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24

2025

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03

破局AI“吃电” 储能产业迎变局

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近年来AI的急剧发展 ，离不开算力、电力的支持。AI是指标 ，算力是桥梁 ，电力是基石 ，三者组成了一个“黄金三角”。作为这个“黄金三角”的“不变器” ，储能的沉要性愈发凸显 ，正迎来前所未有的刷新。

日前 ，国度数据局等多部门颁布的《关于推进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的定见》提出 ，加快提升钢铁、有色、建材、石化、化工等行业企业和数据中心 ，以及其他沉点用能单元和行业的绿色电力消费比例 ，到2030年准则上不低于全国可再生能源电力总量消纳责任权沉均匀水平；国度枢纽节点新建数据中心绿色电力消费比例在80%基础上进一步提升。

今年以来 ，中国企业在AI领域获得了一系列突破 ，为了更好地抢占科技高地 ，有几路“必答题”亟须破解：若何成立安全、不变的算力基础设施？若何应对数据中心的电力需要颠簸？

“储能不仅可能应对电力供给的颠簸 ，还能通过优化电力的使用 ，降低推算工作中的能源亏损。”中国化学与物理电源行业协会储能利用分会首席分析师冯思遥在接受《证券日报》记者采访时暗示 ，AI发展带来了重大算力需要 ，而储能在保险有关领域电力供给中表演着沉要的角色 ，不仅能提高电力的使用效能 ，也能保险电力的不变性。

AI“吃电”若何应对？

AI的终极指标是通过算法与数据的结合 ，实现各行业的效能跃升和智能化转型。然而 ，AI的每一次突破都离不开海量数据的处置与复杂模型的训练 ，而这些过程的主题支持是“算力”。

“算力”是AI落地的主题驱动力。AI迅速发展 ，带头算力需要指数级增长 ，能源亏损问题也随之凸显 ，算力主题基础设施——数据中心用电量激增。

据国际能源署预测 ，2025年至2027年 ，中国数据中心以及5G网络电力亏损量急剧增长 ，数据中心电力亏损量占比预计将从目前的3%增长到6%左右。

AI对电力的巨大亏损被形容为“吃电”。中国化学与物理电源行业协会储能利用分会专家委员楚攀对《证券日报》记者诠释称 ，与传统的数据中心相比 ，AI数据中心单个机柜的功率增长了5倍至8倍 ，这就导致了一致构筑规模的数据中心对电力的需要增长5倍至8倍。楚攀以为 ，随着DeepSeek等开源LLM大模型（大型说话模型）的遍及 ，AI算力中心会越来越多。

国盛证券有限责任公司近期颁布研报称 ，从全球领域看 ，海表科技巨头均持续加码AI算力 ，预计AI基建需要大幅增长 ，数据中心将开启新周期。据SemiAnalysis数据预测 ，数据中心关键IT电源总需要将从2023年的49GW翻倍增长至2026的96GW ，其中90%增长来自AI有关需要。

AI算力基建端的急剧推动 ，对数据中心的不变运行也提出了更高的要求。具体而言 ，一方面 ，数据中心的电力需要出现出颠簸性 ，尤其是在推算密集型工作时 ，电力亏损激增；另一方面 ，数据中心通常必要24幼时不间断供电。由此 ，数据中心对电力靠得住性需要不休提升。

对此 ，楚攀暗示 ，为应对AI数据中心对电力多样化需要 ，不仅必要电力系统提供低成本且靠得住的电能 ，还必要电力系统提升电能质量。AI芯片的单价高 ，不合格的电能会增长AI芯片的败坏概率 ，降低AI芯片的使用寿命 ，进而影响数据中心的正常运行。

在全球能源转型的发展态势下 ，数据中心也在积极索求绿色低碳高质量发展的路路 ，这对电力供给的清洁性和可持续性提出了更高要求。

算力电力若何协同？

储能能够在提高供电不变性、降低能耗等方面助力破解数据中心的用电痛点。

冯思遥向记者介绍 ，随着AI产业发展以及数据中心的鼓起 ，我国在多个沉要的数据中心和智算中心建设了储能系统 ，尤其是在一些景致资源丰硕的地域 ，风能和光伏发电结合储能系统已经成为常见的配置。

为保障数据中心可再生能源使用比例 ，数据中心与储能、绿电直供、源网荷储等结合的创新机造及政策也在不休落地。日前 ，工业和信息化部等八部门印发的《新型储能造作业高质量发展行动规划》提出 ，面向数据中心、智算中心、通讯基站、工业园区、工贸易企业、公路服务区等对供电靠得住性、电能质量要求高和用电量大的用户 ，推动配置新型储能。

目前 ，已有不少公司将光伏、储能等绿色能源解决规划与数据中心规划建设相结合 ，降低智算中心用电成本 ，提升能源利用效能 ，打造绿色算力新引擎。

楚攀对记者诠释称：“传统的数据中心应对非打算停电的规划还是选取‘UPS（不间断电源）+柴发’的方式 ，UPS通常只必要配置半幼时 ，剩下的需要由传统的柴油发电系统提供 ，这依然是成本最低的保供电规划。”

业内普遍以为 ，AI数据中心的需要越来越多 ，与之相对应的能耗也将越来越大。企业能够给AI数据中心配置肯定比例的储能系统 ，用于代替传统的UPS。

“好比中国电信安徽的智算中心就配置了25MW/200MWh（8幼时）的储能系统。”楚攀暗示 ，AI数据中心的功耗比力不变 ，利用幼时数高（通常在6000幼时以上） ，若“新能源+储能”的综合供电成本低于传统的供电方式 ，AI数据中心大规模配储将成为趋向。

AI驱动储能产业刷新

储能为数据中心提供了绿色新引擎 ，AI也在驱动储能产业发展新一轮刷新。AI数据中心对储能技术的需要有两个主题点：一是大容量存储；二是安全 ，储能企业在朝着这两个方向致力。

长时储能（4幼时以上的储能技术）近几年受到宽泛关注 ，引发钻研和投资热潮。近期 ，安徽中电鑫龙科技股份有限公司回复投资者时暗示 ，公司新能源技术团队目前已在发展长时储能技术攻关及有关产品研发。

“景致发电由于其间歇性特点 ，不能始终提供不变电力 ，因而长时储能技术变得尤为沉要。”冯思遥对记者暗示 ，长时储能技术不仅可能保险数据中心的电力供给不变 ，还能推进绿色电力的消纳 ，支持AI行业的可持续发展。

此表 ，在AI刷新的驱动下 ，储能系统在经历从技术架构到运营模式的全方位改革。据相识 ，作为最早一批投身储能领域的企业 ，北京海博思创科技股份有限公司率先布局储能系统的全性命周期数智化赋能 ，是首批将AI与大数据利用于储能领域的厂商。

“通过智能化治理 ，储能系统能实现精准的电力调杜纂监控 ，提高运行效能 ，降低能耗。”冯思遥说。

只管储能领域的刷新在不休推动 ，但储能系统的建设和运营成本依然较高 ，尤其是在大规模部署的情况下 ，储能设备自身的采购、装置以及后期的运维成本 ，可能成为算力配储项主张重要瓶颈。

“AI产业的算力需要持续增长 ，若何在保险电力供给的同时 ，降低储能系统的建设成本 ，是当前必要思虑的重要问题。”冯思遥暗示 ，当前储能系统建设还面对着肯定的技术瓶颈。对于算力密集型利用来说 ，现有的储能技术可能无法齐全满足高强度、高频次的需要。因而 ，持续攻关大规模长时储能、高效力储能系统的开发与利用尤为沉要。

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