特斯拉要成為全球供電公司？馬斯克發布全新能源交易平台|數位時代 BusinessNext

特斯拉要成為全球供電公司？馬斯克發布全新能源交易平台

特斯拉發表全新產品AutoBidder，目標是要成為全球性分佈式供電公司。

據外媒報導，除了成為全球電動汽車行業的領軍企業外，特斯拉的終極目標還包括成為全球性分佈式供電公司。現在，特斯拉發布了全新產品AutoBidder，似乎是朝著這個目標邁出了下一步。

2019年，特斯拉執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）表示，該公司旗下能源部門Tesla Energy正在成為一家分佈式的全球供電公司，其成長甚至可能超過汽車業務。馬斯克認為，特斯拉將繼續在住宅和電網上部署更多的太陽能和能源儲存系統，並管理這些分佈式系統，使其成為規模龐大的供電公司。

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特斯拉已經開發了控制這些能源資產的軟體，該公司在其網站上描述稱：「Autobidder為獨立的發電商、供電公司和資本合作夥伴提供了自動將電池資產貨幣化的能力。AutoBidder是個即時交易和控制平台，提供基於價值的資產管理和投資組合優化，使所有者和營運商能夠根據他們的業務目標和風險偏好配置實現收入最大化的營運策略。」

特斯拉表示，澳大利亞目前正在使用Autobidder來管理Hornsdale Power Reserve（HPR），也就是眾所周知的「特斯拉大電池」專案。該公司稱：「Autobidder正在南澳大利亞州的Hornsdale Power Reserve（HPR）成功營運，並透過市場競標增加了競爭，以壓低能源價格。」

雖然因為使用特斯拉的電池組，Hornsdale Power Reserve（HPR）被稱為「特斯拉大電池」，但它的所有者是法國可再生能源公司Neoen，該公司還在電池系統旁邊營運著風力發電場。因此，特斯拉不僅為他們部署了PowerPack，還為他們提供了這個Autobidder軟體。然而，新平台並不只適用於特斯拉的產品，而且似乎與任何類型的能量儲存系統都能兼容。

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特斯拉在其網站上添加了關於其Autobidder平台的資訊：「Autobidder管理著數百兆瓦時的資產，在全球範圍內提供了數十億瓦時的電網服務。Autobidder在各種規模的電網上運作：從小型住宅系統到100兆瓦時電網等。有了硬體和軟體之間的無縫集成，可以信任Autobidder在專案啟動後立即獲得收入，並在動態環境中全天候獲取收入。」

這家汽車製造商表示，它還在利用其機器學習專業知識提供幾個功能，包括：價格預測、負荷預測、發電量預測、調度優化以及智慧競價。

除了澳大利亞的大型電池系統，特斯拉也在與佛蒙特州Green Mountain Power共同部署Powerwall的專案中使用Autobidder。與此同時，特斯拉已經在英國申請了電力供應商牌照，邁出了成為英國能源供應商的第一步。

據報導，特斯拉正尋求在英國使用Autobidder。該公司消息人士透露，申請上述牌照的另一個目的可能是引入該公司的Autobidder平台。該平台可充當中間人，匯聚可再生能源供電商並進行能源交易。特斯拉已經在英國部署了幾個Powerpack專案。

責任編輯：林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自：網易科技

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。」

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。