- 將電動汽車工廠改造為儲能係統（ESS），為人工智慧提供動力。
- 垂直整合具有戰略意義，可以避免能源瓶頸，減少對電網的依賴。
- 全球供應短缺以及美國、日本和亞洲的大規模基礎設施部署。
人工智慧熱潮不僅推高了晶片需求，也使人們開始關註一個常被忽視的因素：能源。為了確保生成式人工智慧模型不間斷運行，需要龐大的電力基礎設施，能夠承受突如其來的用電高峰而不受影響。
這種情況徹底改變了整個產業格局。我們看到，以前只專注於電動車的產業現在意識到，資料中心儲能才是真正的搖錢樹，正在推動全球前所未有的產業變革。
美國汽車產業的轉型
在美國市場，電動車產業發展速度顯著放緩。這迫使許多製造商調整商業模式以避免破產。根據《金融時報》和顧問公司CRU的數據顯示，至少有十家原本生產汽車電池的工廠正在將生產重心轉向儲能係統（ESS）。
這項轉變的規模令人震驚：原本足以生產2萬輛電動車電池的產能已被取消。像肯塔基州的福特汽車，以及印第安納州的Stellantis和三星SDI這樣的汽車巨頭，已經開始改造其裝配線，轉型為服務新領域的智慧電池工廠。就連通用汽車也在評估自行生產儲能電池的可能性，以免落後於時代。
這種轉變並非偶然。人工智慧資料中心需要不間斷電源，以防止簡單的斷電或電壓波動中斷關鍵的模型訓練過程。因此，電池已成為當今技術架構的關鍵組成部分。
特斯拉的商業模式與政治壓力
如果我們想了解這種模式在實踐中是如何運作的，只需看看特斯拉就知道了。伊隆馬斯克已將產品線擴展到汽車之外，並在Megapack和Powerwall等產品上投入大量資金。數據足以說明一切：儘管其汽車銷量下降了9%，但其儲能收入年增了27%，在上一季達到了12.800億美元。
此外，複雜的政治環境也加劇了這個問題。川普政府削減了電動車購買者的稅收優惠，導致彭博新能源財經下調了其銷售預測。不過，對製造商而言，也有好消息：慷慨的生產補貼政策依然有效，例如每千瓦時35美元的補貼以及儲能投資30%的稅收抵免。
此外，對中國電池徵收 60% 的關稅使得美國本土的電池製造更具競爭力，使得本地價格能夠與亞洲的價格持平，儘管韓國製造商仍然需要努力才能掌握中國主導的磷酸鐵鋰電池技術。
軟銀在日本的積極投資
在亞洲，軟銀正採取一項大膽舉措。該公司正將夏普位於大阪的舊液晶面板工廠改造成日本最大的電池生產線之一，專門為人工智慧資料中心提供動力。預計這項投資將達到7.000億美元。
此舉是垂直整合的完美例證。軟銀不願依賴第三方，而是希望掌控整個產業鏈：從晶片（透過Arm）和發電，到儲存和模組化資料中心製造。此外，他們還與OpenAI合作，在該資料中心運行人工智慧代理，該資料中心預計將於2031年投入營運。
原因很簡單：人工智慧中心無法等待數年時間完成傳統電網的現代化。現場儲能能夠確保能源穩定性和電網獨立性，使營運規模得以擴展，而不會因停電而成為瓶頸。
供應短缺和松下公司的警告
並非全是好消息，因為需求遠超過供應。松下公司已發出警告，資料中心電池將出現嚴重短缺。需求激增，導致其未來幾個月的產能幾乎全部被預訂一空，這可能會延遲新雲端服務的推出。
對於首席技術長和技術領導者而言，這是一個警訊。評估能源混合解決方案或與製造商達成優惠協議至關重要，以確保其人工智慧專案不會因缺乏節能硬體而停滯不前。在生成式人工智慧時代，可用性和回應時間至關重要。
其他產業也正在向人工智慧轉型
有趣的是，正在改變的不僅僅是汽車工廠。加密貨幣礦工也發現，將礦場改造成人工智慧資料中心可以提高獲利能力。摩根士丹利表示，美國比特幣礦場的改造可以將人工智慧的電力缺口減少10至15吉瓦。
對於企業家和新創公司而言，教訓顯而易見：能源基礎設施已成為新的競爭戰場。能夠解決負載管理或能源效率問題的企業將擁有巨大的競爭優勢。擁有最佳演算法固然重要，但光是擁有運行演算法所需的能源還不夠。
目前的情況表明，能源控制權決定著人工智慧競賽的最終贏家。從美國和日本的工業廠房改造到資料探勘基礎設施的利用，能源主權和垂直整合的趨勢日益明顯，旨在避免技術過時，並在瞬息萬變的市場中確保營運的連續性。
