SES AI Corporation (SES) 2024년 1분기 어닝콜

---

SES AI Corporation ( NYSE:SES ) 2024년 1분기 실적 컨퍼런스 콜 2024년 5월 3일 오전 9시(ET)

기업 참가자

Kyle Pilkington - 최고 법률 책임자
Qichao Hu - 창립자, 회장 겸 CEO
Jing Nealis - CFO

회의 통화 참가자

마크 슈터 - 윌리엄 블레어
숀 세버슨 - 워터 타워 연구

운영자

좋은 아침입니다. SES 2024년 1분기 비즈니스 및 재무 결과 발표에 오신 것을 환영합니다. 제 이름은 Brica이고 오늘 통화의 진행자는 제가 될 것입니다. 통화의 프리젠테이션 부분에서는 모든 회선이 음소거되어 있으며 마지막에는 질문과 답변을 할 수 있는 기회가 있습니다. [운영자 지침].

감사합니다. 이제 귀하의 호스트이신 최고 법률 책임자인 Kyle Pilkington에게 회의를 넘기고 시작하겠습니다. 그러니 카일, 계속하세요.

카일 필킹턴

안녕하세요 여러분. 2024년 1분기 실적을 다루는 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 오늘 나와 함께한 사람은 창립자이자 CEO인 Qichao Hu입니다. 및 최고 재무 책임자(CFO) Jing Nealis. 우리는 어제 오후 4시 직후에 주주 서신을 발행했는데, 이 서신에는 재무 결과와 비즈니스 업데이트가 포함되어 있습니다. 당사 웹사이트 ses.ai의 투자자 관계 섹션에서 주주 서한 및 오늘 전화 회의 웹캐스트 링크가 포함된 보도 자료를 확인하실 수 있습니다. 시작하기 전에 오늘 논의에는 관련 증권법의 의미 내에서 미래 예측 정보나 미래 예측 진술이 포함될 수 있다는 점을 상기시켜 드립니다.

이러한 진술은 현재 시점에서의 당사의 예측과 기대에 기초한 것입니다. 이러한 진술에는 특정 위험, 가정 및 불확실성이 포함될 수 있으며 이로 인해 당사의 실제 또는 미래의 결과와 성과가 이 진술에 표현되거나 암시된 것과 실질적으로 다를 수 있습니다. 우리의 결과가 현재 기대와 크게 달라질 수 있는 위험과 불확실성에는 최신 수익 발표 및 SEC 서류에 자세히 설명된 내용이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 오늘 아침에는 당사의 사업과 분기 실적을 검토해 보겠습니다.

그걸로 Qichao에게 넘기겠습니다.

후 치차오

좋은 아침입니다. 통화에 참여해 주셔서 감사합니다 . 우리의 임무는 리튬-금속 배터리를 사용하여 육상 및 공중에서 전기 운송의 새로운 시대를 여는 것입니다. 우리가 다른 어떤 리튬 금속 배터리 제조업체도 이전에 달성하지 못했다고 생각하는 두 가지 중요한 이정표에 도달하면서 지난 몇 주 동안 새로운 시대가 훨씬 더 가시화되었습니다. 우리는 오늘 이러한 성과에 대해 더 자세히 이야기하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 이정표가 EV 및 UAM 애플리케이션 모두를 위한 리튬-금속 기술 상용화 경쟁에서 우리의 선두를 강화한다고 믿기 때문입니다.

오늘 아침에는 어떻게 이 지점에 도달했는지, 그리고 SES AI가 앞으로 나아갈 의미는 무엇인지에 집중하는 시간을 갖고 싶습니다. 우리는 우리의 비전을 뒷받침하는 사업의 네 가지 기둥에 대해 이야기했으며 올해 각 기둥에서 상당한 발전을 이루었습니다. 먼저 우리의 핵심 초점인 EV에 대해 이야기해 보겠습니다. 현대, 혼다, GM 등 JDA 파트너사로부터 검증받은 극도로 차별화된 고밀도 배터리 기술 플랫폼을 보유하고 있습니다. 지난주 현대자동차와의 JDA 파트너십이 다음 단계로 접어들고 있다는 우리의 발표는 증가하는 수요를 신속하게 충족하기 위해 제조 규모를 확장할 수 있는 우리의 기술과 역량을 더욱 입증했습니다.

