株主の皆様、 この特別な手紙では、あらゆる業界における大きな変化についてお話ししたいと思います ジェネレーティブAIと大規模言語モデル（LLM）によって。AIは極めて重要です この10年の発展。この革新的なテクノロジーは混乱を招きそうです 次のイノベーション「S字カーブ」を求める業界から、取り組んでいる業界まで マージンが縮小しています。 実際のところ、今日のEVバッテリー市場は、それとはまったく異なります 3年前、あるいはちょうど1年前。現職のバッテリープレーヤー 世界市場を支配してください。次世代の電池会社は必ず まったく異なる、光年先にも何かを提供して、関連性を高めましょう。私たちは彼らの条件では競争できません。 以前、既存のEV事業に加えて、アーバン・エア・モビリティ、またはUAM（大型航空機）、ドローン（小型航空機）などのエアモビリティ市場に参入することを発表しました。競争力のある次世代バッテリーについては 現行のバッテリーでは、商用での3つのハードルを乗り越えなければなりません 規模:品質、安全性、将来の材料開発。伝統的な 人間ベースのアプローチには時間がかかりすぎます。だからこそ、はじめに の次世代バッテリー技術は常に非常に遅いです。 リチウムメタルの世界的リーダーとして、また自動車用Aサンプルに最初に参入した企業として とグローバル自動車メーカーとのBサンプル共同開発契約（JDA）、 私たちは、技術開発、製造、アフターマーケットサポートなど、AIを事業に戦略的に統合してきました。Li-MetalにAIを組み込むことに着手して以来、私たちはAIの価値に気づきました それがビジネスモデルを根本的に再構築したときに実現します。プラットフォーム構築の考え方でテーマ別のアプローチを採用することで、内部価値と外部価値の両方を生み出すことを目指しています。暫定版を共有できることを嬉しく思います 私たちのイニシアチブの成果。 今日、私たちはパラダイムシフトを導入しています。私たちのAIソリューションは加速します すべての次世代バッテリー技術の商業化。Li-Metalはこの新しいアプローチの最前線に立っていますが、私たちのAIは最終的には不可知論者になります どんなバッテリー技術にも。 「あなたがもうすぐ死ぬことを覚えておくことは、あなたを考える罠を避けるために私が知っている最善の方法です 失うものがあります。あなたはもう裸です。自分の心に従わない理由はありません。」 スティーブ・ジョブズ

1。EV 前四半期に、Bサンプルの共同開発パートナーシップを発表しました 現代自動車が義王の電化センター内にラインを建設することになり、 韓国。最新のアップデートで、順調に進んでいることを共有できてうれしいです 今年の第4四半期にラインを完成させるという目標を達成します。 これにより、世界最大規模の大容量リチウム金属ラインの1つが製造され、50Ahから100Ahの大型自動車用リチウム金属Bサンプルセルが製造されます。私たちは、EV-Cのサンプルに到達することを目標に、自動車OEMと協力し続けています 2025年に、そして2026年に生産開始（SOP）です。 2。AuMとドローンズ UAMとドローン市場からの強い需要は引き続き見られます。Auamの場合、 以前のEV AサンプルラインをuAMラインに変換しています。期待しています 8月にフィールド受け入れテスト（FAT）を完了して、サイト承認テストを完了してください 9月に (SAT)、10月に細胞の生産を開始します。両方のUAMライン 20Ahから30Ahの中型リチウム金属セルとモジュールを作ります。私たちは作っています 厳格な安全性に基づいて、これらのリチウムメタルモジュールのテストは大きな進歩を遂げました 航空認証のテスト。私たちはすでにいくつかの細胞試験に入っています 大手UAM OEMとの契約で、後でもう少し締結する予定です 今年は。 ドローンについては、産業と防衛の両方からの需要が高まっています お客様、特に小型スウォームドローンのお客様。ドローン市場は、2023年には280億ドル（スカイクエスト）と推定されていました。これは、2023年のAR/VRゴーグルの推定160億ドルの市場規模（認知知能）の約1.8倍です。私たち すでに私たちの小さなセルラインを4Ahから6Ahの小さなリチウム金属セルとモジュール（2セルから12セルの構成）に変換しています。 3。データ収集 データがなければ、インテリジェンスはあり得ません。人工の開発 ジェネラルインテリジェンス（AGI）は、膨大な量に大きく依存しています 物語、本、著作など、人類が蓄積したデータ ソーシャルメディアのプロフィールとオンラインデータ。ただし、同等のバッテリーデータ 今日では存在しません、少なくとも同じ規模にはほど遠いです。大量に収集します ラベル付けされた質の高い大量のデータが不可欠になります バッテリー用AIの開発が成功しました。

