特斯拉4680电池栽了，拖累美国AI发展

特斯拉4680电池栽了，拖累美国AI发展

原创石劼C次元2025年12月31日 09:22上海

作者丨石 劼

责编丨石 劼

编辑丨王 越

马斯克哭了，黄仁勋和奥特曼们也笑不出来。

一份价值203亿元的合同，两年内缩水至4.7万元。电池材料供应商L&F日前的声明，恐怕让马斯克和黄仁勋都笑不出来。

这不只是一个巨型商业项目的垮塌，也间接决定了未来美国人工智能AI的发展后劲。

特斯拉与L&F的订单暴降99.99%，从29亿美元暴跌到6,800美元，这不仅仅是Cybertruck（参数丨图片）销量失败战报的承续，也意味着4680电池在无极耳、干电极等核心技术环节未能突围成功。

几乎与此同时，五角大楼的吐槽、《纽约时报》和彭博社的爆料，告诉我们：在人工智能AI最极致的应用面，从数据中心的瞬态电压支撑，到国防系统的无人机作战，美国对电池的依赖已深入骨髓。

作为欧美电池供应链“全村的希望”，特斯拉的受挫不仅是其自身的技术困境，更折射出美国在能源存储领域的集体焦虑。

而电池，正是人工智能时代最关键的战略资源——电力供应的稳定与高效，直接决定了AI算力的天花板。

01

4680电池神话的破灭

特斯拉的4680电池，曾是一个闪耀着颠覆性光芒的名词。

2020年“电池日”上，马斯克以标志性的宏大叙事，描绘了这款直径46毫米、高80毫米的大圆柱电芯将如何改变游戏规则：

通过电芯尺寸增大，减少电池包内电芯数量和结构件，提升能量密度和空间利用率；更重要的是，结合无极耳（全极耳）设计和干电极工艺两大“黑科技”，实现成本的大幅降低与性能的显著提升。

然而，技术理想国与现实泥潭，判若云泥。

无极耳设计，是针对大尺寸圆柱电芯的“最优解”之一。传统电池电流需通过细细的极耳导出，路径长、内阻大、发热高。无极耳技术将整个电池端面变为电流集流体，让电流传导路径更短更宽，内阻和发热得以锐减。理论上，这让电池在支持更快充电的同时，还能保持优异的循环寿命，并优化电池包的整体布局。

理想很丰满，现实却布满激光焊接的精密陷阱。要实现整个端面均匀、可靠的导电连接，对激光焊接的强度、焦距、精度要求呈指数级上升。焊穿、虚焊、接触不良等问题极易发生，直接导致电芯良品率低下。这不仅是工艺问题，更是规模化量产时质量一致性的终极挑战。

更大的难关在于曾被马斯克视为“降本王牌”的干电极工艺。与传统将活性材料、导电剂、粘结剂制成浆料涂覆在集流体上的“湿法”不同，干电极工艺直接用干粉混合后压制成极片。它省去了昂贵的溶剂和巨大的烘干能耗，简化了产线，理论上能进一步降低成本，并因极片更密实而提升能量密度。

但干电极工艺有两个近乎无解的核心痛点：

一是干粉混合均匀性极难控制。没有溶剂作为介质，纳米级的正负极材料与粘结剂难以均匀分散，任何细微的不均都会导致极片厚薄不一，引发电池充放电时发热不均、寿命衰减，甚至热失控风险。

二是干粉极片与金属集流体的附着力天生不足。湿法浆料能像胶水一样牢固粘合，而干法靠机械碾压，附着力弱，在电池长期的充放电膨胀收缩中，活性材料容易从集流体上脱落，导致电池容量快速衰减。

技术瓶颈直接导致了量产爬坡的缓慢。五年过去了，4680电池仍未能搭载于特斯拉走量的Model 3/Y车型，仅用于产能本就有限的Cybertruck。

而Cybertruck自身的市场表现，又给了4680电池一记重击。2019年亮相时，该车获得百万辆订单，全球惊呼：福特与雪佛兰皮卡将被取代！

实际上，Cybertruck年销量只有3.5万~5万辆，这也使得为它“量身定制”的4680电池产线无法实现规模效应，成本居高不下，陷入“销量低→产能利用率低→成本高→竞争力弱→销量难提升”的恶性循环。