이번 계약은 SES AI와 우리 업계의 두 가지 글로벌 최초를 의미합니다. 리튬금속 배터리 제조업체가 자동차 OEM 시설 내에 라인을 구축하는 것은 이번이 처음이며, 두 개의 B 샘플 개발 JDA를 진행 중인 유일한 리튬금속 배터리 회사가 되었습니다. 지난 몇 달 동안 우리는 미국의 OEM이 어떻게 EV 야망을 축소하고 있는지에 대한 보도를 보았습니다.

그러나 이미 미국에서 두 번째로 큰 EV 제조업체인 현대는 2030년까지 세계 3위의 EV 제조업체가 되는 데 주력하고 있습니다. 그들은 최근 EV 라인업을 31개 모델로 늘리고 연구 인력을 추가하기 위해 500억 달러 이상을 투자한다고 발표했습니다. 새로운 EV 및 배터리 개발. Honda는 지난주 캐나다의 EV 공장에 150억 달러를 투자한다고 발표하여 향후 10년 동안 매우 야심 찬 목표에 대한 약속을 강화했습니다.

현대자동차와 공동 개발 계약의 다음 단계로 나아가는 것의 중요성과 현대자동차가 SES AI의 기술과 역량에 대해 갖고 있는 신뢰는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 현대자동차는 대한민국 의왕에 있는 전기화 연구센터의 전용 B-샘플 시설 개발에 자금을 지원하는 한편, SES AI는 이 새로운 시설 내에서 세계 최대 용량의 리튬-금속 라인 중 하나를 구축하고 운영하는 데 투자할 것입니다.

우리는 이 라인이 올해 4분기 초에 준비될 것으로 예상하며 그 후 몇 달 후에 Avatar AI 인프라가 준비될 것으로 예상합니다. 생산량이 증가하면 더 많은 테스트 외에도 아바타 AI에 대한 더 많은 훈련이 가능해집니다. 우리가 수행할 테스트는 성능 수명주기에 관한 것입니다. 우리는 세포가 어디에서 실패하는지 이해하기 위해 극한까지 세포를 테스트할 것입니다. 이 프로세스는 다른 B-샘플 계약에 따라 수행하는 작업과 유사합니다.

현대의 의왕 시설에서 이 B-샘플 라인을 운영하는 것은 C-샘플과 그 이상, 특히 과거에 언급한 합작 투자를 통해 필요한 대규모 지원을 지원하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는 작업에 대한 좋은 사례가 될 것입니다. 생산 시작을 위해. 두 번째 UAM은 EV가 핵심 초점이지만 리튬 금속 배터리의 흥미로운 응용 프로그램인 Urban Air Mobility(UAM)에 전념하고 있습니다. 이것이 우리 임무의 두 번째 기둥입니다. UAM은 우리가 이미 EV에 대해 수행하고 있는 것 외에 추가적인 개발이 거의 필요하지 않은 인접 성장 기회이며, 우리는 이것이 리튬-금속에 완벽하게 적합하다고 믿습니다.

약간의 추가 개발을 말한다면, 우리가 EV용으로 제공한 B 샘플 셀이 UAM의 상용 생산과 거의 동일하다는 의미입니다. 두 개의 B-샘플 계약이 진행되면 이러한 학습 내용을 UAM에 적용할 수 있습니다. UAM은 마일당 승객당 수익이 주요 지표이고 중량이 주요 관심사인 차량 모델에서 운영됩니다. 리튬-금속의 에너지 밀도는 항공기가 두 배의 승객 수, 두 배의 화물량, 두 배의 마일리지를 운송할 수 있음을 의미합니다. 이러한 단계적 변화는 UAM 운영자의 수익성을 크게 향상시킵니다. 이 분야의 First Mover로서 이는 우리가 이 시장을 만들 수 있는 기회가 있다는 의미이기도 합니다.

