特斯拉能源營收直逼電動車,最新大單來自蘋果!為何科技巨頭要砸錢買電池?
特斯拉能源營收直逼電動車,最新大單來自蘋果!為何科技巨頭要砸錢買電池?

隨著科技的發展,現代大型汽車都已用上了電池,電池的容量已經能支撐它們跑過500km,不過這並非是當代超級電池的極限。

根據報導,蘋果日前斥資超過5,000萬美元(約14.25億元台幣)向特斯拉買電池,不過蘋果這次購買電池並不是為了造車,而是為了儲存能源。蘋果表示,這個電池儲能專案一天可以為7,000多個家庭供電。

究竟是什麼樣的電池,能儲存這麼多電量?

僅供報導用途_shutterstock_698300665_apple.jpg
圖/ Art Silpakorn via shutterstock

超級電池「Megapack」

蘋果電池儲能專案所採用的電池,是特斯拉於2019年推出的電池新品「Megapack」, 它是由電池模組、雙向逆變器、熱管理系統等元件所組成的綜合電池模組系統。

Megapacks是為了公共設施或中大型企業使用所設計的,每個Megapack最多可以儲存3 MKh的電池能源。以特斯拉官方給出的比喻,Megapack儲存的電量可以達到1GWh,可以支援舊金山所有家庭連續使用6小時。

此外,Megapack本身就是一個電池儲能模組,組裝起來相對容易,只需要將它的輸出口與使用場地的線材連接起來。

電池儲能容量高、組裝相對容易 也是蘋果選擇它的重要原因之一。根據報導,蘋果這次向特斯拉一共購買了85個Megapack,最多儲能240兆瓦時,足夠7,000個家庭使用一天。

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圖/ Tesla

早在2015年,蘋果便在美國加州建造一座超大型的太陽能發電農場,Megapack正是為了配合這所發電廠而使用的,建造完成後的儲能專案模組也將是美國最大的儲能專案之一。

太陽能發電廠轉化後的多餘電能將被儲存至電池當中,在必要時,將為蘋果總部供電。如此一來, 一方面減少太陽能的丟失,另一方面則提升發電廠的產量

相較之下,太陽能發電以往受到陽光的影響,電池儲存的方式能在任何時間運用其電能,靈活性和可用性相對提升了不少。

這也有利於蘋果達成碳中和的目標,且蘋果還表示要將相關經驗分享給其供應鏈的廠商,推動各家企業一起減少碳排放,使用可持續能源,進一步走向碳中和。

Megapacks並非首次成為大型公用設施的能源,早在2020年,蒙特瑞郡規劃委員會就批准了特斯拉和太平洋天然氣和電力公司(PG&E)合作部署Megapack,用於支援莫斯蘭丁發電廠。

莫斯蘭丁發電廠附近所建造的Megapack儲能裝置,總容量達到了730兆瓦時,將在當地公用電網無法應付高峰需求時啟用,為當地公共設施提供電力資源,相當於對發電廠進行了擴建。

靈活的儲存能力、容量大 等特性,讓Megapack可以用於不同規格、需求的公共設施中,而蘋果、政府的採用都會為它背書,再加上與太陽能、風力等可持續性能源的結合,Megapack的儲能電池在商業領域的應用只會越來越好。

特斯拉的新業務:儲能電池

既然能運用於如蘋果這般的大企業當中了,儲能電池是否也適用在個人家庭、小型店鋪等場所,以備不時之需?

實際上,特斯拉也是這樣想的,甚至從家用儲能電池來依序發展。特斯拉在2015年推出了Powerwall,同樣可以使用太陽能充電。

Powerwall
特斯拉推出的Powerwall。
圖/ Tesla

延伸閱讀:Apple car 有譜?庫克透露對AR、自駕技術感興趣:非常佩服特斯拉的成就

第一代Powerwall的容量達到了6.4kWh,持續峰值能達到2kW,價格為3,000美元,循環次數達到了5,000次。根據家庭需求,還可以組裝多個Powerwall來提升最大電池容量。

緊接著2016年,又推出了第二代Powerwall,容量達到13.5kWh。商用領域方面,特斯拉首先推出名為Powerpack的儲能電池,它的儲能容量達到了210kWh,爾後才是Megapacks。