宁德时代董事长曾毓群曾经表达不看好4680大圆柱电池：方形和软包电池的封装效率和系统集成更有余地，而圆柱电池特别是大圆柱电池，能量密度、空间利用和成本控制，都濒临结构性的物理与化学极限。

“因为马斯克擅长的是芯片、软件、硬件和机械，但这是电化学领域，他不知道如何制造电池。”

而今4680电池失利，你以为只是特斯拉与马斯克受挫吗？

02

电池，扼住人工智能的咽喉

4680电池神话的褪色，不仅意味着特斯拉自建电池供应链、掌控核心成本的战略遭遇重大挫折，更让美国在高端动力电池领域寻求技术独立和产能自主的“希望之火”变得摇曳不定。

而这场失利的影响，早已超出汽车产业，正悄然蔓延至一个更宏大、更关键的战场——人工智能的算力之争。

如果将人工智能比作一个急速奔跑的巨人，那么电力就是维持它心跳与呼吸的血液。

OpenAI在其公开信中曾警示：“电力不再是普通公用事业，而是继电力革命后最具颠覆性技术领域的战略资产。”美国能源部长更是将AI竞赛比作“曼哈顿计划2.0”，并警告若在能源基础设施上落后，“我们将沦为地球上二流国家”。

前不久，《纽约时报》等外媒描述了这样一幅场景：位于弗吉尼亚州等地的美国数据中心集群，电力需求堪比一座中型城市。但为AI提供算力的服务器，其负载并非平稳运行。每一次模型训练任务的启动、每一次海量数据的吞吐，都导致电力需求在每分钟内发生多次剧烈波动。

Uptime Institute首席技术官克里斯·布朗指出，这种瞬时波动在规模扩大时，足以对区域电网的稳定性构成威胁，甚至损坏敏感的硬件与运行中的AI代码。

为了应对这种“心跳式”的电力需求，并确保“五个九”（99.999%）的可靠性，数据中心必须配备毫秒级响应的备用电源系统。过去，这一角色由柴油发电机扮演。如今，锂离子电池正因其快速响应、高功率密度和相对清洁的特性，成为无可替代的选择。

谷歌在今年2月宣布，其数据中心已部署超过1亿个电池单元，并计划用锂电池阵列逐步替代柴油发电机。微软则设定了2030年前在数据中心全面淘汰备用柴油燃料的目标。这意味着，美国AI巨头的算力命脉，正日益系于庞大、高效、可靠的电池储能系统之上。

这种依赖已从商业领域延伸至国家安全的核心。乌克兰战场已成为新式战争的试验场，无人机、电子战设备、单兵装备等大量依赖高性能电池。五角大楼官员警告，未来军队将需要“数以百万计的电池”来驱动无人机蜂群、激光武器、外骨骼等新一代装备。

国防分析公司Govini的数据触目惊心：美军所有武器系统和平台中，100%含有外国零部件，其中超过6000种电池组件依赖中国供应链。

该公司CEO塔拉·墨菲·多尔蒂在加州国防高层会议上直言：“现实非常严峻。”每一次关键电池组件或材料的供应链扰动，都可能直接转化为战场上的劣势。蛇岛研究所防务专家卡塔琳娜·布哈茨基指出，西方防务项目已广泛使用那些在乌克兰难以获取的、源自中国的零部件。

美国对电池的焦虑，根植于中国在这一领域近乎统治级的地位。国际能源署（IEA）报告显示，2024年，全球99%的磷酸铁锂电池电芯和超过90%的核心组件产自中国。

这种主导地位贯穿整个价值链：从锂、钴、镍、石墨等关键矿产的精炼加工，到决定电池性能的正极、负极、电解液、隔膜四大主材的制造，再到高度自动化、规模化的电芯生产与系统集成。

在宁德时代等巨头的工厂里，机械臂精准地涂覆着仅5微米厚的电极箔片，经过滚压、分切、卷绕、注液等数百道精密工序，一块块性能一致的电池被生产出来，供应给全球的电动汽车和储能系统。这种基于庞大市场、完整产业链、持续技术迭代和极致成本控制建立起来的优势，构成了极高的壁垒。