우리는 이미 OEM으로부터 높은 수요를 보고 있으며 상위 5개 OEM과 셀 샘플링 및 공급 계약이 점점 늘어나고 있습니다. 또한 우리의 파트너인 현대가 매우 공격적이었고 UAM에 대한 헌신을 보여주었다는 점에 주목하고 싶습니다. 우리는 이미 한국의 EV A 샘플 라인을 UAM 전용 라인으로 전환하는 작업에 착수했으며 9월 완료를 목표로 하고 있습니다.

셋째, AI는 모든 제품 라인에서 실질적인 안전을 보장하기 위해, 특히 C-Sample 및 상용 배포를 준비할 때 배터리 상태를 모니터링하고 사고를 예측하기 위해 Avatar AI의 사용을 대폭 확대했습니다. 리튬-금속 대형 셀 아바타 AI 예측 정확도는 2022년 60%에서 지난해 92%로 증가했습니다. 우리의 목표는 연말까지 정확도 95%입니다. 궁극적으로 우리는 EV와 UAM에 대해 거의 100%에 가까운 안전 보장을 달성하고 미래 로드맵 전해질 개발에 AI를 사용할 수 있는 기반을 개척하는 것을 목표로 합니다. Avatar AI를 통해 우리는 단순한 배터리 회사 그 이상을 구축하고 있습니다. 우리는 전기 운송을 위한 초지능 AI를 구축하고 있습니다.

우리의 새로운 전해질 주조소는 이제 완전히 가동되었으며, 인간과 AI가 생성한 새로운 아이디어를 훨씬 더 빠르게 테스트할 수 있습니다. 우리는 여러 개의 대규모 분자 데이터베이스를 큐레이팅하고 고전 물리학 시뮬레이션과 기계 학습을 모두 사용하여 체계적으로 스크리닝하고 있습니다. 목표는 관련 소분자 우주를 지도화하는 것입니다. 우리는 컴퓨팅 성능과 기계 학습 도구에 관한 여러 주요 연구 그룹과 협력하게 되어 매우 기쁩니다.

AI for Science는 재료 발견의 미래이며 SES AI는 세계 최고의 기계 학습 과학자, 배터리 도메인 전문가, 고급 화학 합성 및 세포 테스트 시설을 통합합니다. 이를 통해 우리는 업계에서 전례가 없는 속도로 EV 및 UAM용 제품을 혁신하고 개선할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다.

넷째, 지속가능성이다. 마지막으로, 우리는 지속 가능성을 운영 및 혁신에 통합하여 공급망 효율성을 높여 생산 일정을 가속화하고 비용을 절감하고 있습니다. 우리는 최근 리튬 금속에 대한 최첨단 재활용 기술을 개발하기 위해 Worcester Polytechnic Institute(WPI)의 새로운 연구 계획에 자금을 지원하겠다고 발표했습니다. 현재까지 리튬이온 배터리의 재활용은 초기 단계지만, 리튬금속 배터리의 재활용 기술은 아직 개발되지 않았다. 리튬-금속 배터리를 재활용하는 것은 원자재 부족과 환경 문제를 줄이는 데 매우 중요합니다.

우리가 추구하는 또 다른 계획은 화학적 용매 증발을 줄일 수 있는 건식 전극을 연구하는 것입니다. 우리는 머지않아 이러한 노력에 대한 협력 파트너를 발표할 것으로 기대합니다. 환경적 노력을 비즈니스에 통합하는 실시간 사례로서 우리는 최근 SES Cares를 발표했습니다. 이 이니셔티브는 산불을 모니터링하고 해양 동물을 보호하는 조직과 협력하여 리튬 금속 A 및 B 샘플 셀로 고급 드론을 구동하고 현장 데이터를 수집하여 아바타 AI를 교육합니다. 우리는 5월 말에 첫 번째 지속 가능성 보고서를 게시할 때 이 이니셔티브와 훨씬 더 광범위한 지속 가능성 전략에 대한 자세한 내용을 알려드릴 것입니다.

