近年来，AI的快速发展离不开算力、电力的强力支撑。这三者——AI作为目标，算力作为桥梁，电力作为基石，共同构成了一个“黄金三角”。而储能，作为这一“黄金三角”的“稳定器”，其重要性愈发凸显，正经历着前所未有的变革。

日前，国家数据局等多部门联合发布了《关于促进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的意见》，明确提出要加快提升钢铁、有色、建材、石化、化工等行业企业以及数据中心等重点用能单位的绿色电力消费比例，目标到2030年原则上不低于全国可再生能源电力总量消纳责任权重平均水平；同时，国家枢纽节点新建数据中心的绿色电力消费比例也将在80%的基础上进一步提升。

今年，中国企业在AI领域取得了显著突破。为了更好地抢占科技高地，必须解决几道“必答题”：如何构建安全、稳定的算力基础设施？如何应对数据中心电力需求的波动？

中国化学与物理电源行业协会储能应用分会首席分析师冯思遥在接受《证券日报》记者采访时表示：“储能不仅能有效应对电力供应的波动，还能通过优化电力使用，显著降低计算任务中的能源消耗。”AI的发展带来了庞大的算力需求，而储能在保障相关领域电力供应中发挥着至关重要的作用，既能提高电力使用效率，又能确保电力供应的稳定性。

AI“吃电”难题如何应对？

AI的终极目标是结合算法与数据，实现各行业的效率飞跃和智能化转型。然而，AI的每一次突破都离不开海量数据的处理和复杂模型的训练，而这些过程的核心支撑正是“算力”。

“算力”是AI落地的核心驱动力。随着AI的迅速发展，算力需求呈指数级增长，能源消耗问题也日益突出，算力核心基础设施——数据中心的用电量急剧增加。

据国际能源署预测，2025年至2027年，中国数据中心以及5G网络的电力消耗量将快速增长，其中数据中心的电力消耗量占比预计将从目前的3%增长到6%左右。

AI对电力的巨大消耗被形象地称为“吃电”。中国化学与物理电源行业协会储能应用分会专家委员楚攀解释称，与传统的数据中心相比，AI数据中心单个机柜的功率增加了5倍至8倍，导致同等建筑规模的数据中心对电力的需求也相应增加了5倍至8倍。楚攀认为，随着Deepseek等开源LLM大模型的普及，AI算力中心将会越来越多。

国盛证券有限责任公司近期发布的研报指出，从全球范围来看，海外科技巨头正持续加大对AI算力的投入，预计AI基建需求将大幅增加，数据中心也将迎来新周期。据SemiAnalysis数据预测，数据中心关键IT电源的总需求将从2023年的49GW翻倍增长至2026年的96GW，其中90%的增长来自AI相关需求。

AI算力基建端的快速推进对数据中心的稳定运行提出了更高的要求。一方面，数据中心的电力需求呈现出波动性，尤其是在执行计算密集型任务时，电力消耗会激增；另一方面，数据中心通常需要24小时不间断供电。因此，数据中心对电力可靠性的需求不断提升。

对此，楚攀表示，为应对AI数据中心对电力的多样化需求，不仅需要电力系统提供低成本且可靠的电能，还需要提升电能质量。AI芯片单价高昂，不合格的电能会增加AI芯片的损坏概率，缩短其使用寿命，进而影响数据中心的正常运行。

在全球能源转型的大背景下，数据中心也在积极探索绿色低碳高质量发展的道路，这对电力供应的清洁性和可持续性提出了更高要求。

算力与电力如何协同？

储能在提高供电稳定性、降低能耗等方面发挥着重要作用，有助于解决数据中心的用电痛点。

冯思遥介绍称，随着AI产业的快速发展以及数据中心的兴起，我国已在多个重要的数据中心和智算中心配备了储能系统。尤其是在一些风光资源丰富的地区，风能和光伏发电与储能系统的结合已成为常见配置。

为保证数据中心可再生能源的使用比例，数据中心与储能、绿电直供、源网荷储等结合的创新机制及政策也在不断落地。日前，工业和信息化部等八部门联合印发的《新型储能制造业高质量发展行动方案》提出，要面向数据中心、智算中心、通信基站、工业园区、工商业企业、公路服务区等对供电可靠性、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方案与数据中心的规划建设相结合，以降低智算中心的用电成本，提高能源利用效率，打造绿色算力新引擎。

楚攀解释称：“传统的数据中心应对非计划停电的方案主要采用‘UPS（不间断电源）+柴发’的方式，UPS一般只需配置半小时，剩余需求由传统的柴油发电系统提供，这仍然是成本最低的保供电方案。”业内普遍认为，随着AI数据中心的需求越来越多，其能耗也将越来越大。企业可以给AI数据中心配置一定比例的储能系统，以替代传统的UPS。

“比如中国电信安徽的智算中心就配置了25MW/200MWh（8小时）的储能系统。”楚攀表示，AI数据中心的功耗相对稳定，利用小时数高（一般在6000小时以上），若“新能源+储能”的综合供电成本低于传统的供电方式，AI数据中心大规模配置储能将成为趋势。

AI驱动储能产业变革

储能为数据中心提供了绿色新引擎，同时，AI也在驱动储能产业开展新一轮变革。AI数据中心对储能技术的需求主要集中在两个方面：一是大容量存储；二是安全性，储能企业正朝着这两个方向努力。

长时储能（4小时以上的储能技术）近年来备受关注，引发了研究和投资热潮。近期，安徽中电鑫龙科技股份有限公司在回复投资者时表示，公司的新能源技术团队目前正在开展长时储能技术攻关及相关产品研发。

“由于风光发电具有间歇性特点，不能始终提供稳定电力，因此长时储能技术变得尤为重要。”冯思遥表示，长时储能技术不仅能保障数据中心的电力供应稳定，还能促进绿色电力的消纳，支持AI行业的可持续发展。

此外，在AI变革的驱动下，储能系统正在经历从技术架构到运营模式的全方位革新。作为最早一批投身储能领域的企业之一，北京海博思创科技股份有限公司率先布局储能系统的全生命周期数智化赋能，是首批将AI与大数据应用于储能领域的厂商。

“通过智能化管理，储能系统能实现精准的电力调度与监控，提高运行效率，降低能耗。”冯思遥说道。尽管储能领域的变革正在不断推进，但储能系统的建设和运营成本仍然较高。尤其是在大规模部署的情况下，储能设备本身的采购、安装以及后期的运维成本可能成为算力配储项目的主要瓶颈。

“AI产业的算力需求持续增长，如何在保障电力供应的同时降低储能系统的建设成本，是当前需要思考的主要问题。”冯思遥表示，当前储能系统建设还面临一定的技术瓶颈。对于算力密集型应用来说，现有的储能技术可能无法完全满足高强度、高频次的需求。因此，继续攻关大规模长时储能、高效能储能系统的开发与应用尤为重要。

（文章来源：证券日报）