美国并非没有意识到危机。

从拜登时期的《通胀削减法案》提供巨额补贴推动本土电池制造，到特朗普政府近期政策风向的微妙转变——白宫召开高级别供应链会议，能源部恢复并追加电池制造与材料回收拨款，国防授权法案明确禁止采购“受关注外国实体”的电池——一系列动作表明，两党在“电池自主”这一国家安全议题上存在共识。

然而，突破中国供应链的控制绝非易事。

正如欧洲曾依赖俄罗斯天然气，而白左的傲气让俄乌战争开打之后的“制裁”，变成了欧洲居民生活一落千丈的反噬。

有专家指出美国“电池独立”的悖论：试图扶持本土制造业，却同时削弱电动车这个最大的电池需求来源。

特朗普代表的红脖子阵营，希望扶持传统制造业、削减对新能源的投入，自然难以在电池领域突围。

03

AI竞赛=能量密度的竞赛

当特斯拉的4680电池——这个曾被寄予厚望的美国电池技术标杆——遭遇重大挫折时，它打击的不仅是特斯拉的信心，更是美国在AI时代争夺能源控制权的整体士气。

电力，这个AI的“咽喉”，正被一双遥远而强大的手，悄然扼住。

汽车产业的演进，表面上是从燃油车到电动车的动力革命，从功能机到智能机的体验飞跃。但拨开技术的迷雾，其底层逻辑始终围绕着两个字：能量。

为什么电动汽车加速迅猛且响应直接？根本原因在于电驱动系统对能量的控制效率远超内燃机。

电机可以在毫秒间实现扭矩的精准、线性输出，单次能量输出能力轻松达到内燃机的数倍。控制层面，简单的霍尔传感器和一两级电子控制单元就能实现精准调速，省去了内燃机时代复杂昂贵的多档变速箱、传动轴等机械结构。

这种高效、精准、简洁的能量控制方式，正是智能化的天然土壤。汽车的智能化，绝非仅仅是在车机里安装大屏和APP，其核心是车辆对外部环境的感知、决策与执行能力，这需要海量的电力供应来驱动传感器、计算芯片、执行器，并需要精准的热管理系统为高功耗的算力中心散热。

虽然业界常将“电动化”与“智能化”分为上下半场，但实质上二者一体两面，深度融合。越高级的智能化，对车辆底层电子电气架构的要求越高，也越依赖于纯电平台所提供的“能量基底”。

纯电平台则从设计之初就将高压电力网络、高速数据传输网络（如以太网）和集中式电子电气架构融为一体。它为智能驾驶芯片提供了充沛且稳定的电力，为海量数据的实时传输准备了宽阔的“数据公路”，也为整个系统的热管理进行了全局优化。这使得高级别智能驾驶功能的实现，在电动车上更为水到渠成，成本也更优。

将视角从汽车放大至整个人工智能产业，其竞争本质同样是能量获取、存储与利用效率的竞争。

AI大模型的训练与推理是极度“耗能”的过程。单个超大规模模型的训练耗电量，足以媲美一座小型城市数年的用电量。

未来，随着模型参数继续膨胀、应用场景无限扩展，对电力的需求将是指数级增长。这不仅仅是发电量的问题，更是如何将不稳定的可再生能源（如风电、光伏）进行高效、稳定存储与调峰的问题，是如何在数据中心、边缘计算节点实现瞬时、高功率电力保障的问题。

电池，作为当前最核心的电能存储与调节载体，其技术突破与产能规模，直接决定了AI算力扩张的边界。 特斯拉4680电池的困境，表面是单一产品的技术挫折，深层是美国在提升“能量密度”——包括物理的电芯能量密度和产业的经济规模密度——这一关键战役上的受挫。

当美国在电池这一基础能源存储环节受制于人，其AI巨头的算力扩张、国防系统的智能化转型、乃至整个国家在数字时代的竞争力，都将被套上一道无形的枷锁。电气化与智能化的浪潮不可逆转，其核心驱动力是对能量更高级别的掌控。在这场关乎未来的能量战争中，谁掌握了高效、低成本、可持续的能量存储与供应体系，谁才能真正掌控智能化时代的命脉。

特斯拉的4680电池或许只是一次战术失利，但它尖锐地提示了一个战略事实：没有坚实的“能量底座”，再炫目的AI大厦，也可能只是建立在流沙之上的“空中楼阁”。