2024년 목표. 우리는 지난 분기에 2024년이 리튬-금속 배터리 상용화의 핵심 해가 될 것이라고 언급했으며 지금까지 연간 목표를 달성한 것에 매우 만족하고 있습니다. 우리는 두 개의 B 샘플을 진행 중인 세계 최초의 리튬 금속 배터리 제조업체가 되었으며 OEM 시설 내에서 라인을 구축하는 최초의 회사가 될 것으로 기대합니다. Avatar AI를 통해 우리는 올해 가장 많은 수의 셀을 생산하고 이전보다 더 많은 관련 품질 검사를 수행할 것으로 기대합니다. 이러한 데이터 증가는 아바타 AI의 정확성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 미래의 전해질 발견을 가속화하기 위해 우리는 새로운 AI 모델을 교육 및 개발하고 전해질 주조소에서 이러한 모델로 생성된 새로운 아이디어를 테스트하고 있습니다.

이제 우리 재정에 대해 간략하게 논의하기 위해 Jing에게 넘어가겠습니다.

징 닐리스

고마워요, 치차오. 여러분 좋은 오후입니다. 오늘은 2024년 1분기 재무 결과를 다루고 2024년 전체 운영 및 자본 예산에 대해 논의하겠습니다. 1분기 GAAP 운영 비용은 2,130만 달러였으며 여기에는 주식 기반 보상 비용 480만 달러가 포함되었습니다. OEM 파트너로부터 1,100만 달러의 지급금을 받았기 때문에 운영에 사용된 현금은 900만 달러였습니다.

자본 지출은 680만 달러였습니다. 우리는 3억 1900만 달러의 유동성으로 1분기를 마감했습니다. 우리의 강력한 대차대조표는 우리가 상용화 목표를 달성하기 위한 궤도에 오르는 동안 회사를 지원할 것입니다. 2024년 전체에 대한 우리의 재정 지침은 변경되지 않았습니다. 우리는 운영으로 인한 현금 사용량이 9천만 달러에서 1억 달러에 달하고 자본 지출이 2천만 달러에서 3천만 달러에 이를 것으로 계속 예상하고 있습니다. 우리는 올해 총 현금 사용량이 1억 1천만 달러에서 1억 3천만 달러 사이가 될 것으로 예상합니다.

우리가 제시한 이정표를 계속 달성하고, OEM 파트너와의 오랜 파트너십을 심화하고, 미래 전해질 발견 속도를 가속화하면서 우리는 자본 효율성에 중점을 두고 있습니다. 2024년의 우선 순위는 Qichao가 앞서 제시한 전략적 목표를 지원하기 위해 최고의 인재를 유치하고, EV 및 UAM 파트너에게 리튬 금속 셀을 제공하기 위한 생산 능력을 구축하고, 전해질 재료뿐만 아니라 배터리 성능 예측을 위해 AI 사용을 발전시키는 것입니다. 배터리 소재 과학 혁신의 최전선에 서서 발견해 나가고 있습니다.

그럼 질문이 있을 수 있도록 교환원에게 전화를 다시 전달하겠습니다.

질의응답 세션

운영자

감사합니다. [운영자 지침]. William Blair의 Jed Dorsheimer가 첫 번째 질문을 했습니다. 라인이 열려 있습니다.

마크 슈터

안녕하세요 여러분. Jed를 위해 Mark Shooter가 있습니다. 현대자동차의 B-샘플 JDA를 다시 한 번 축하드립니다. 당신이 보는 파트너십 사이에 차이점이 있는지 알고 싶었습니다. 왜냐하면 현대자동차의 경우 함께 일하는 다른 OEM과는 다른 시설에 있게 되기 때문입니다. 그렇다면 이 두 관계를 비교하고 대조하는 방법과 둘 사이에서 볼 수 있는 차이점에 대해 약간의 설명을 해주실 수 있나요?

후 치차오

응, 마크. 따라서 두 제품은 생산 능력과 최종 사양 측면에서 유사합니다. 그리고 그들은 다음과 같은 점에서 다릅니다. 하나는 현대가 원하는 시설에 있다는 것입니다. 특히 Avatar AI를 설치할 때는 IT 인프라에 설치해야 합니다. 이는 우리가 자체 인프라에서 모든 작업을 수행하는 다른 것에 비해 약간의 복잡성을 야기합니다.

