got millions and then tens of millions of vehicles out there

where the computers are idle most of the time, we might as well have them do something useful."

Exactly.

And then if you get to the 100 million vehicle level, which I think we will at some point get to,

and you've got a kilowatt of usable compute, and maybe you're on hardware six or seven by that time,

then I think you could have on the order of 100 gigawatts of usable compute,

which might be more than anyone, more than any company, probably more than any company.

Yeah, probably. Because it takes a lot of intelligence to drive the car anyway,

and when it's not driving the car, you just put this intelligence to other users,

just solving scientific problems.

Just like a human.

Or answering dumb questions for someone else.

We've already learned a lot about deploying workloads to these compute nodes.

Yeah. And unlike laptops and our cell phones, it is totally under testers' control,

so it's easier to distribute the work product across different nodes,

as opposed to asking users for permission on their own cell phones would be very tedious.

Well, you're just draining the battery on the phone.

Yeah, exactly. The battery is also needed.

So technically, I suppose, Apple would have the most amount of distributed compute,

but you can't use it because you can't just run the phone at full power and drain the battery.

Yep.

So, whereas for the car, even if you're a kilowatt-level inference computer,

which is crazy power to get to a phone,

if you've got a 60-kilowatt-hour pack, it's still not a big deal to run.

Whether you're plugged in or not, you could run for 10 hours

and use 10 kilowatt-hours of compute.

Yeah.

We've got a built-in liquid-cold thermal management.

Yeah, exactly.

It's distributed power, distributed access to power, and distributed cooling.

And it's already paid for.

Yeah, I mean, that distributed power and cooling, people underestimate that costs a lot of money.

Yeah, it's a really big difference.

And the CapEx is shared by the entire world.

Yes.

Everyone owns a small chunk, and they get a small profit out of it.

Yeah.

Thanks so much, guys. And just my follow-up is a little bit more mundane.

Looking at the 4680 ramp, can you talk about how close you are to target yields

and when you might start to accelerate incremental capacity expansions on that technology?

You know, we're making good progress on that.

But I don't think it's super important for at least the near term.

As Lars said, we think it will exceed the competitiveness of suppliers by the end of this year.

And then we'll continue to improve it.

Yeah, I mean, I think it's important to note also that the ramp right now is relevant to the Cybertruck ramp.

Yeah.

And so we're not going to just randomly build 4680s unless we have a place to put them.

And so we're going to make sure we're prudent about that.

But we also have a lot of investments with all our self-suppliers and vendors.

They're great partners, and they've done great development work with us.

And a lot of the advancements in technology and chemistry we found in 4680, they're also putting into their cells.

Yeah, I mean, a big part of the 4680, it tells us doing internal sales, was a hedge against what would happen with our suppliers.

Because for a while there, it was very difficult because every big car maker put in massive battery orders.

And so the price per kilowatt hour of lithium ion batteries went to crazy numbers, to crazy levels.

Bonkers.

Yeah, just bonkers.

So we had to take a huge hedge here to deal with cost per kilowatt hours numbers that were double what we anticipated.

If we have an internal cell production, then we have that hedge against demand shocks.

There was too much demand.

That's really the way to think about it.

It's not like we want to take on a whole bunch of problems just for the hell of it.

We did this whole program in order to address the crazy increase in cost per kilowatt hour from our suppliers due to gigantic orders placed by every car maker on Earth.

So.

Okay, thank you.

Our next question comes from Ben Kalo from Baird.

Ben, go ahead and unmute.

And you're still muted.

Well, once again, I would just like to strongly recommend that anyone who is, I guess, thinking about the Tesla stock should really drive FSD 12.3.

You can't, it's impossible to understand the company if you do not do this.

All right.

So since Ben is not unmuting, let's try Shreyas Patel from Wealth Research.

Final question.

Oh, hey, thanks so much.

Just, you know, Elon, during the Investor Day last year, you mentioned that auto cogs per unit for the next-gen vehicle would decline by 50 percent versus the current three and Y.

I think that was implying something around $20,000 of cogs.

About a third of that was coming from the unbox manufacturing process.

But I'm curious if you see an opportunity that some of the other drivers around powertrain cost reduction or material cost savings, would those be largely transferable to some of the new products that you're now talking about introducing?

