特斯拉4680電池栽了，拖累美國AI發展

特斯拉4680電池栽了，拖累美國AI發展

原創石劼C次元2025年12月31日 09:22上海

作者丨石 劼

責編丨石 劼

編輯丨王 越

馬斯克哭了，黃仁勛和奧特曼們也笑不出來。

一份價值203億元的合同，兩年內縮水至4.7萬元。電池材料供應商L&F日前的聲明，恐怕讓馬斯克和黃仁勛都笑不出來。

這不只是一個巨型商業項目的垮塌，也間接決定了未來美國人工智能AI的發展后勁。

特斯拉與L&F的訂單暴降99.99%，從29億美元暴跌到6,800美元，這不僅僅是Cybertruck（參數丨圖片）銷量失敗戰報的承續，也意味著4680電池在無極耳、干電極等核心技術環節未能突圍成功。

幾乎與此同時，五角大樓的吐槽、《紐約時報》和彭博社的爆料，告訴我們：在人工智能AI最極致的應用面，從數據中心的瞬態電壓支撐，到國防系統的無人機作戰，美國對電池的依賴已深入骨髓。

作為歐美電池供應鏈“全村的希望”，特斯拉的受挫不僅是其自身的技術困境，更折射出美國在能源存儲領域的集體焦慮。

而電池，正是人工智能時代最關鍵的戰略資源——電力供應的穩定與高效，直接決定了AI算力的天花板。

01

4680電池神話的破滅

特斯拉的4680電池，曾是一個閃耀著顛覆性光芒的名詞。

2020年“電池日”上，馬斯克以標志性的宏大敘事，描繪了這款直徑46毫米、高80毫米的大圓柱電芯將如何改變游戲規則：

通過電芯尺寸增大，減少電池包內電芯數量和結構件，提升能量密度和空間利用率；更重要的是，結合無極耳（全極耳）設計和干電極工藝兩大“黑科技”，實現成本的大幅降低與性能的顯著提升。

然而，技術理想國與現實泥潭，判若云泥。

無極耳設計，是針對大尺寸圓柱電芯的“最優解”之一。傳統電池電流需通過細細的極耳導出，路徑長、內阻大、發熱高。無極耳技術將整個電池端面變為電流集流體，讓電流傳導路徑更短更寬，內阻和發熱得以銳減。理論上，這讓電池在支持更快充電的同時，還能保持優異的循環壽命，并優化電池包的整體布局。

理想很豐滿，現實卻布滿激光焊接的精密陷阱。要實現整個端面均勻、可靠的導電連接，對激光焊接的強度、焦距、精度要求呈指數級上升。焊穿、虛焊、接觸不良等問題極易發生，直接導致電芯良品率低下。這不僅是工藝問題，更是規模化量產時質量一致性的終極挑戰。

更大的難關在于曾被馬斯克視為“降本王牌”的干電極工藝。與傳統將活性材料、導電劑、粘結劑制成漿料涂覆在集流體上的“濕法”不同，干電極工藝直接用干粉混合后壓制成極片。它省去了昂貴的溶劑和巨大的烘干能耗，簡化了產線，理論上能進一步降低成本，并因極片更密實而提升能量密度。

但干電極工藝有兩個近乎無解的核心痛點：

一是干粉混合均勻性極難控制。沒有溶劑作為介質，納米級的正負極材料與粘結劑難以均勻分散，任何細微的不均都會導致極片厚薄不一，引發電池充放電時發熱不均、壽命衰減，甚至熱失控風險。

二是干粉極片與金屬集流體的附著力天生不足。濕法漿料能像膠水一樣牢固粘合，而干法靠機械碾壓，附著力弱，在電池長期的充放電膨脹收縮中，活性材料容易從集流體上脫落，導致電池容量快速衰減。

技術瓶頸直接導致了量產爬坡的緩慢。五年過去了，4680電池仍未能搭載于特斯拉走量的Model 3/Y車型，僅用于產能本就有限的Cybertruck。

而Cybertruck自身的市場表現，又給了4680電池一記重擊。2019年亮相時，該車獲得百萬輛訂單，全球驚呼：福特與雪佛蘭皮卡將被取代！

實際上，Cybertruck年銷量只有3.5萬~5萬輛，這也使得為它“量身定制”的4680電池產線無法實現規模效應，成本居高不下，陷入“銷量低→產能利用率低→成本高→競爭力弱→銷量難提升”的惡性循環。