그래서 이것은 우리가 아직 해결하려고 노력하고 있는 문제 중 하나입니다. 그리고 이 아바타 AI는 기본적으로 품질, 장비, 전체 조립의 모든 단계, 모든 프로세스의 모든 데이터와 관련이 있습니다. 따라서 이것이 아마도 우리가 가진 가장 큰 차이점일 것입니다. 이 아바타 AI는 다른 사람의 IT 인프라에만 있습니다. 그리고 이 경우에도 주로 EV용 셀을 제작할 계획이지만 현대도 UAM에 관심이 있으므로 UAM 애플리케이션용으로 리튬 금속 셀의 더 높은 전력 밀도 버전을 테스트하고 있는 반면 다른 버전은 테스트 중입니다. 하나는 모두 EV 애플리케이션에 초점을 맞추고 있습니다.

마크 슈터

알았어요. 알겠습니다. 색상을 알려주셔서 감사합니다. 그리고 아마도 Jing을 위한 것일 수도 있습니다. 이제 우리는 다른 사람의 시설에 있으므로 그것이 CapEx 지출에 도움이 된다고 믿습니까? 나는 현대가 상당한 금액을 투자할 것이라는 것을 알고 있습니다. 그렇다면 이것이 재무에 어떤 영향을 미칠까요? 그리고 이것이 이전에 기대했던 것보다 더 많은 활주로를 제공합니까?

징 닐리스

고마워요, 마크. 우리가 제공한 CapEx 및 OpEx는 이미 이를 고려했기 때문에 현대 시설에서 운영하는 것은 시설 비용과 모든 것이 그들의 편이 될 것이므로 확실히 도움이 되므로 올해 총 지출은 증가하지 않을 것입니다. 그것은 우리 모델에 완전히 내장되어 있습니다.

마크 슈터

엄청난. 감사해요. 다시 줄을 서겠습니다.

운영자

감사합니다. [운영자 지침]. 다음 질문은 Water Tower Research의 Shawn Severson님이 보내주신 질문입니다.

숀 세버슨

감사합니다. 좋은 아침이에요. Qichao 씨, 저는 여기서 한 걸음 물러나 더 큰 그림을 그릴 수 있는지 궁금합니다. 질문은 리튬 금속 채택 곡선에 관한 것입니다. 따라서 업계에서 무슨 일이 일어나고 있는지 살펴보면 전반적인 EV 둔화에 대해 이야기하지만 예를 들어 하이브리드는 잘하고 있습니다. 상용화를 시작하면서 제가 이해하려고 하는 것은 리튬 금속 대 리튬 이온의 채택 곡선과 관련성 또는 단위 판매의 실제 큰 성장이 EV 시장에서 얼마나 중요한지 이해하려고 노력하는 것입니다. 요약하자면, 곡선이 평탄화되는 EV 성장 곡선에 관계없이 큰 성장 곡선을 제공하는 채택 곡선을 실제로 보고 계시나요? 나는 그것에 대해 올바른 방향으로 생각하고 있습니까?

후 치차오

예, 오늘날 EV를 살펴보면 일부 시장에서 리튬 이온이 많이 포화되었기 때문에 리튬 이온의 경우 아마도 약간 평탄화될 것이라고 생각합니다. 예를 들어 중국에서는 거의 30%에 달하고 일부 국가, 유럽에서는 20%가 넘습니다. 그래서 리튬이온이 많이 포화됐어요. 하지만 리튬 금속의 경우 여전히 거대한 시장이고 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 그리고 UAM은 실제로 UAM이 아바타 AI를 통해 가벼움과 향상된 안전성으로 인해 리튬 금속 기술에 훨씬 더 빨리 채택될 것이라고 생각합니다. 따라서 이제 우리는 새로운 기술에 대한 수요와 채택 측면에서 어떤 평탄화나 어떤 것도 볼 수 없습니다.