製造業向けの AI セルの設計とプロセスを最適化し、製造品質を向上させる従来のアプローチは、人間の経験によるものです。 人間のエンジニアが品質仕様を定義して最適化します。通常、少なくとも8年かかります。多くの場合、バッテリーの製造は 科学というより芸術、特に良いものと最高のものの間で。 この伝統的な人間の経験に基づくアプローチはうまくいきましたが 成熟したリチウムイオン電池技術では過去と現在も使われていますが、速度は遅くなります 次世代バッテリー技術の大規模な商品化。私たちは信じています 製造業向けAIは、このタイムラインを10倍短縮できます。機械学習を使用して、以下に基づいて品質仕様を定義し、微調整します 製造プロセスのデータが収集され、はるかに速く、より多くなりました 人間のエンジニアよりも正確です。 当社のEV-Bサンプル、UAM、ドローンラインは膨大な量を生産します データは、世界最大のリチウム金属電池の製造データです。 私たちは月に1行あたり1,000個以上のセルを生産し、その数は増え続けています。そこに セルあたり1,000を超える品質チェックポイントがあり、両方を含めて増え続けています Ct、X線、超音波、視覚などの時系列データと画像。 複雑な個人やグループを含む何千ものプロセスステップがあります 関係。当社の製造用AIモデルは、すでに15,000個以上のリチウム金属セルで事前トレーニングされています。 EV-BサンプルからuAM、小型まで、すべてのLi-Metalラインに製造用のAIを導入したことを発表できることを非常に嬉しく思います 無人偵察機。非常に詳細で正確な個々のセルが提供されることを期待しています とプロセスステップレベルの品質とグループステップの関係分析。これ 製造品質の最適化をさらに加速し、準備を整えます EV-Cサンプル、大規模なUAM、ドローン製造用。さらに 製造開発のための社内AIへ、私たちも提携する予定です 大手テクノロジー企業と最新のAI製造アプローチを取り入れています 半導体業界から。 EV-Cのサンプルについては、自動車OEMと協力し続けていますが、 そう、この製造用AI機能により、私たちは莫大な価値をもたらすことができます 私たちの自動車OEMおよび大型バッテリー製造パートナーに。 AIツールは、製造中の細胞のCt分析を支援するために開発されています

安全のためのAI 従来の車両のバッテリーの状態監視と安全予測は 人間が決定した一連の境界条件に基づいています（物理ベースのモデル）。これらには、たとえば、健康状態が含まれます (SOH)、充電状態 (SOC)、容量、電圧、温度、電流、時間、 いくつか例を挙げると。境界条件は人間にはよく理解されていますが、バッテリーの残存耐用年数を正確に予測するには十分ではありません とインシデント。 AIは、異常を検出する点で、それよりもはるかに正確で強力です 最高のヒューマンエンジニア。AIだけに頼るのではなく、安全を重視して 人間が開発した境界条件。15,000を超えるリチウムメタルのセルサイクリングデータを使用して、大言語モデル（LLM）を事前にトレーニングしました 100回以上の実際のフライトを含む、さまざまなミッションプロファイルのセル 当社のLi-Metalモジュールを使用したドローンが何時間も。 興味深いことに、LLMは異常を検出できる機能を特定しました 早期警告信号をはるかに正確に送信できます。これらはAIが開発しました 機能は驚くほど機能し、私たちはこれらのAIモデルの説明しやすさを向上させることに取り組んでいます。車載バッテリーのデータトレーニングが増えるにつれて、私たちは信じています AI for Safetyは、現場での安全性をほぼ100％保証するのに役立ち、リチウムメタルだけでなく、それ以上のすべての次世代電池の中心的な問題に対処します エネルギー密度 — 安全性。 当社のOEMパートナーと協力して、当社のAI for Safetyモデルは次のことが可能になりました 40件を超えるインシデントの 100% を予測します。私たちのモデルは事件を予測しました 発生より10〜30サイクル早く、警告信号を送りました。私たちも 予測の正確さを検証するために、実際のインシデントが発生するまでサイクルテストを続けました。それに比べて、私たちの人間ベースのモデルは予測することしかできませんでした インシデントの約80％です。 テスト飛行中のリチウムメタルモジュールを搭載したドローン