寧德時代董事長曾毓群曾經表達不看好4680大圓柱電池：方形和軟包電池的封裝效率和系統集成更有余地，而圓柱電池特別是大圓柱電池，能量密度、空間利用和成本控制，都瀕臨結構性的物理與化學極限。

“因為馬斯克擅長的是芯片、軟件、硬件和機械，但這是電化學領域，他不知道如何制造電池。”

而今4680電池失利，你以為只是特斯拉與馬斯克受挫嗎？

02

電池，扼住人工智能的咽喉

4680電池神話的褪色，不僅意味著特斯拉自建電池供應鏈、掌控核心成本的戰略遭遇重大挫折，更讓美國在高端動力電池領域尋求技術獨立和產能自主的“希望之火”變得搖曳不定。

而這場失利的影響，早已超出汽車產業，正悄然蔓延至一個更宏大、更關鍵的戰場——人工智能的算力之爭。

如果將人工智能比作一個急速奔跑的巨人，那么電力就是維持它心跳與呼吸的血液。

OpenAI在其公開信中曾警示：“電力不再是普通公用事業，而是繼電力革命后最具顛覆性技術領域的戰略資產。”美國能源部長更是將AI競賽比作“曼哈頓計劃2.0”，并警告若在能源基礎設施上落后，“我們將淪為地球上二流國家”。

前不久，《紐約時報》等外媒描述了這樣一幅場景：位于弗吉尼亞州等地的美國數據中心集群，電力需求堪比一座中型城市。但為AI提供算力的服務器，其負載并非平穩運行。每一次模型訓練任務的啟動、每一次海量數據的吞吐，都導致電力需求在每分鐘內發生多次劇烈波動。

Uptime Institute首席技術官克里斯·布朗指出，這種瞬時波動在規模擴大時，足以對區域電網的穩定性構成威脅，甚至損壞敏感的硬件與運行中的AI代碼。

為了應對這種“心跳式”的電力需求，并確保“五個九”（99.999%）的可靠性，數據中心必須配備毫秒級響應的備用電源系統。過去，這一角色由柴油發電機扮演。如今，鋰離子電池正因其快速響應、高功率密度和相對清潔的特性，成為無可替代的選擇。

谷歌在今年2月宣布，其數據中心已部署超過1億個電池單元，并計劃用鋰電池陣列逐步替代柴油發電機。微軟則設定了2030年前在數據中心全面淘汰備用柴油燃料的目標。這意味著，美國AI巨頭的算力命脈，正日益系于龐大、高效、可靠的電池儲能系統之上。

這種依賴已從商業領域延伸至國家安全的核心。烏克蘭戰場已成為新式戰爭的試驗場，無人機、電子戰設備、單兵裝備等大量依賴高性能電池。五角大樓官員警告，未來軍隊將需要“數以百萬計的電池”來驅動無人機蜂群、激光武器、外骨骼等新一代裝備。

國防分析公司Govini的數據觸目驚心：美軍所有武器系統和平臺中，100%含有外國零部件，其中超過6000種電池組件依賴中國供應鏈。

該公司CEO塔拉·墨菲·多爾蒂在加州國防高層會議上直言：“現實非常嚴峻。”每一次關鍵電池組件或材料的供應鏈擾動，都可能直接轉化為戰場上的劣勢。蛇島研究所防務專家卡塔琳娜·布哈茨基指出，西方防務項目已廣泛使用那些在烏克蘭難以獲取的、源自中國的零部件。

美國對電池的焦慮，根植于中國在這一領域近乎統治級的地位。國際能源署（IEA）報告顯示，2024年，全球99%的磷酸鐵鋰電池電芯和超過90%的核心組件產自中國。

這種主導地位貫穿整個價值鏈：從鋰、鈷、鎳、石墨等關鍵礦產的精煉加工，到決定電池性能的正極、負極、電解液、隔膜四大主材的制造，再到高度自動化、規模化的電芯生產與系統集成。

在寧德時代等巨頭的工廠里，機械臂精準地涂覆著僅5微米厚的電極箔片，經過滾壓、分切、卷繞、注液等數百道精密工序，一塊塊性能一致的電池被生產出來，供應給全球的電動汽車和儲能系統。這種基于龐大市場、完整產業鏈、持續技術迭代和極致成本控制建立起來的優勢，構成了極高的壁壘。