可以看到儲能電池的硬體素養正不斷提升,但站在消費者的角度,還是要看實用性和價格。《富比世》體驗過第一代Powerwall後,表示產品和太陽能電池板等綜合計算,其得出的電費價格是30美分每千瓦時,高於美國平均電費12.5美分每千瓦時。

因此,Powerwall也被部分使用者稱作是「 富人的玩具 」,但這並不能代表儲能電池沒有意義。

現階段,儲能電池並不是要取代傳統電網,Powerwall更多的意義還是作為輔助儲能。特斯拉在官網介紹中也特意強調,在停電等自然災害期間作為備用電池,為整個家庭提供電力。

在某些使用者高需求地區或偏僻地區,Powerwall也相對划算,例如使用太平洋天然氣和電力公司所提供的電力的用戶,在高需求時段,電費價格會不斷攀升,甚至一度會超過40美元每千瓦時。

隨著技術的不斷發展,電池價格還有望進一步下降。在商用領域方面,企業或大型機構所考慮的不再僅限於電費,對於自然災害的抵禦能力、環保方面等都是選購儲能電池的重要影響因素。

然而,特斯拉也做出一項重大決定,它在2016年以約26億美元的價格收購了美國當時最大的太陽能公司SolarCity,並透過它獲得不少使用者,可以說Powerwall、Powerpack、Megapack的出現都與這宗收購案息息相關。

Powerpack
特斯拉推出的Powerpack。
圖/ Tesla

這為特斯拉帶來不少收益,馬斯克甚至在2019年就表示,特斯拉的能源業務可能會超越電動車業務。

雖然特斯拉拿下了不小的訂單,但儲能電池領域並不缺乏競爭對手,電池生產商LG Chem,太陽能產品公司SolarEdge、Enphase等都在積極探索這一塊領域。

市場仍在進一步發展,儲能設備的安裝量已從2012年的600兆瓦時(MWh)成長到2018年底的1,5900 MWh。彭博新能源財經(BNEF)甚至估計到2025年將達到352,800 MWh。

綜合來看,儲能電池還是一個新興領域,無論是產品標準或使用者消費標準都在快速變化,市場也將迅速發展。

儲能電池的未來

近幾年來,儲能領域的火熱和電池組價格的下降有著密切關係,得益於電動車產業的快速發展,大公司與資金不斷進入並形成質變,促使電池容量上漲以及價格下跌。

電池價格已經從2010年的1.000美元每千瓦時,降低到如今不足200美元每千瓦時。當然,實際上可能會有一些具體差別,Megapack的價格約為每千瓦時200美元至300美元,與幾年前近千美元每千瓦時的價格有了不小的下降。

智慧電網
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:電動車普及,電池成本成關鍵!台廠須迎頭趕上的3大技術是什麼?

政府對於儲能電池的重視,也是推動它快速發展的重要因素之一 ,在這方面,澳洲屬於發展較早的國家之一。澳洲於2016年因大型安全事故導致170萬人斷電,在城市成為「孤島」後,其政府就將儲能電池納入了現代電網的組成部分之一。

次年,特斯拉和開發商Neoen在澳洲南部建造了100 MWh的電池儲能系統。根據諮詢公司Aurecon發佈的調查報告,在電池儲能系統運行期間帶來了不少好處,回應高電量的需求並減少擴充電量的成本,在發生大型斷電安全事故時協助穩定電量傳輸。

對於商用領域而言,企業的經營理念也不斷在變化,產品乃至產業鏈的環保越來越受重視,且可持續性的理念也越來越受到消費者的推崇,尼爾森市場調查機構就曾發佈報告稱,全球2/3的消費者(包括73%的80、90後出生人口)表示願意為可持續的品牌多付錢。這促使蘋果、微軟等大公司提出了碳中和的目標。

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圖/ REUTERS

以現階段而言,大規模儲存電力的技術難度和成本比起傳統發電高出不少,但要實現碳中和就必須提升清潔能源的比例,一些國家已經在研發可供一座城市使用且足夠便宜的電網級電池,這應該也是儲能電池未來可能帶來的最大影響。

而隨著大型企業、各國政府對儲能電池的大規模投入,相信其性能和價格都會越來越好,而儲能電池在清潔能源中的比例也會越來越高。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #綠色能源 #蘋果
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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