AI与储能如何“双向”再生投资价值

中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） ■ 李春莲 随着人工智能（AI）算力需求的爆发，原本不太受关注的储能产业，因为将解决AI运行中遇到的电源瓶颈，成为AI时代不可或缺的核心驱动力。近日，微软CEO萨蒂亚·纳德拉表示，当前人工智能发展面临的最大问题不是芯片供应，而是电力缺乏。笔者认为，在产业需求、市场轮动和技术融合的三重逻辑驱动下，储能已成为人工智能竞争的新方向。首先，aof储能成为解决电力供应瓶颈的关键。过去，储能只是新能源格局的一部分。今天，它成为连接人工智能与能源的重要桥梁。储能不仅是解决弃风弃光问题的工具，也是稳定电网、保障AI供电的主要手段。 AI算力的指数级增长与全球电力供应系统格格不入。 AI数据中心已成为真正的“超级电力消费者”，其电力需求远远超过传统数据中心。但网格建设周期长、流程复杂，难以支撑人工智能计算设施的扩张。从其自身特点来看，储能对于电力系统来说就像一个“缓冲器”。电量低时可储存多余电能；当用电高峰或供电不稳定时，可以释放储存的电力，保证稳定的电力供应。此功能对于电力需求波动的数据中心至关重要。二、AI构建ds 投资能源存储的成本。 2025年，中国储能产业将迎来关键拐点。随着峰谷价格差异化仲裁、十人服务等市场化收入模式逐渐清晰，行业从“政策驱动”转向“市场驱动”，招标数量和装机容量持续增长。到2025年9月底，我国能源新增装机容量将突破1亿千瓦，占全球总装机容量的40%以上，位居全球第一。人工智能技术的快速发展给储能产业链带来了新的投资逻辑和增长机会。例如，在生产端，智能制造正在重构电池材料研发、电芯制造、系统集成的成本结构；应用端，人工智能计算爆发电力需求，尤其是人工智能对电力的渴求，大大增加了储能市场的想象空间。第三，人工智能与储能技术实现双向强化。人工智能与储能的融合，是科技与产业的双向冲刺。人工智能技术的成熟为储能行业提升效率、降低成本提供了新的解决方案。也就是说，储能不仅是AI产业的“后备电源”，更是AI技术应用的“新战场”。众所周知，未来人工智能的竞争不仅取决于算力和算法，更取决于充足、稳定的电力支撑。随着技术的不断进步和成本的不断降低，储能将在AI领域发挥更加重要的作用，帮助AI产业迈向新的高度，这也将改变能源格局。