숀 세버슨

오른쪽. 따라서 평탄화 단위 EV 시장에서도 여전히 꽤 좋은 경로를 볼 수 있습니다. 물론 '24년'을 통해 말하지만 더 중요한 것은 '25, '26년입니다. 더 많은 플랫폼과 더 많은 상용화에 도달할 것이라고 가정하기 때문입니다. 전체 EV 시장이 아니라 리튬 금속 채택으로 인해 여전히 많은 단위 성장을 볼 수 있습니까?

후 치차오

예, 그렇습니다. 내 말은, 일부 국가의 전체 EV 시장은 20%, 30%입니다. 그래서 조금 느려질 수도 있습니다. 하지만 리튬 금속의 경우 영점과 같이 1% 미만인 경우에도 여전히 믿을 수 없을 만큼 빠릅니다.

숀 세버슨

이해했다. 다음 질문은 현금 관리에 관한 것입니다. 2024년과 그 이후의 한 해를 살펴보면서 지출해야 하는 비용과 선택적 지출이 무엇이라고 생각하는지에 대한 관점에서 최적의 자본 관리로 볼 수 있는 것이 무엇인지 이해하려고 노력하고 있습니다. 2024년과 2025년까지 현금을 절약할 수 있을까요? 제 말은, 필요하다면 그 금액을 더 줄일 수 있는지, 아니면 현금 예산과 지출에 얼마나 유연하게 대처할 수 있는지를 말씀해 주세요.

후 치차오

네, 먼저 대답하겠습니다. 그래서 저는 두 개의 B-샘플인 JDA가 맞다고 생각합니다. 우리가 약속한 것입니다. 그래서 확실히 우리는 B-샘플 라인을 설치하고 싶습니다. 그리고 이는 우리가 더 많은 매출을 올리는 데 매우 도움이 되며 더 많은 매출은 더 많은 데이터를 의미합니다. 그래서 두 개의 B-샘플 라인에 우리는 확실히 투자할 계획입니다. 그리고 UAM, UAM의 경우 이전 라인 중 하나를 변환할 계획입니다. 따라서 UAM을 위한 완전히 새로운 라인을 구매하고 구축하는 대신 우리는 그렇게 하지 않습니다. 우리는 실제로 비용 절감을 위해 오래된 A-샘플 ​​라인을 변환하여 UAM을 구축하고 있습니다.

그리고 세 번째 영역은 실제로 AI입니다. 내 생각에 AI는 확실히 그것을 사용하고 싶다. 그리고 이러한 AI 모델을 교육하는 데는 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그리고 다시 말씀드리지만, 승리할 수 있는 유일한 방법은 기본적으로 충분한 컴퓨팅 성능을 확보하는 것입니다. 그리고 지금까지 우리가 수행한 예비 훈련에서 실제로 전해질로 사용할 수 있는 매우 흥미로운 새로운 분자를 발견했습니다. 그리고 일단 이러한 새로운 전해질이 생기면 새로운 재료는 사이클 수명을 연장하고 전체 판매 비용을 줄일 수 있습니다.

그래서 우리는 B-샘플 지출과 AI 지출 가속화에 전념하고 있다고 생각합니다. 왜냐하면 이 분야는 매우 흥미로운 분야이기 때문입니다. 그리고 우리가 안 하면 다른 회사도 할 것 같아요. 그러나 UAM을 위한 건물 판매와 같은 영역에서도 새로운 라인을 찾을 때까지 기존 A-샘플 ​​라인을 변환하여 비용을 절약할 계획입니다.

숀 세버슨

엄청난. 감사합니다. 매우 도움이 됩니다.

운영자

감사합니다. 이제 몇 가지 추가 질문에 대해서는 Kyle Pilkington에게 다시 문의하고 싶습니다.

카일 필킹턴

감사합니다. 예, 통화에 앞서 제출된 질문이 많았으며 지금은 사전에 제출된 질문 중에서 선택해 보겠습니다. 첫 번째 질문은 SES가 기존 라인을 사용하여 B-샘플을 생산했습니까? 자세히 설명해주세요.

