特朗普的《大漂亮法案》，讓馬斯克最不爽的，可能還不是對電動車下手，而是向儲能下手。而對儲能下手，就是對ai下手。
電池儲能本來就不便宜。此前，參眾兩院兩個版本的法案，都計劃對包括電池在內的新能源動手。據律所mcguirewoods對比，最後一刻達成的法案，可謂是網開一面，不再額外對新能源加稅，只要滿足開工時間和關鍵材料佔比等條件，補貼退坡也可以適當延後。馬斯克應該稍微可以緩一口氣。
ai數據中心需要一個新型的電力系統。它要變得更為綠色，需要解決新能源發電與併網的時空不平衡性——加州一天之內的峰谷波動就達到了30%——也就需要儲能的幫忙。但這還不是唯一的關鍵。傳統電網所面臨的更大更直接的挑戰在於，ai數據中心負載的瞬間波動幅度，超過了目前電網承載能力。
用馬斯克的話說，電池儲能對於消除這種功率波動至關重要，足以決定ai訓練的成敗。事實上，從電網側的視角出發，它們更擔心ai數據中心負載突然「消失」，輸入電壓驟降，將導致名為低電壓穿越(lvrt)的故障，電網就會「臨時跳閘」，多來幾次，就會「永久跳閘」。這個時候，數據中心反倒可以啟動配套的備用發電系統，但電網卻失去了數百兆瓦或數千兆瓦的電力負荷，整個電網的電壓、電頻將超過「安全區」，進而引發整張電網的大停電。類似今年西班牙所發生的一切。
無論是xai，還是谷歌與meta，都很清楚ai數據中心與雲數據中心，根本不是同一個物種。谷歌證實兩者的負載波動差異，可以高達十倍。在谷歌旗下數據中心執行現實任務的時候，傳統的雲數據中心，它的負載波動大致在1.5兆瓦（mw）左右，而ai數據中心達到了15兆瓦。
ai數據中心負載的瞬間的高度的波動性，在預訓練階段體現的尤為明顯。去年，meta訓練完llama 3.1，披露過自己所遇到的基礎設施難題，其中一條，就是隨著算力集群的增大，大量gpu在相近時點等待通信等行為，將使得算力集群功耗瞬間波動數十兆瓦。馬斯克在與lex fridman對話的時候，也提到xai在預訓練的時候，負載波動在10兆瓦到20兆瓦之間，「就像指揮管弦樂隊一樣，忽高忽低的。」
如果美國繼續在預訓練階段「上規模」，那麼，ai數據中心將變得越來越大，甚至最快明年就能達到吉瓦（gw）級別，負載波動幅度也會隨之繼續增大。而且，隨著強化學習等後訓練階段的擴展，推理階段也將遭遇相似問題。許多問題可以通過軟體修改和工作負載與集群管理優化來部分解決，但電網等基礎設施層面的解決方案仍然無法繞開。
今年，面對白宮徵詢ai行動計劃（ai action plan)意見，谷歌第一條建議就是基礎設施，主要是電力系統。谷歌已經看到，創新需要迫切地從晶元（chip）轉向電網（grid）了。
馬斯克宣稱xai已經搞定了25兆瓦級別的負載波動。靠的是megapack儲能系統，也就是特斯拉目前增速最快的一塊業務。五年前，馬斯克曾豪言，長遠來看，特斯拉的能源業務與汽車業務將旗鼓相當，甚至更高一點。如果美國繼續崇尚ai訓練的「暴力美學」，而且儲能產業政策不調整，馬斯克吹下的牛，將會更快實現。
由megapack構建的電池儲能系統(bess)，可以在瞬間充電和放電數百兆瓦，使這些電池能夠以適當的反應速度和功率輸出，應對ai數據中心的負載波動。沒有megapack時（橙色線段），發電、電網頻率和機械系統的穩定性都很差，波動很大。而且，一旦出現「臨時跳閘」的情況，bess系統將開始自動從電網充電，「模擬」數據中心的負載，避免「永久跳閘」的發生。
在特斯拉的構想中，與ups系統（5分鐘電池）、柴油發電機（離網發電）、電容器（e-statcom）相比，電池儲能系統還能額外實現需求響應的功能。不過，ai分析機構semianalysis很懷疑數據中心的電池儲能系統究竟能在需求響應起到多大作用。因為，需求響應與備用電源，優先考慮實現其中一個任務，就會同等程度地降低另一個的優先順序。而且，特斯拉的megapack仍然不便宜。未來的吉瓦級別的ai數據中心，電池儲能系統的造價高達10億美元。
馬斯克似乎越來越看不上單純的電動車業務。人工智慧，以及人工智慧驅動的自動駕駛、機器人，才是支撐他商業帝國市值最大的希望。而電池又是這一切的保障。
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