科学のためのAI 電池材料に関する人間の研究開発は 次世代バッテリー技術の商業化において最も遅いステップです。たとえば、世界のリチウムイオン業界全体が30年間研究しました 1000億（1011）個のユニークな分子がある場合、固有の分子は1,000未満 使用可能で、研究すべき分子。平均してかかります 人間の科学者は、新しい電池材料の導入に10年かかりました。私たちは信じています AI for Scienceはそれを1年で行うことができます。 ラインから実際のデータを収集する製造と安全のためのAIとは違います と乗り物、科学のための人工知能には、現在存在しない巨大な分子特性データベースが必要です。この特性データベースを合成するには、膨大な計算能力が必要です。 最近、私たちはモレキュラー・ユニバースと呼ばれる新しい取り組みを開始しました。 目標は、助成金付きの無料のコンピューティングリソースをクラウドソーシングすることです 小分子の特性をマッピングしてください。いくつかの大学、国立研究所 と大手テクノロジー企業がこのイニシアチブに参加しており、すでに約106個の分子をマッピングしています。GPUが増えるにつれて、マッピングを期待しています 私たちのAIモデルトレーニングが十分な精度に達するのに十分な大きさの分子宇宙。この地図ができれば、どんなバッテリー問題でも材料の発見を早めることができると信じています。これにはLi-Metalだけではなくて EV、UAM、ドローンだけでなく、民生用電子機器、グリッド用のリチウムイオン電池も ストレージ、自動車、その他のアプリケーション。 これらの分子のほとんどは全く新しく、市販されていません。 だからこそ、私たちは電解質鋳造所を建設しました。電解質鋳造所はそれ以来稼働しています 今年の4月で、すでに2024年のガイダンスに含まれています。この電解質 Foundryは世界でも有数の有機合成化学者を雇用しています。 今、私たちは分子マッピングから生成までの完全な能力を備えています 新しい分子、分子の合成、精製までのAIモデル ハイスループットな電解質製剤スクリーニングへ、そして小規模で ラージセルテスト。電池業界では誰もそのようなものを持っていないと私たちは信じています 完全な機能。 ボストン本社のすぐ外にある新しい電解質鋳造所

4。展開と収益化 これら3つのAIソリューションは、私たちが期待するものであり、 予想よりも早い収益源と将来のビジネス 電気輸送のモデル。 製造と安全のためのAI 現場でほぼ 100% の安全を確保するには、製造品質と車両安全データを統合する必要があります。ここでSES AIの出番です。私たちの EV、UAM、ドローン用のリチウムメタル電池は、製造と安全性のデータを統合してほぼ 100% の安全性を確保するのは初めてのことです。私たちも 次世代リチウムイオン電池とリチウム金属電池の両方で、同業他社と協力しています モデルトレーニングのために製造と安全のデータを統合します。その データが大きく多様になればなるほど、モデルはより正確になります。 これらのOEMにとっての価値提案は、インシデント予測が可能であるということです 費用のかかるリコールを防ぎ、残存耐用年数をより正確に予測することで、バッテリーの寿命を延ばすことができます。

