加速奪回電動車主導地位,拜登重砸1700億美元追上中國!為何特斯拉無法加入?
加速奪回電動車主導地位,拜登重砸1700億美元追上中國!為何特斯拉無法加入?

手握全球電動車龍頭特斯拉,拜登依然焦慮。面對美國已經整體落後的電動車行業,他鐵了心做出點文章。從2021年3月開始,拜登政府發布了多項政策扶持新能源車,即將開啟「 大補貼時代 」。

拜登美國總統
美國總統拜登。
圖/ huuterstock

8月5日,拜登與通用、福特和菲亞特母公司Stellantis等美國主要車企CEO「開了個會」,共同出席了一場以電動車和燃油經濟性標準為主題的活動。

當日,拜登簽署了一項行政命令——到2030年時實現新能源新車銷售佔比達50%。

此時,美國純電動車的滲透率在3%左右,中國純電動車滲透率達到10%。對比中國的目標,2025年新能源車佔汽車總銷量20%左右,2030年40%左右。

美國在電動車領域,「彎道超車」中國的野心已經表露無遺。拜登和美國傳統造車大廠能成功嗎?

美國急什麼?

拜登對於川普時期美國落後的電動汽車發展很是惋惜,從他最近一系列動作可以得出,他對於「重新確立美國在電動汽車領域領導地位」有強烈的執念。

今年4月20日,拜登參觀了美國一家電動客車製造商工廠後說,「我們應該成為世界上最重要的電動巴士和汽車供應國。但現在,我們遠遠落後於中國。」

同期,拜登公佈了2.3萬億美元的「一攬子計劃」,其中包含了「1740億美元」電動汽車扶持計劃,強調美國需要為「清潔汽車」提供補貼,這比用在「修路建橋」上的錢還多。

5月18日,拜登試駕了福特的一款純電動皮卡車型,批評川普政府「光說不練」,導致美國在電動車市場規模、基礎設施建設和電池生產方面都遠遠落後。 「我們要獲勝,要確保未來是在美國製造的」

拜登對於「美國已經落後」的判斷並非誇張。

對比中美兩國的電動汽車產業發展現狀來看,除了中國滲透率的差距,在電動車生產數據方面,兩國也拉開了距離。

路透社稱,拜登將推廣電動車視為從中國贏回市場的關鍵之一,而中國每年生產的電動車數量是美國的三倍。

國際潔淨運輸理事會發布的最新研究報告稱,2010年至2020年間,全球共生產超過1000萬輛電動汽車。其中,中國是全球最大的電動汽車生產國,佔全球產量的44%左右。

EVvolumes數據顯示,2020年,全球電池電動汽車和插電式混合動力汽車銷量為324萬輛,中國占130萬輛,美國為30萬輛。

在配套設施充電樁方面,中國電動汽車充電基礎設施促進聯盟數據顯示,截至2020年6月,成員單位總計上報的公共類充電樁55.8萬台。其中在廣東省、上海市、江蘇省和北京市均超過5萬。

而美國數據僅為中國去年同期的五分之一左右。根據美國國家可再生能源實驗室截至2020年第二季度的數據,全美電動汽車充電站(包括公共和私人)不超過10萬個,公共充電設施不到8.5萬個。其中,佈局最密集的加州也僅設有2.9萬餘個公共充電設施。

除了整車製造和充電設施,電動汽車產業鏈其他環節,如電池,也是拜登的焦慮點。

新聞照1
中國每年生產的電動車數量是美國的三倍。
圖/ 國泰金

今年6月,美國商務部、能源部、國防部、衛生與公共服務部聯合發布了《建立供給鏈彈性、振興美國製造、促進廣泛增長》報告,認為美國在包括電動汽車電池關鍵礦產原材料在內的四個領域,存在供應鏈風險。

美國能源部部長珍妮弗·格蘭霍姆(Jennifer M. Granholm)在回應中說,「為了美國清潔能源的未來,我們將極力加大電池生產。這意味著我們現在極需在本國建立及培育起研發、製造和交易電池的能力。」

然而,拜登一系列「振興」美國新能源車的舉措,對於全球知名的電動車公司特斯拉來說,並不能收穫多少政策紅利。

特斯拉「不受待見」?

拜登如此重視電動車產業,但怎麼不帶老大特斯拉玩呢?特斯拉和美國政府的矛盾早已有之。

2020 年,特斯拉曾起訴川普政府,要求美國政府退還關稅,並表示川普政府拉關稅清單、上調關稅是武斷而任性的。更早之前,川普宣布退出應對全球氣候變化的《巴黎協定》,馬斯克隨即辭去白宮顧問委員會的職務。

疫情期間,由於地方政府不允許工廠復工,馬斯克甚至表示要將地方政府告上法庭,並威脅要將特斯拉總部搬離加州。

早在2018年,特斯拉也曾被美國的關稅大棒「誤傷」過。當時,美國貿易代表辦公室公佈加徵25%的關稅名單中,特斯拉在加州費利蒙工廠Model 3型號電動車因為用到了來自中國的電腦和顯示螢幕,不幸被課以重稅。

