電池日前夕,馬斯克先劇透:新電池2022年才量產!特斯拉該如何保住霸主地位?
電池日前夕,馬斯克先劇透:新電池2022年才量產!特斯拉該如何保住霸主地位?

受到新冠狀病毒(COVID 19,俗稱武漢肺炎)侵擾,一延再延的特斯拉電池日,終於即將在本週特斯拉股東大會後接續登場。

對於這讓人等待多時的盛事,投資者及專家們紛紛預測,特斯拉將在活動當中,為電動車電池技術揭曉新的突破,拉近與油車間的成本差距。不過就在電池日登場前夕,執行長馬斯克(Elon Musk)於推特上率先打預防針,預告此次發布的更新不會太快實現,至少2年左右才會上線。

馬斯克先打預防針,稱發表內容2022年才能量產

馬斯克表示,這次發表的更新主要影響長期的生產,特別是電動卡車Semi、電動皮卡車Cybertruck,以及第二代電動跑車Roadster,並聲稱公佈的內容最快要等到2022年才有辦法邁入量產。

在電池日到來前,有一種風聲認為,當特斯拉掌握突破性的電池技術後,既有供應商如Panasonic的訂單可能會受到影響。而馬斯克也在推特上一併澄清,強調特斯拉未來對電池的需求量極為龐大,他們沒有打算減少給Panasonic、LG及寧德時代等供應商的訂單。

elon musk twitter battery day
馬斯克在電池日開幕前夕預告,發布的內容最快得2022年才能邁入量產。

反過來,馬斯克聲稱即使所有供應商都以最大產能供給,他們仍預見2022年將面臨嚴重短缺,除非他們自己也採取行動應對。

《路透社》引述消息來源指出,目前特斯拉在自產電池上正面臨難關,恐怕必須與Panasonic等夥伴合作,才有辦法順利自行製造電池。另一供應商LG也透露,特斯拉對於電池製造的專業知識嚴重不足。

目前特斯拉已計畫在費里蒙的廠房裡,生產有著Model 3當前電池尺寸兩倍大的新電池,至於這是否是即將在電池日中公佈的新進展,目前還不得而知。

風聲傳了半年,電池日可能有什麼?

早在今年第一季,便有消息傳出特斯拉正執行名為「Road Runner」的計畫,祕密投入研發一款新電池,預計使用壽命可達100萬英哩,並將電池的成本降低至與油車相仿的程度,達到100美元/kWh的水準,低於汽油成本。

特斯拉投入電池自產已是勢在必然,過去馬斯克就曾指出,供應商的電池數量不足,是Model 3及Model Y產能的最大限制,上一季財報會議上也強調,特斯拉從來不缺需求,唯一的難題就是如何擴大產能滿足消費者。

elon musk
馬斯克曾說,特斯拉從不缺需求,問題只在如何提高產能滿足消費者所需。

自研電池走漏風聲的這半年時間,特斯拉陸陸續續遞交了多項電池專利申請,例如讓電池更耐久、便宜的電解液添加劑;鎳鈷錳電極的合成技術;新型電池配置設計等,都顯示出特斯拉已緊鑼密鼓投入電池研發當中。

另外,雖然馬斯克早在2018年聲稱目前電池中鈷的含量已不到3%,且下一代電池將不再含有鈷,也在今年與寧德時代合作,取得不含鈷的鋰電池供應,但外界預期本次電池日可能公佈的電池仍是含有鈷的版本。

鈷
鈷往往牽涉童工與非法勞動等問題,有著電池中血鑽石之稱。
圖/ shutterstock

鈷是一種開採往往牽涉童工與非法勞動的重金屬,被稱作是「電池中的血鑽石」,許多企業與研究機構都在想方設法降低或去除電池中含有的鈷。然而特斯拉近期發布的永續發展報告中,宣佈會與採礦業者合作,尋找更具永續性的鈷來源,或許不會這麼快斬斷與鈷的關係。

競爭加劇、續航力不再優勢,特斯拉如何坐穩電動車霸主寶座?

隨著電動車從新興技術成為一項趨勢,特斯拉面臨的市場競爭也愈來愈嚴峻。傳統車廠紛紛加入戰局,例如被視為Cybertruck比較對象的福特F-150即將推出電動版本,福斯也預告最新電動車ID.4明年將在美國上市。

延伸閱讀:馬斯克也按讚的「特斯拉殺手」!福斯首發電動車ID.3,竟找矽谷鋼鐵人來當測試員?

不只傳統車廠轉型的威脅,電動車新創Lucid Motor也正式發表最新款式Lucid Air,有著「特斯拉殺手」之稱的它,標榜續航力達800公里,比特斯拉最好的車款還要高出20%以上,並且20分鐘充電就可提供480公里續航。

面對環伺的競爭對手,特斯拉也必須在電動車的基本盤──也就是電池技術上多加著墨。

曾任多家車廠高管的汽車界大佬鮑伯.魯茲(Bob Lutz)就曾點出特斯拉的問題所在,指出特斯拉使用的鋰電池沒有任何獨特技術,每個車廠都在做,且隨著投入電動車領域的玩家增加,特斯拉過去常作為賣點的續航力現在已無任何優勢,充滿電後能跑300英哩以上的車款比比皆是。

Lucid Air
Lucid Air號稱擁有800公里續航,比特斯拉最好的車款還要高出20%以上。
圖/ 翻攝自 Lucid Air 官網

因此,特斯拉現在可說面臨著關鍵時刻。儘管歷經不少波動,2020年迄今其股價仍舊飆漲400%以上,擠下Toyota成為全球最高市值車廠。投資者對特斯拉的期望達到前所未有的高點,這次電池日特斯拉能否端出維繫電動車霸主地位的證據,很快就會揭曉。

資料來源:The VergeReuterCNBC
責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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