科学のためのAI SES AIは、バッテリー電解液の開発能力が最も優れています。 多くの電池会社やOEMには、開発するためのリソースがありません 良い電解質材料。私たちは情報をインソーシングして彼らを助けることができます 彼らの課題を解決します。まず、人間の科学者が樹立したリチウム金属電解液のクーロン効率記録を破ることを目指します。その後、低温性能や高速などのリチウムイオンアプリケーションに拡大します 充電、不揮発性、そして自動車から家電製品への拡大 グリッドストレージや他の多くのアプリケーションに。 AI for Scienceビジネス向けのこの種のインソースインテリジェンス モデルは、楽しんでいる製薬業界で例えを見つけることができます はるかに高い利益率。私たちはこれをリチウム金属材料の発見に適用してきましたが、リチウムイオン材料の発見にも適用することを期待しています。 AIはすべてを変えています。私たちの製造用AI、安全用AI、そして 科学モデルは商品化を加速し、収益を得るまでの時間を短縮し、 EV、uAM、ドローン用のリチウムメタルの収益性。しかし、それらは適用することもできます より広範なリチウムイオンアプリケーションに。 数多くの業界サイクルをナビゲートしてきましたが、特に誇りに思っているのは 多くの人が不可能だと思っていた技術をゼロから開発します。世界クラスの顧客からなる多様なポートフォリオとのコラボレーションは、私たちの取り組みをさらに裏付けています。しかし、私は今までにないほどワクワクしています 私よりも私たちのビジネスは、私たちのあらゆる側面にAIを統合することです オペレーション。これにより、私たちは変革を推進できると固く信じています 世界規模で。このエキサイティングな時代に生きることができて本当に幸運です 輸送、科学、AI。 5。オールインオンAI

財務ハイライトと見通し 第2四半期の当社のGAAPベースの営業費用は2,460万ドルでした。 事業に使用された現金は2,210万ドルで、資本支出は 370万ドル。第2四半期末の流動性額は2億9,470万ドルでした。 私たちは引き続き現金と経費の管理について非常に慎重に行動しているので、2024年通年のガイダンスを更新しました。今は合計を期待しています 現金の使用量は1億ドルから1億2000万ドルの範囲になります（から減少 以前は1億1000万ドルから1億3000万ドル）。この範囲は、営業活動における現金使用量が8,500万ドルから9,500万ドル（これに対し、9,000万ドル）で構成されています 以前は1億ドル）、資本支出は1,500万ドルから2,500万ドルの範囲でした（以前は2000万ドルから3,000万ドルでしたが）。私たち 私たちの堅調な貸借対照表が会社に流動性を提供することを期待しています 2027。今後、Cサンプル以降では、キャパシティを共有する予定です OEMパートナーとの資本支出の積み上げ。UAM/ドローンと私たち AIソリューションは、以前の商品化に潜在的な利点をもたらす可能性があります。 2024年のゴール 3つのAIソリューションについて概説したビジョンに加えて、私たちのトップ 今年の優先事項は、引き続き資本効率、優秀な人材の誘致、EV、UAMへのリチウム金属セルの提供を進めることに重点を置いています とドローンパートナー、そしてバッテリー業界のAI変革を主導しています。 チチャオ・フー・ジンネアリス 創設者、最高経営責任者、会長、最高財務責任者

SES AI コーポレーション 要約連結貸借対照表 (未監査) （千単位、一株当たりの金額を除く）2024年6月30日 2023年12月31日 資産 現在の資産 現金および現金同等物 54,816 ドル 85,671ドル 短期投資 239,939 246,775です 関連当事者からの売掛金 590 3,911 インベントリ 519 558 前払費用およびその他の資産 14,275 11,712 現在の総資産 310,139 348,627です 資産と設備、純額 41,236 37,959です 無形資産、純額1,281 1,345です 使用権資産、純額11,123 13,099 繰延税金資産 1,057 1,057 その他の資産、非流動資産 3,535 4,723です 総資産 368,371ドル 406,810ドル 負債と株主資本 現在の負債 買掛金 2,363 ドル 4,830ドル オペレーティングリース負債 2,474 2,404 未払費用およびその他の負債 9,121 13,121 現在の負債の合計 13,958 20,355です スポンサーのアーンアウト負債 1,880 4,166 オペレーティングリース負債、非流動 9,348 11,316 前代政府補助金 9,023 9,270% その他の負債、非流動 2,589 2,753 負債総額 36,798 47,860です 株主資本 優先株式、額面0.0001ドル。2024年6月30日および2023年12月31日現在、それぞれ20,000,000株が承認され、発行済株式はありません — — 普通株式：クラスA株、額面0.0001ドル、承認済株式2,11億株、312,025,684株、310,266,922株 それぞれ2024年6月30日と2023年12月31日の時点で発行済みと未払いです。 クラスB株、額面0.0001ドル、承認済み株式数は2億株、発行済株式数は43,881,251株、現在発行済株式数は43,881,251株 2024年6月30日と2023年12月31日、それぞれ 35 35 追加の払込資本金 568,199 559,214です 累積赤字（234,140）（198,686） その他の包括損失の累計（2,521）（1,613） 株主資本総額 331,573 358,950です 負債と株主資本の総額 368,371ドル 406,810ドル