후 치차오

따라서 우리는 여전히 A-샘플 ​​라인을 사용하여 셀을 구축하고 있으며, 그런 다음 B-샘플 라인을 구축하고 있습니다. 그리고 B-샘플 라인은 아직 준비되지 않았으며 B-샘플 라인은 올해 말에 준비될 것으로 예상합니다. 그런 다음 B 샘플의 사양을 충족시키기 위해 A 샘플 라인을 개선하고 있습니다. 따라서 목표는 이 B-샘플 JDA, 즉 두 개의 B-샘플 JDA가 끝날 때까지입니다. 그런 다음 실제로 B-샘플 셀을 갖게 됩니다. 하지만 현재로서는 B 샘플 셀의 사양을 충족하기 위해 A 샘플 셀을 개선하고 있습니다.

카일 필킹턴

좋아요. 다음 질문은 새로운 B-샘플 라인에 대한 진행 상황을 공유할 수 있느냐는 것입니다.

후 치차오

이제 세부 사항은 OEM과 기밀을 유지하고 있기 때문에 라인 설계, PoS 발행 측면에서 매우 좋은 프로세스를 만들고 있으며 공급 업체도 이미 라인 구축을 시작했습니다. 따라서 우리는 올해 말까지 두 라인 모두 가동될 것으로 예상합니다.

카일 필킹턴

감독자. 다음 질문은 최근 서명한 첫 번째 JDA 외에 B-샘플 JDA에 대한 업데이트가 있습니까?입니다.

후 치차오

하지 않았다. 그래서 우리는 약속을 했기 때문에 두 개의 B-샘플 JDA에 초점을 맞추고 있습니다. 그리고 세 번째 또는 네 번째 추가 B-샘플 JDA를 얻는 측면에서는 많은 작업이 유사하기 때문에 이는 실제로 우리의 초점이 아닙니다. 따라서 우리는 이미 약속한 두 개의 B-샘플을 전달하기를 원하며 이것이 우리의 최우선 목표입니다.

카일 필킹턴

좋아요. 그리고 사전 제출된 질문 중 마지막 질문은 '현재 SES의 리튬 메탈 셀은 얼마나 안전한가요?'입니다. 작은 부피에 많은 에너지가 담겨 있어 리튬 금속은 반응성이 매우 높습니다. 또한 AI가 신뢰성 향상을 위해 사용되고 SES가 문제 평가를 위해 폭발 벙커에 투자했다고 말씀하셨습니다. 회의론자는 세포를 더욱 안전하게 만들기 위해 이러한 독특하고 확장된 노력이 필요하다고 결론을 내릴 수도 있습니다. 오늘날 당신의 세포는 얼마나 안전합니까?

후 치차오

그렇습니다. 리튬 금속은 리튬 이온보다 에너지 밀도가 더 높기 때문입니다. 리튬이온보다 에너지 밀도가 높기 때문에 안전성에 대한 우려가 더 큽니다. 이것이 바로 배터리의 기본입니다. 에너지 밀도가 높은 배터리를 사용하면 안전에 대한 우려도 높아집니다. 그리고 역사적으로 과거 리튬 금속에는 몇 가지 안전 문제가 있었습니다. 이것이 우리가 아바타 AI에 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 그래서 우리가 만드는 모든 세포, 모든 좋은 세포, 나쁜 세포, 실제로 때로는 의도적으로 세포가 실패하도록 만들어서 긍정적인 신호와 부정적인 신호를 모두 갖게 된 다음 이를 사용하여 아바타 AI를 훈련시킵니다.

따라서 이 아바타 AI의 목표는 현장에서 가능한 한 100%에 가까운 안전을 보장하는 것 외에도 과학적 노력을 위해 이 AI를 통해 전해질을 더 안전하게 만들고 셀 설계를 최대한 안전하게 만드는 것입니다. 그러나 우리는 순수한 하드웨어 관점에서 볼 때 어떤 고에너지 밀도 셀도 100% 안전할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 현장에서의 실제 작업이 가능한 한 100%에 가깝게 안전할 수 있도록 이 하드웨어 위에 이 소프트웨어, 이 아바타 AI가 필요합니다. 리튬 금속뿐만 아니라 현장의 모든 차량 작동에 사용되는 고에너지 밀도 배터리에는 아바타 AI가 있어야 한다고 생각합니다.

