採用特斯拉充電標準,通用新電動皮卡還沒準備好!特斯拉「統一北美」再等等?
採用特斯拉充電標準,通用新電動皮卡還沒準備好!特斯拉「統一北美」再等等?

2023.6.27
通用汽車、福特先後宣布採用特斯拉的北美充電標準,不過通用汽車在26日表示,新款雪佛蘭 Silverado 電動皮卡在2025 年之前不會配備與特斯拉相容的充電端口,新型電池驅動皮卡還沒與特斯拉的超級充電站網絡相容。

當地時間6月20日,美股三大指數集體收跌,道指跌0.72%,納指跌0.16%,標普500指數跌0.47%。

熱門科技股特斯拉漲超5%,Rivian宣布將採用特斯拉的充電標準。截至收盤,特斯拉報274.45美元,漲幅5.34%,市值8698.7億美元。特斯拉市值一夜大漲441億美元(約台幣1.3兆元)

Rivian Automotive收漲報15.7美元。漲幅5.51%,市值147.5億美元。

Rivian:特斯拉式充電口將成為車輛標配

6月20日,Rivian最新聲明顯示:從2024年開始,Rivian的車主將可以用適配器使用特斯拉的超級充電站,從2025年起,將使特斯拉式充電口成為其車輛的標準配置,同時將採用特斯拉的充電標準。

Rivian日前表示,公司預計2024年開始實現盈利,2026年起將開始大批量生產汽車。

生產規劃方面,計劃在2024年生產8.5萬輛R1車型,相較2022年增長超過200%。根據Rivian此前提供的數據,2022年全年,該品牌合計(R1S、R1T及電動貨車產量疊加)生產了2.43萬輛汽車。2023年,該品牌計劃將產能提升至5萬台以上的水平。

Rivian
Rivian指出,2025年起,特斯拉式充電口就會成其車輛的標配。
圖/ Rivian

現代汽車考慮採用特斯拉充電標準

據界面新聞,現代汽車執行長張在勳20日表示,將考慮讓現代的車子與北美推行的充電標準兼容。

據報導,特斯拉超級充電樁目前占美國快速充電樁市場的近6成。近期已與特斯拉達成協議,同意接入其充電網絡,採用北美充電標準(NACS)。

張在勳表示,現代汽車將考慮加入轉向特斯拉標準的汽車製造商聯盟,但將取決於這是否符合公司客戶的最佳利益。他指出,其中一個問題是,特斯拉超級充電網絡並不支持現代汽車在其他充電設備上可實現的更快速充電能力,“這是我們將從客戶角度研究的問題”。

張在勳稱,現代方面將與特斯拉協商,尋求使後者為現代汽車的客戶調整其充電系統,實現更快充電。

通用汽車、福特都導入,特斯拉充電樁有望「一統北美」

特斯拉充電樁方面,本月大消息不斷。

當地時間6月8日,通用汽車CEO瑪麗·博拉(Mary Barra)在Twitter Spaces上與特斯拉CEO馬斯克共同宣布,通用汽車的電動汽車明年起將接入特斯拉超級充電網絡,涉及1.2萬個超級充電樁。

從2024年起,特斯拉充電樁網絡將對通用汽車電動車駕駛者開放,但需要變壓器。2025年開始,通用汽車將建造有端口直接接入特斯拉超級充電樁的電動汽車。

此前,福特也已加入特斯拉充電陣營。據中新網此前援引美聯社報導,從明年春天開始,福特汽車公司目前和未來的所有電動汽車將可以在美國和加拿大使用約12,000個特斯拉充電樁。福特CEO Jim Farley和特斯拉執行長馬斯克也在Twitter Spaces語音聊天中宣布了這項協議。

特斯拉充電,tesla
特斯拉充電標準,本月以來獲得越來越多車廠採用。
圖/ shutterstock

據澎湃新聞援引路透社報導,美國拜登政府要求汽車公司採用「聯合充電系統」(CCS) 標準,用於在全國最繁忙的道路上約7500英里的新充電站建設,這樣有資格獲得數十億美元的聯邦補貼。

CNBC稱,與福特、通用的合作是特斯拉及其充電技術的重大勝利,預計這將對其他汽車製造商、以及正在投資數十億美元建設電動汽車充電網絡的美國政府施加壓力,要求他們採用特斯拉的技術。 《華爾街日報》稱,通用汽車此舉旨在認可特斯拉的充電技術為行業標準。

特斯拉、通用汽車和福特合計佔目前美國電動汽車銷量的70%左右,業內人士將不同的充電協議標準視為在電動車普及的障礙之一。 特斯拉、通用汽車和福特的聯手,意味著未來北美充電協議標準有望統一。

在中國開放120座充電站,37款非特斯拉車款也能用

此外,值得注意的是,今年4月25日,特斯拉(TSLA)官方宣布,正式在中國大陸地區面向部分非特斯拉品牌新能源車輛試點開放充電站,進一步推動「充電網絡開放試點計劃」落地。首批試點開放的充電站中,包含10座超級充電站、120座目的地充電站,面向37款非Tesla車型。該計劃後續也將在更大範圍內覆蓋特斯拉充電網絡,不斷擴大對不同品牌和車型的服務範圍。

特斯拉是從2012年開始部署超級充電樁,2018年6月超級充電樁數量超過10,000個,2021年11月達到了3萬個,2022年6月10日超過35,000個,2022年11月22日達到4萬個,如今達到4.5萬個,這一新的里程碑距離上一個里程碑僅隔不到5個月。

延伸閱讀:特斯拉充電標準大勝!福特、通用外,3大充電商也採用,為什麼他們拋棄CCS?

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:錢玉紘

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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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