SES AI コーポレーション 要約連結損益計算書と包括損失 (未監査) 6月30日に終了した3か月、6月30日に終了した6か月、 （千単位、一株当たりの金額を除く）2024 2023 2024 2023 営業経費: 研究開発 15,057ドル 6,347ドル 26,822ドル 14,836ドル 一般管理用 9,570 12,924 19,076 26,047 営業費用の総額 24,627 19,271 45,898 40,883 営業損失（24,627）（19,271）（45,898）（40,883） その他の収入（費用）： 利息収入 3,995 4,129 8,157 8,269 スポンサーアーンアウト負債の公正価値の変動による利益 1,411 2,926 2,286 3,495 その他（費用）収入、純額（580）（405）294 415 その他の収益の合計、純額 4,826 6,650 10,737 12,179 税引前損失 (19,801) (12,621) (35,161) (28,704) 所得税の引当金（96）（327）（293）（470） 純損失 (19,897) (12,948) (35,454) (29,174) 税引後その他の包括損失： 外貨換算調整（93）（1,492）（550）（1,420） 短期投資の未実現損失 (59) (721) (358) (254) その他の包括損失の合計、税引後 (152) (2,213) (908) (1,674) 包括損失の合計 (20,049) ドル (15,161) ドル (36,362) ドル (30,848) 普通株主に帰属する1株当たりの純損失： ベーシックで希薄化後の$ (0.06) $ (0.04) $ (0.11) $ (0.09) 加重平均発行済株式数： ベーシックで希釈したもの 320,833,854 314,578,498 319,812,287 314,003,663

SES AI コーポレーション 要約連結キャッシュフロー計算書 (未監査) 6月30日に終了した6か月間 （千単位）2024年 2023年 営業活動によるキャッシュフロー 純損失 (35,454) ドル (29,174) 純損失を営業活動に使用された純現金と調整するための調整： スポンサーアーンアウト負債の公正価値の変動による利益（2,286）（3,495） 株式ベースの報酬 9,586 13,787です 減価償却費と減価償却費 3,666 2,317です 売却可能な短期投資からの増加収入（3,889）（5,851） その他 (1,478) (346) 営業資産と負債の変化： 関係者からの売掛金 3,321 (47) インベントリ 22 63 前払い費用およびその他の資産（2,548）（6,602） 使用権アセット 1,802 (812) 買掛金 (274) 2,332 未払費用およびその他の負債（1,824）（3,815） オペレーティングリース負債 (1,715) 778 営業活動に使用された純現金 (31,071) (30,865) 投資活動によるキャッシュフロー 不動産と設備の購入（10,454）(7,787) 短期投資の購入（133,999）（136,011） 短期投資の満期からの収入 145,000 120,000 投資活動によって提供された（使用された）純現金 547（23,798） 財務活動によるキャッシュフロー ストックオプション行使による収入 128 77 財務活動によって提供される純現金 128 77 為替レートが現金に与える影響 (501) (595) 現金、現金同等物および制限付現金の純減額 (30,897) (55,181) 期首における現金、現金同等物および制限付現金 86,966 107,936 期末の現金、現金同等物および制限付現金 56,069$ 52,755ドル 現金と現金以外の補足情報： 支払った所得税は203ドル、158ドル 不動産や設備の購入に関連する買掛金および未払費用 $2,081 $ 3,877ドル 使用権資産の取得から生じるオペレーティングリース負債 $ — $1,754