카일 필킹턴

엄청난. 감사해요. 고마워, 치차오. 추가 질문이 있는지 확인하기 위해 교환원에게 다시 전달하겠습니다.

운영자

감사합니다. [운영자 지침] 이제 Jed Dorsheimer와 William Blair의 후속 질문이 있습니다.

마크 슈터

얘들 아. 또 마크야. 추가 질문에 감사드립니다. AI에 대해 좀 더 자세히 알고 싶었습니다. 훈련 데이터에 무엇을 사용하고 있는지 궁금합니다. 이것이 -- 그리고 파트너인 현대와 함께 라인, 특히 리튬 금속 라인에 설치한 이후부터 그렇게 말씀하고 계십니다. 수율이나 미래 전류 밀도 핫스팟 문제를 예측하기 위해 리튬 금속 표면의 계측을 보고 있습니까? 그렇다면 이것이 수율에 도움이 됩니까, 아니면 이것이 셀을 구축하고, 순환 전압전류법을 수행하고, 특정 차단 전압에서 셀에 스트레스를 가하고 그런 방식으로 모니터링하는 것입니까? 그렇다면 세포 테스트인가요, 아니면 이런 종류의 수율도 마찬가지인가요?

후 치차오

실제로는 세 가지 유형의 데이터입니다. 첫 번째는 셀 디자인입니다. 따라서 음극 로딩, 양극 두께 및 전해질과 마찬가지로 기본적으로 셀의 설계 정보입니다. 두 번째는 제조 데이터입니다. 여기에는 말씀하신 것처럼 리튬 표면 형태, 거칠기, 전해질 적층, 오버핸드 정렬 불량, 전해질 충전 및 열 밀봉 중 압력이 포함됩니다. 따라서 모든 매개변수, 제조 공정 중 모든 데이터입니다. 그리고 세 번째는 테스트입니다. 여기에는 순환하는 동안 고온, 저온, 고압, 저압에서의 순환 전압전류법과 같은 첫 번째 주기, 두 번째 주기, 세포가 죽을 때까지 500, 600주기가 포함됩니다. 그런 다음 이 모델을 훈련하는 데 세 가지 유형의 데이터가 모두 사용됩니다.

마크 슈터

알았어요. 좋아요, 다 끝났습니다. 매우 흥미로운. 그리고 여기에 들어갈 잠재적인 전기 자동차에 대한 BMS의 일부로 이것을 가질 계획이 있습니까? 그렇다면 이것은 차량 내부뿐만 아니라 진행 상황에 대한 실시간 모니터링이 될까요? 아니면 안전한 셀을 구축하기 위한 데이터를 얻은 다음 스탬프를 받고 더 이상 지속적인 모니터링이 필요하지 않습니까?

후 치차오

예. 그래서 이것은 BMS 내부에 있을 것입니다. 그리고 우리는 지속적인 실시간 모니터링에 대해 이야기하고 있습니다. 실제로 우리는 일부 드론에 대해 이 작업을 수행해 왔으며 일부 UAM 애플리케이션에 이를 적용하기 시작했습니다. 그리고 나중에 B-샘플에서 우리는 이것을 데모 카드용 BMS에 넣을 계획입니다. 그렇습니다. 세 가지 유형의 데이터는 실제로 아바타 AI를 위한 세 가지 다른 종류의 모델을 훈련합니다. 그리고 마지막 부분인 테스트는 확실히 BMS의 일부가 될 것이므로 실제로 데이터를 수집한 다음 해당 데이터를 사용하여 모델을 실시간으로 전환할 수 있습니다. 우리는 그렇게 할 수 없습니다. 우리는 모니터링만 할 수 있으며 모델은 운전자에게 무엇을 해야 할지에 대한 권장 사항을 보내지만 실제로 배터리를 제어할 수는 없습니다.

마크 슈터

이해했다. 좋아요, 색깔이 맘에 드네요. 감사해요.

운영자

감사합니다. 더 이상 질문하실 사항이 없으므로 여기서 통화를 마치겠습니다. 참여해주신 모든 분들께 감사드리며, 남은 하루도 즐겁게 보내시기 바랍니다. 이제 회선 연결을 끊을 수 있습니다.