網友指責超級充電站還是來自火力發電,特斯拉執行長馬斯克親自回覆
網友指責超級充電站還是來自火力發電,特斯拉執行長馬斯克親自回覆
2017.06.10 | 交通運輸

特斯拉超級充電站的充電體驗是無法找到破綻的,120kW的輸出功率可以在40分鐘內將一輛Model S 90從0充到80%。如果說有什麼值得詬病的地方的話,在目前依舊以火力發電為主的中國,特斯拉將污染從汽車轉移到發電廠的說法一直不絕於耳。然而特斯拉超級充電站新政策的推出,可能讓車主再也用不到火力發電產生的電了。

日前有位網友在Twitter上tag特斯拉CEO Elon Musk:「呵呵,在特斯拉超級充電站身上我看到了火力發電廠的影子,所有你玩的這些概念遊戲背後(動力來源)都是由煤炭燃燒驅動的。」

Musk旋即回覆稱:「所有的超級充電站都在進行太陽能屋頂+能源牆的改造,隨著時間的推移,幾乎所有的超級充電站都將斷開與國家電網的的連接。」

利用太陽能發電、然後將電儲存在充電站,讓前來充電的特斯拉車主體驗真正的清潔能源,這是特斯拉自2012年底發表超級充電站時就提出的藍圖。但彼時特斯拉尚未收購太陽能企業Soalrcity,太陽能電池板的發電效率和成本都沒有達到大規模部署的臨界點,這成為藍圖遲遲沒有落地的根本原因。最終的結果是,前期超過800個超級充電樁中只有6個鋪設了太陽能屋頂。

去年11月,特斯拉完成了對Solarcity的收購,收購的完成使得兩家企業的溝通成本大大降低。更重要的是,特斯拉相繼發表了新款企業級儲能系統Powerpack和能效比得到改進的太陽能屋頂,換句話說,實現當年太陽能驅動超級充電站藍圖的時機開始成熟。

發布太陽能屋頂後不久馬斯克就曾表示,在陽光明媚的地區,新的太陽能屋頂加上新Powerpack可以為超級充電站提供電力供應,尤其是全年無雪的地區,將超級充電站接入國家電網是完全不必要的。

但注意上面的回應,Musk的話術變成了隨著時間的推移,「幾乎所有(almost all)」的超級充電站都將斷開與國家電網的連接。這是否意味著特斯拉太陽能電池板的能效比得到了突破?

為了迎接Model 3的到來,特斯拉今年4月發布了新的超級充電站擴建計劃。去年Model 3的發表會上,特斯拉宣佈到2017年全球各地的超級充電樁總數能夠達到7,000個,或許是考慮到Model 3不斷高漲的市場需求(訂單已經逼近50萬輛),4月公佈的新計劃將這一指標修正為10,000個。

真正的信息量蘊含在官方公告的渲染圖中,從圖中可以看到,特斯拉第一次將商店和超級充電站建在一起,同時充電口前所未有的達到了80個左右,作為對比,目前全球最大的特斯拉超級充電站僅有20個充電樁。此外,接近一半的充電樁上方都鋪設了太陽能電池板,這可能是特斯拉新建超級充電站的參考設計方案。

tesla超級充電站.jpg
圖/ 36 氪

具體到中國市場,特斯拉將於2017年新建超過380個超級充電樁,這一數字超過了過去2年內新增超級充電樁數量的總和。考慮到Model 3從美國東海岸輻射至西海岸,然後是歐洲和亞太地區的交付順序和特斯拉的產能,中國市場新增的超級充電樁完全是為Model S & X用戶打造的。

接著來聊聊那位網友提到的問題,如果超級充電站的電力來源是火力發電廠,購買電動汽車有什麼意義?怎麼反駁電動汽車「污染轉移論」?

從兩個角度說明問題,第一,不是所有國家都是以火力發電為主的,例如美國加州的太陽能發電、北部的風力發電已經大規模應用;與此同時,所有的燃油車都會有尾氣排放,這是一定的。

第二,具體到中國這樣以火力發電為主的國家呢?來看看Musk的回應:

「把同類化石燃料,比如天然氣,把它輸送到發電廠發電,會有60%的綜合燃燒效率,但如果放在加天然氣的內燃機中,目前為止最高的綜合燃燒效率只有20%,即使考慮到傳輸過程中電量的損耗,電動汽車加發電廠的方案對內燃機直接燃燒也有著明顯的優勢,這還沒有考慮汽油、柴油、天然氣從石油中提煉過程中所消耗的能源。另外,風電、水電、太陽能發電這些永續能源發電方式對能源的利用率一直在顯著提升,換句話說,他們在總發電量的份額中所佔的比重會越來越大,而內燃機燃燒效率的提升,在很多年前就遇到了瓶頸。」

來自廈門政府官網的一則名為《純電動汽車與普通汽車的能源轉換效率對比》的公告與Musk所說的具體指標有出入,但同樣證實了「電動車更環保」的觀點:

「傳統內燃機汽車效率為38%,又因為汽車在市內行駛中頻繁的停車、低速行駛等,造成內燃機空轉或處在低效率區,其最終效率不過12%。純電動汽車停車時無機器空轉,95%以上的電池能量可轉為汽車的動力,即使考慮到原油的發電效率、送配電效率、電池充放電效率,其最終效率也可達到19%。」

這裡還有一個問題,又是儲能系統又是電動汽車,廢舊電池也很污染環境的,這是特斯拉的原罪!然而——

4月底,美國證券交易委員會披露,特斯拉共同創辦人兼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,用於佈局電池及其他材料的回收和再製造。

JB Straubel在此前的演講中透露,特斯拉會在超級電池工廠中盡可能100%的回收電池原材料。這不同於業內將尚未報廢的舊電池應用於儲能系統或是對能效比要求較低的場景進行二次利用的做法。 Straubel對此嗤之以鼻:「對電池的二次利用既不具備緊急效益,也沒有很好的利用價值。」

成立了新公司Redwood Materials以佈局電池材料回收與再利用領域後,特斯拉也就完成了動力電池從製造、銷售,到回收再製造的產業閉環。

最後,對Musk和廈門市政府都不信的同學,建議特斯拉電動車、太陽能屋頂和家庭儲能係統能源牆一起買,一勞永逸的解決污染源問題,也不枉特斯拉在全球的超級充電站親自上陣示範。

本文授權轉載自:36 氪

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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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