美國并非沒有意識到危機。

從拜登時期的《通脹削減法案》提供巨額補貼推動本土電池制造，到特朗普政府近期政策風向的微妙轉變——白宮召開高級別供應鏈會議，能源部恢復并追加電池制造與材料回收撥款，國防授權法案明確禁止采購“受關注外國實體”的電池——一系列動作表明，兩黨在“電池自主”這一國家安全議題上存在共識。

然而，突破中國供應鏈的控制絕非易事。

正如歐洲曾依賴俄羅斯天然氣，而白左的傲氣讓俄烏戰爭開打之后的“制裁”，變成了歐洲居民生活一落千丈的反噬。

有專家指出美國“電池獨立”的悖論：試圖扶持本土制造業，卻同時削弱電動車這個最大的電池需求來源。

特朗普代表的紅脖子陣營，希望扶持傳統制造業、削減對新能源的投入，自然難以在電池領域突圍。

03

AI競賽=能量密度的競賽

當特斯拉的4680電池——這個曾被寄予厚望的美國電池技術標桿——遭遇重大挫折時，它打擊的不僅是特斯拉的信心，更是美國在AI時代爭奪能源控制權的整體士氣。

電力，這個AI的“咽喉”，正被一雙遙遠而強大的手，悄然扼住。

汽車產業的演進，表面上是從燃油車到電動車的動力革命，從功能機到智能機的體驗飛躍。但撥開技術的迷霧，其底層邏輯始終圍繞著兩個字：能量。

為什么電動汽車加速迅猛且響應直接？根本原因在于電驅動系統對能量的控制效率遠超內燃機。

電機可以在毫秒間實現扭矩的精準、線性輸出，單次能量輸出能力輕松達到內燃機的數倍。控制層面，簡單的霍爾傳感器和一兩級電子控制單元就能實現精準調速，省去了內燃機時代復雜昂貴的多檔變速箱、傳動軸等機械結構。

這種高效、精準、簡潔的能量控制方式，正是智能化的天然土壤。汽車的智能化，絕非僅僅是在車機里安裝大屏和APP，其核心是車輛對外部環境的感知、決策與執行能力，這需要海量的電力供應來驅動傳感器、計算芯片、執行器，并需要精準的熱管理系統為高功耗的算力中心散熱。

雖然業界常將“電動化”與“智能化”分為上下半場，但實質上二者一體兩面，深度融合。越高級的智能化，對車輛底層電子電氣架構的要求越高，也越依賴于純電平臺所提供的“能量基底”。

純電平臺則從設計之初就將高壓電力網絡、高速數據傳輸網絡（如以太網）和集中式電子電氣架構融為一體。它為智能駕駛芯片提供了充沛且穩定的電力，為海量數據的實時傳輸準備了寬闊的“數據公路”，也為整個系統的熱管理進行了全局優化。這使得高級別智能駕駛功能的實現，在電動車上更為水到渠成，成本也更優。

將視角從汽車放大至整個人工智能產業，其競爭本質同樣是能量獲取、存儲與利用效率的競爭。

AI大模型的訓練與推理是極度“耗能”的過程。單個超大規模模型的訓練耗電量，足以媲美一座小型城市數年的用電量。

未來，隨著模型參數繼續膨脹、應用場景無限擴展，對電力的需求將是指數級增長。這不僅僅是發電量的問題，更是如何將不穩定的可再生能源（如風電、光伏）進行高效、穩定存儲與調峰的問題，是如何在數據中心、邊緣計算節點實現瞬時、高功率電力保障的問題。

電池，作為當前最核心的電能存儲與調節載體，其技術突破與產能規模，直接決定了AI算力擴張的邊界。 特斯拉4680電池的困境，表面是單一產品的技術挫折，深層是美國在提升“能量密度”——包括物理的電芯能量密度和產業的經濟規模密度——這一關鍵戰役上的受挫。

當美國在電池這一基礎能源存儲環節受制于人，其AI巨頭的算力擴張、國防系統的智能化轉型、乃至整個國家在數字時代的競爭力，都將被套上一道無形的枷鎖。電氣化與智能化的浪潮不可逆轉，其核心驅動力是對能量更高級別的掌控。在這場關乎未來的能量戰爭中，誰掌握了高效、低成本、可持續的能量存儲與供應體系，誰才能真正掌控智能化時代的命脈。

特斯拉的4680電池或許只是一次戰術失利，但它尖銳地提示了一個戰略事實：沒有堅實的“能量底座”，再炫目的AI大廈，也可能只是建立在流沙之上的“空中樓閣”。