特斯拉CTO攜高階主管成立新公司,未雨綢繆佈局電池材料回收
特斯拉CTO攜高階主管成立新公司,未雨綢繆佈局電池材料回收
2017.05.03 | 品牌經營

儘管電機的能效比高於內燃機已經成了無可辯駁的事實,但電動汽車一直有一個問題難以回避:電池材料的回收與再利用。如今,特斯拉再次出手:美國證券交易委員會披露,特斯拉聯合創始人兼CTO JB Straubel和特斯拉特別專案負責人Andrew Stevenson發起成立了新公司Redwood Materials,開始佈局材料的回收和再製造。

CB Insights公佈的SEC檔首先曝出了Redwood Materials的存在,從SEC檔上看,特斯拉與該公司沒有明顯的關聯或投資關係。但36氪在檔的「關聯人士」一欄發現,JB Straubel(與Redwood Materials的關係表述為「高階主管及董事」)和Andrew Stevenson(擔任Redwood Materials公司CFO兼董事)位列其中。

從Redwood Materials的官網來看,這家公司目前還處於起步階段。官網上只有一行類似公司願景的表述:「解鎖你的材料的價值:利用先進技術和工藝開發材料的回收、再製造和再利用。」

SEC檔還顯示,該公司在4月17日拿到了不具名投資方200萬美元的投資,公司總部同樣位於加州。特斯拉在職高階主管在特斯拉總部附近創辦了一家材料回收的新公司,所有的線索都表明,特斯拉就是Redwood Materials背後的支持者。截至發稿前,特斯拉發言人未予置評。

基本資訊呈現後,我們再來分析,材料回收這種事,為什麼不是特斯拉自己來幹?特斯拉已經面向消費者推出了太陽能屋頂+儲能系統+電動汽車的一站式可持續能源解決方案。從特斯拉CEO Elon Musk力排眾議並購Solarcity,就可以看出他對完成產業閉環的熱衷。特斯拉正在與松下聯合制造電池,且已經投資了幾家電池原材料公司,如果再佈局電池材料回收與再利用領域的話,也就完成了從製造、銷售、回收再製造的產業閉環。

我們分析,背後的原因可能有以下幾點:

電動汽車及動力電池產業尚未真正爆發

坦白地講,電池材料回收產業未來一定是個大生意。以特斯拉為例,特斯拉規劃的產銷目標到2020年年電動汽車銷量達到了100萬輛,屆時該公司對電池原材料的需求將大幅上升,包括對鎳、石墨、鋰、鈷、銅和錳等的需求。在去年特斯拉、寧德時代新能源、比亞迪、三星SDI和LG化學紛紛宣佈新的動力電池增產計畫後,電池原材料的價格也隨之水漲船高。特斯拉高管曾明確指出,隨著電池組性能的不斷降低,對廢舊電池組中原材料的回收再利用將在新電池製造中「長期佔據重要地位。」

但就發展現狀而言,2016年特斯拉年銷量尚不足8萬輛,特斯拉汽車的保有量也不過20萬輛左右。從整個市場看,2016年電動汽車在整個汽車市場的佔有率仍然沒能突破1%。更重要的是,這些已售電動汽車中電池達到報廢標準的數量更少。目前主流的傳統車企都公佈了電動汽車專案,但各家首款電動車上市時間都定在了2018年~2020年。因此,Redwood Materials的成立更像是未雨綢繆式的佈局。

JB Straubel對動力電池的情懷

作為特斯拉的共同創辦人、CTO、「全球最重要的電池專家」,JB Straubel曾公開表現過對電池的熱情:「相對於汽車,我更喜歡研究電池。」 Straubel此前深度參與了特斯拉超級電池工廠Gigafactory 1的供應鏈搭建工作,對礦物原材料回收表現出興趣。

2016年10月,Straubel在墨西哥的國家企業周上發表了演講,首次對外披露了特斯拉對電池回收和原材料再利用的規劃,Gigafactory 1已經建立了一個回收設備。他告訴台下的聽眾,相對於採購礦物原材料,特斯拉更傾向於回收二手電池組再利用。

事實上,Redwood Materials也不是他第一次在電池領域出手。2016年8月,一家致力於研發大型製冷電力儲能設備的創業公司Axiom Energy宣佈獲得了來自Straubel和麻省理工投資基金新一輪250萬美元的投資。Straubel當時評論說:「能源儲存是在電網上持續部署可再生能源的關鍵技術。Axiom Exergy開發了一個引人注目的解決方案。」以他對電池研究和材料回收的熱情,創辦Redwood Materials也就不足為奇了。

而創辦Redwood Materials的另一主角Andrew Stevenson,曾於3月28日在卡內基梅隆大學發表了演講,重點強調了「重新思考原材料供應鏈」這一觀點。

Musk為什麼沒出手

反過來說,如果電池回收業務由特斯拉主導來做的話,對CEO Elon Musk來說也難以承受的。目前,Musk同時擔任特斯拉、Space X、Open AI、The Boring Company和Neuralink五家公司的CEO,單是特斯拉,Musk需要同時推進年底進行的Level 4級別的跨美國本土自動駕駛技術演示、全球範圍內超級充電站及服務中心建設、Model 3量產、加州和內華達州兩座工廠的擴建及電池增產、紐約Gigafactory 2太陽能屋頂量產……對於電池回收這種預防性佈局的業務,交給好基友Straubel去負責也顯得合情合理。

這也不是他第一次這麼幹了,2013年提出超級高鐵Hyperloop方案後,Musk就以工作繁忙,抽不出精力為由開源了這個項目。此外,Musk的個人傳記中提到,致力於製造和銷售太陽能面板的Solarcity最初的方案實際上也是Musk提出的。由於當時Space X第一艘火箭尚未成功升空,特斯拉也在起步階段,他把這個想法告訴了兩個表弟,由他們負責把這個方案落地。在2016年,Musk認為時機成熟後,便把Solarcity收入麾下。

因此,不管Redwood Materials背後那個神秘的不具名投資方是誰,浙江省未來都有大概率與特斯拉合作甚至被後者收購。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #電動車 #特斯拉
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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