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全球AI競賽從模型、晶片延伸到「電力戰」。Apple (AAPL)在中國自建大型語言模型、Soluna (未上市)則砸重金整合風電與AI資料中心，多家科技與基礎設施玩家加速布局，讓算力與綠電成為新一輪產業權力核心。
生成式AI熱潮並未降溫，但產業焦點已悄悄從「模型好不好」轉向「電力在哪裡」。從Apple (Apple Inc., AAPL)在中國自訓大型語言模型、到Soluna Holdings (Soluna Holdings, Inc., 代號未列管)宣稱「AI時代真正的瓶頸是電力」，全球科技與能源市場正共同走向一場結構性的「AI電力大戰」。在這場競賽中，誰掌握穩定、低碳且可擴充的電力與資料中心基礎設施，恐怕才是下一輪AI霸主。
先看終端應用端的巨頭動作。根據外電報導，Apple已為中國市場專門訓練一套大型語言模型，並與中國電商與雲端龍頭Alibaba (阿里巴巴集團控股有限公司, BABA)合作完成訓練與技術支持。這顯示Apple在中國不再單純依賴第三方模型，而是往「在地合規、自主可控」的AI技術深度邁進。
這一步對中國市場意義重大。過去在中國境內，美國主流模型如Anthropic (Anthropic, ANTHRO)的Claude系列與OpenAI (OpenAI, OPENAI)的ChatGPT並未正式上線，Apple在本土版iPhone與其他裝置上只能串接合規的中國夥伴模型。如今，在Cyberspace Administration of China完成監管程序並正式註冊Apple的生成式AI服務後，Apple Intelligence這套AI工具組預計在未來幾個月，伴隨iOS更新正式登陸中國版iPhone，成為首度在中國全面落地的Apple原生AI服務。
從產業競爭角度來看，Apple此舉是一場標準的「合規算力戰」。在高度監管環境下，要提供高階AI服務，不只需要強大模型與晶片，更要確保所有訓練與推理活動符合在地資安與數據規範，並能穩定取得雲端與電力資源。選擇阿里巴巴做為主要訓練與技術支援夥伴，等於是把模型算力部署在中國既有的雲端與資料中心版圖之上，也在政治與商業風險之間取得平衡。
與終端科技巨頭同步，AI基礎設施端也在快速重構。Soluna管理層在最新財報法說會中明言：「Power is the primary constraint in the AI era -- not chips, not capital -- power and how quickly you can reach it。」他們提出的商業命題很直接：AI需求可以找到晶片與資金，但如果沒有即時可用的大量電力，資料中心根本建不起來，算力也無法轉化成營收。
Soluna目前管理電力容量達192兆瓦，預計夏季將增至206兆瓦，並已在兩個AI園區Kati 2與Dorothy 3規劃超過650兆瓦的開發容量，其可再生電力管線今年更成長47%，超過6.3吉瓦。公司在第二季完成對150兆瓦Briscoe風電場的收購，並取得Project Dorothy 1全部50兆瓦的發電與運算所有權，明顯朝「自有綠電＋自有資料中心」的整合模式前進。
從財務數據看，Soluna第二季營收為1,510萬美元，年增145%，但仍錄得2,260萬美元淨損、調整後EBITDA亦為虧損160萬美元。這代表AI電力基礎設施仍處於「重資本投入期」。公司本季透過增資與ATM計畫共募得約1.59億美元，其中1.135億美元來自ATM，被用來強化流動性與簡化資本結構，連Series B優先股也全部清掉。
更關鍵的是未來投資規模與融資結構。Soluna估算，一座100兆瓦的AI資料中心園區資本支出約12億至13億美元，預計以70%至80%項目層級債務搭配20%至30%自有或第三方股權來融資。管理層指出，若簽下租約，預期在8至12週內完成債務與股權組合，展現出「一有客戶就重槓桿開建」的擴張策略。
供電來源則更顯示其戰略思維。Soluna計畫在單一資料中心周邊導入多個發電資產，Kati園區主要從Las Majadas風電場取電，Dorothy 3則由Briscoe風電場及電網供電。這種「多電源疊加」模式，除降低對單一電廠或電網的依賴，也有助在區域市場與監管審查中取得較好位置，尤其是在德州ERCOT全面審視資料中心併網排隊案的背景下。
不過，風電整合也帶來短期財務壓力。Soluna坦言，Briscoe風電場首季反映約150萬美元的渦輪機維護成本，導致毛損約78.7萬美元。這凸顯一個現實：將老舊或有維修積欠的再生能源資產納入AI供電鏈，前期必須付出不小維護與改善成本，才能換取長期穩定輸出。
在外界關注風險時，Soluna管理層直接點出三大挑戰：執行能力、取得電力與取得資本。德州州長Greg Abbott要求PUCT與ERCOT在批准新案前，全面稽核所有在併網排隊中的資料中心，市場擔心審查將拖慢供電進度。Soluna則表示自身直接暴露有限，且其「靠再生能源就近供電」的商業模式，正符合州政府希望篩選的項目型態，甚至對稽核流程表示「we welcome it」，強調已累積足夠ERCOT市場專業與應對資訊。
除了風電與資料中心整合，AI模型本身也在演進。中國開源權重模型玩家Z.ai (北京智譜華章科技有限公司)宣布即將升級GLM-5.3，主打程式碼生成能力，並以AI排行榜成績與Anthropic的Fable 5、Claude系列直接比較。Z.ai強調，在高強度測試下，GLM-5.3在約5萬輸出token測得31.4%的表現，超越Claude Opus 4.8的29.5%（約12萬輸出token），雖然仍落後Fable 5的39.5%。更重要的是，GLM-5.3與前一代同樣基於7000億參數基座模型，顯示中國模型已進入「在既有超大模型上快速疊代」的節奏，而背後也意味著龐大的運算與電力需求。
若把Apple在中國的本地化模型、Z.ai的高參數開源模型，以及Soluna式的風電＋資料中心整合放在同一張產業地圖上，可以看到AI產業正從「單純算力競賽」走向「電力、監管與資本三位一體」的系統戰。對投資人而言，未來評估AI相關標的，恐怕不能只看模型能力或雲端收入，而必須同時檢視其電力取得模式（再生能源比例、電網依賴度）、合規環境適應度，以及大型專案的融資結構是否可持續。
展望未來，在中美技術與監管分歧持續、全球能源轉型壓力加大、AI需求爆發的三重夾擊下，掌握「穩定綠電＋成熟資料中心建設＋在地監管合作」的玩家，有機會在下一輪AI競賽中取得真正主導權。AI已不只是演算法與晶片的遊戲，而是電力市場與基礎設施金融的角力戰；對市場參與者來說，真正該問的問題，已從「模型多強」變成「電夠不夠」。
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