将来の見通しに関する記述 この手紙には、SES AIが1995年の民間証券訴訟改革法の意味における「将来の見通しに関する記述」であると考える記述が含まれています。 これらの将来の見通しに関する記述には、将来の財務実績、事業戦略、または当社の事業に対する期待に関する記述が含まれますが、これらに限定されません。これらの記述は、SES AIの経営陣の信念と仮定に基づいています。SES AIは、これらの将来の見通しに関する記述に反映されている、または示唆されている自社の計画、意図、期待は合理的であると考えていますが、達成または実現するという保証はできません これらの計画、意図、期待。これらの記述は、予測、予測、および将来の見通しに関する記述であり、業績を保証するものではありません。そのような記述は、歴史的または現在の事実に厳密に関連していないという事実によって識別できます。このプレスリリースで使われているのは、次のような言葉です 「期待する」、「信じる」、「できる」、「続ける」、「できる」、「見積もる」、「期待」、「予測」、「意図する」、「かもしれない」、「計画」、「可能」、「可能性」、「予測」、「プロジェクト」、「探す」、 「すべき」、「努力する」、「目標」、「意志」、「するだろう」などの表現は、将来の見通しに関する記述を識別する場合がありますが、これらの言葉がないからといって この声明は将来を見据えたものではありません。 これらの将来の見通しに関する記述に過度に依存しないでください。既知および未知のリスクや不確実性のうちの1つ以上が顕在化した場合、またはSES AIの仮定のいずれかが正しくないことが判明した場合、当社の実際の結果または業績は、以下で表明または暗示されているものと大きく異なる可能性があります これらの将来の見通しに関する記述。実際の結果が異なる原因となる可能性のある要因には、SES AIのバッテリー技術の開発と商品化、および予想されるビジネスマイルストーンのタイミングと達成に関連するリスク、不確実性に関連するリスクが含まれますが、これらに限定されません 収益性の達成と維持、将来の資本要件を満たすことの不確実性に関連するリスク、SESが自社製品を電気製品に統合する能力 車両（「EV」）とアーバン・エア・モビリティ（「UAM」）、ドローン、その他のアプリケーション。SES AIのバッテリーセルの製造前開発を遅らせるリスク SES AIのビジネスと見通しに悪影響を及ぼす可能性があります。エアモビリティ、およびエアモビリティ用途でのリチウムメタル技術の使用の市場はまだ発展途上です そして、私たちが期待する成長の可能性を実現できない可能性がある、UaM市場の発展とUaM業界からのバッテリーの需要に関連するリスク、サプライチェーンの潜在的な問題、SES AIが対象となる相手先ブランド品メーカー（「OEM」）の顧客とうまく関わり、SES AIの製品をOEM顧客が製造する電気自動車に統合する能力、新規または既存の供給関係を通じて原材料、部品、または機器を入手する能力、リスク SES AIの共同開発契約やその他の戦略的提携や投資の結果として、人工知能と機械学習を使用することで その結果、法的および規制上のリスク、製造物責任およびその他の潜在的な訴訟、規制、および法的遵守につながります。SES AIの高い誘致、トレーニング、定着能力 熟練した従業員と主要人材、代替技術やその他の化石燃料代替品の開発、SES AIの知的財産に関連するリスク、SES AIの米国外での事業運営に関連するビジネス、規制、政治、運用、財務、経済的リスク。SES AIは、財務報告に関する内部統制における重大な弱点を特定しており、将来の重大な弱点を特定したり、効果的な内部統制システムの開発や維持に失敗したりする可能性があります。SES AIの普通株式のボラティリティとSES AIの公的ワラントの価値、および「パートI、項目1A」に記載されているその他のリスク。 証券取引委員会（「SEC」）に提出された2023年12月31日に終了した会計年度のフォーム10-kの年次報告書の「リスク要因」 2024年2月27日、およびSECに随時提出されるその他の書類。SES AIが現在認識している、または重要ではないと考えているリスクが他にもあり、それによって実際の結果が将来の見通しに関する記述に含まれるものと異なる場合があります。さらに、将来の見通しに関する記述にはSESが反映されています AIの今後の出来事や見解に対する期待、計画、予測は、このプレスリリースの日付時点でのものです。SES AIは、その後の出来事や進展によって評価が変わると予想しています。ただし、SES AIは将来のある時点でこれらの将来の見通しに関する記述を更新することを選択する可能性がありますが、SES AIは 特にそうする義務を一切放します。これらの将来の見通しに関する記述は、任意の日付におけるSES AIの評価を表すものとして信頼されるべきではありません この手紙の日付に続く。