就業率是每屆美國政府政績單上很重要的一筆,拜登促進電動車行業的發展,更是希望傳統車業透過發展電動車創造就業機會。但特斯拉並不能幫忙,甚至有些「搗亂」。

特斯拉
圖/ 特斯拉

拜登當選後要加強工會的作用,而特斯拉美國工廠並沒有加入工會。拜登承諾成為「你見過的最支持工會的總統」,與拜登「坐在一起」已經為美國汽車工人工會帶來了紅利。

美國參議院一項正在審議中的提案提到,美國所有電動車補貼上限金額為0.75萬美元,在美國生產的電動車上限1萬美元,在美國由工會工人生產的電動車上限1.25萬美元。

但今年3月,美國汽車工人聯合會曾起訴馬斯克違法勞工法,因為馬斯克曾開除了工廠中的一名工會成員。隨後馬斯克發推特稱反對工廠員工加入汽車工會。

不過,發展電動車行業似乎和創造更多就業機會本就存在矛盾。曾經川普的搖擺,如今拜登受到的阻力或許都在體現這一點。

據路透社過去的報導,拜登總統曾拒絕諸多民主黨同僚的呼籲,即為電動車的發展設定一個具有約束力的目標,或跟隨加州及歐盟國家設定具體的燃油車禁售時間線。

最近幾週,美國汽車工人聯合會與白宮和主要車企的持續進行了討論。工人聯合會警告,對汽車電動化設定過於激進的目標,將可能使現有汽車工人的就業出現風險。

在最近一份聲明中,美國汽車工人工會主席雷·庫裡表示,工會支持拜登擴大電動車市場的努力,但他更重視工人的工資和福利,並表示「這一直是美國人的核心和靈魂」。

但電動化仍會對汽車工業的勞工帶來衝擊。與傳統內燃機汽車相比,電動車的零部件較少,且供應鏈的工會化程度較低,這意味著汽車業轉型將可能減少工會勞工的工作機會,進而使勞工工資和福利被削減。

拜登大力支持的電動汽車可能會開啟美國製造業就業的新時代,但它們也損害了勞工運動,破壞了拜登在美國汽車行業創造100萬個新工作機會的目標。

國外更低廉的人工成本讓特斯拉等電動車企業傾向於在國外製造,比如特斯拉在海外建造了中國工廠和歐洲工廠。馬斯克最近更是多次接觸印度,希望在印度建廠。

不能給美國國內帶來大量就業機會的特斯拉,確實不受政府待見。

特斯拉工廠.jpeg
圖/ 虎嗅網

「千億補貼」有用嗎?

其實,拜登總統與美國老牌車企簽署的該行政令,目前並不具備法律效力。但拜登可不是鬧著玩的, 「當我說電動車是未來時,我不是在開玩笑」

但是,拜登力推新能源車政策最大的阻礙,可能是美國消費者對於新能源車的接受度。

美國消費者偏好 SUV、皮卡和經濟型汽車,汽車擁有量在1-2輛的家庭在70% 左右,換購為主要需求。加上低廉的油價,消費者換購電動車的消費成本不會下降太多,反而可能面臨續航焦慮、充電樁不足等新能源車常見的問題。

因此,美國2019年電動車滲透率1.9%,2020年滲透率2.2%,今年6月的滲透率4%,而中國今年6月的滲透率達到14%。少了自發的動力,改變消費者習慣確實需要外部政策刺激。

美國的電動車市場也有高滲透率的「榜樣」——加州。

據中國中泰證券數據,截至2020年加州電動車註冊量佔全美的42%。 2021年第一季度,加州電動化滲透率達到10.5%,遠超美國整體水平。

2020年9月加州州長更簽署行政令,要求到2035年加州所有銷售用車均為零排放車輛。

這是因為加州首創的「零排放汽車(ZEV)計劃」車企積分制度,給當地電動車發展帶來巨大的加速。「ZEV」要求車企多生產與銷售新能源車,車企通過銷售新能源車換取積分,目標積分=汽車銷量x電動車比例。目前共11個州採取與加州相同ZEV法案。

中國的新能源車「雙積分」制度,正是效仿這個制度。特斯拉則或許是這一階段積分制度最大贏家,數據顯示,特斯拉2020年從中美積分體系中直接賺到16億美元。

從加州和美國的經驗來看,積分制度在促進傳統車企轉型生產新能源車上,確實發揮著有效作用。

不過美國其他鼓勵傳統車企的政策,對已經一家獨大的特斯拉來說,就沒那麼友好了。目前正在審議的美國清潔能源法案中提出,只為售價低於80000美元的電動車提供激勵措施,這一標準旨在促進中低端市場。

如果該法案獲得批准,特斯拉的Model 3和Model Y以及可能的Cybertruck將有資格獲得高達10,000美元的獎勵。Model 3和Model Y的性能版,以及Model S和Model X沒有資格獲得獎勵。

前文提到的提案中,對於電動車最高每台7500美元的補貼,會在產量超過20萬輛後,補貼每6個月減半,同時稅收減免也將取消,對消費者的購車補貼也將取消。對於早已通過「產能地獄」的特斯拉來說,20萬輛的產量早已不是挑戰。

近日,國際潔淨運輸理事會項目主管Nic Lutsey稱,「在強而有力的國家政策刺激市場發展時,電動汽車製造才會發生增長。」拜登已經明白要加強政策補貼了。不過這種「抄中國作業」的做法原本美國是看不上的,美國一直敦促中國停止透過補貼、政府優惠政策等干預措施扶持重點產業。美國國內現在也有很多質疑反對的聲音,拜登抄作業的阻力不小。

摩根士丹利 (Morgan Stanley) 分析師亞當·喬納斯認為,「汽車行業要在利潤不受到重大破壞的情況下順利從內燃機汽車轉向電動汽車,這種可能性很小。」

安全氣候運輸運動中心主任丹·貝克爾認為,拜登的計劃依賴的是不可靠的汽車製造商們做出的不可執行的自願承諾。「電動車即是未來」的共識下,各國重回製造業賽道搶奪高地。對美國來說,「抄中國作業」可能水土不服,一個特斯拉也遠遠不夠。

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

本文授權轉載自:極客公園

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關鍵字: #電動車 #特斯拉
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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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