Yeah, sure.

I mean, in short, yes.

I mean, like, you know, the unbox manufacturing method is certainly great and revolutionary, but with it comes some risk because, you know, it's new production lines and all the subsystems we developed.

Whether it was powertrains, battery drive units, battery improvements in manufacturing and automation, thermal systems, seating, integration of interior components and reduction of LV controllers.

All that's transferable, and that's what we're doing.

You know, trying to get it into our products as fast as possible.

And so, yeah, that engineering work, we're not trying to just throw it away and put it in a coffin.

We're going to take it and utilize it and utilize it to the best advantage of the cars we make and the future cars we make.

Okay, great.

And then just on that topic of 4680 cells, I know you mentioned it.

You really thought of it more as like a hedge against rising battery costs from other OEMs.

But it seems, you know, even today, you know, it seems like you would have a cost advantage against some of those other automakers.

And I'm wondering, you know, given the rationalizing of your vehicle manufacturing plans that you're talking about now, if there's an opportunity to maybe, you know, convert the 4680 cells and maybe sell those to other automakers and really generate an additional revenue stream.

I'm just curious if you have any thoughts about that.

What seems to be happening is that the – unless I'm missing something – the orders for batteries from other automakers have declined dramatically.

So we're seeing much more competitive prices for cells from our suppliers, dramatically more competitive than in the past.

It is clear that a lot of our suppliers have excess capacity.

Yeah. In addition to what Elon – this is Karan, by the way – in addition to what Elon said about 4680, what 4680 did for us from a supply chain perspective was help us understand the supply chain that's upstream of our cell suppliers.

So a lot of the deals that we had struck for 4680, we can also supply those materials to our partners, reducing the overall cost back to Tesla.

So we're basically inserting ourselves in the upstream supply chain by doing that.

So that's also been beneficial in reducing the overall pricing in addition to the excess capacity that these suppliers have.

Yeah. I mean, this is going to wax and wane, obviously.

So, you know, there's going to be a boom and bust in battery cell production where production exceeds supply, and then supply exceeds production, and back and forth, kind of like, I don't know, DRAM or something.

But, you know, so it's like what is true today will not be true in the future.

There's going to be somewhat of a boom and bust cycle here.

And then there are additional complications with government incentives, like the Inflation Reduction Act, the IRA.

Which I always found like a funny name for it.

A comical name.

Yeah. Is it like the Irish Republican Army?

The Internet Research Agency from Russia?

Independent Retirement Camp?

Yeah, exactly.

Roth IRA.

And it's like Forrest Vitaman situations, which IRA wins.

So, but it does complicate the incentive structure.

So that there is perhaps a stronger demand for cells that are produced in the U.S. than outside the U.S.

But then how long does that, the IRA, last? I don't know.

Which is why it's important that we have both inline cells and vendor cells that hedge against all of this.

Yeah.

Okay. Thank you very much. That's all the time we have today.

But at the same time, I would like to make a short announcement.

And I wanted to let the investment community know that about a month ago, I met up with Elon and Bybuff and announced that I'll be moving on from the world of investor relations.

I'll be hanging around for another couple of months or so.

So feel free to reach out any time.

But after this seven-year sprint, I'm going to be taking a break and spending some good quality time with my family.

And I wanted to say that these seven years have been the greatest privilege of my professional life.

I'll never forget the memories from, I started literally at the beginning of production hell, and just watching the company from the inside to see what it's become today.

And I'm especially super thankful to the people in this room and dozens of people outside of this room that I've worked for over the years.

I think the team strength and teamwork at Tesla is unlike anything else I've seen in my career.

Elon, thank you very much for this opportunity.

Thank you for seeking investor feedback and regularly and debating it with me.

Yeah, well, I mean, the reason I reached out to you was because I thought your analysis of Tesla was the best that I'd seen.

Thank you.

So, yeah, thank you for helping Tesla get to where it is today over seven years.

It's been a pleasure working with you.

Thank you so much.

Yeah, thank you for all the thousands of shareholders that we've met over the years and walked around factories and loved all the interactions, even the tough ones.

And yeah, looking forward to the call in the next three months, but I'll be on the other side listening in.

Thank you very much.

Thanks.

Thank you.