随着AI大模型训练与推理需求的爆发式增长，人工智能数据中心（AIDC）正成为储能产业最具想象力的增长极。在本月举办的第十四届储能国际峰会暨展览会上，AIDC储能解决方案首次成为全场绝对焦点，多家头部企业集中发布面向AIDC的全场景储能方案。
2025年被行业视为AIDC储能需求元年，而2026年则被期待为规模化放量的关键转折年。多位受访企业人士表示，市场爆发前夜已至，储能系统正从传统数据中心的备用电源，升级为支撑AI算力基础设施的刚需配置。
与此同时，围绕算力博弈也在储能赛道投射出不同格局：海外市场由头部私企驱动、芯片领先但电力成本高企；中国以“东数西算”工程为主导、能源成本优势明显。远景高级副总裁田庆军判断，从端到端看，中美在人工智能领域各有胜算。可以预见，AIDC储能正成为全球能源与算力竞争的新高地。
多家储能龙头亮出AIDC解决方案
AIDC储能当前正处于从需求爆发期迈向规模化部署阶段的关键转折点。此次展会期间，AIDC储能解决方案成为全场瞩目的焦点，多家头部厂商集中展示了其最新布局，储能在支撑AI算力基础设施方面正从幕后走向台前。
展会期间，晶科能源（688223.SH）与晶科储能联合发布面向AIDC的全场景光储方案，依托SunTera储能系统与数据中心组件，以“储能+光伏”深度融合，解决响应速度、可靠性、安全性等痛点；天合光能（688599.SH）推出AIDC全域融合方案，构建源储构网、配荷高效的端到端全链路体系。其构网技术已在南澳、智利等地落地，验证了极端电网下的可靠性，为AIDC提供可复制样板。
远景在此次展会期间发布AIDC从“芯”到“网”多场景能源解决方案，覆盖电网侧、场站侧、负荷侧和控制侧，以高效破解AI算力时代数据中心的电力瓶颈；南都电源（300068.SZ）发布专为AIDC场景打造备电系统，采用专为高功率场景研发的磷酸铁锂电芯，支持10C超高倍率放电，且0延迟响应。
展会期间，远景动力储能电芯总裁钱振华对财联社等媒体表示，从目前来看，储能在AIDC中至少存在三大应用场景，包括墙外（园区外部），通过“传统电网+新能源+储能”协同，提升供电稳定性与绿电比例；中压侧（35kV），采用固态变压器（SST）结合储能，替代传统变压器+UPS，实现功率平滑与备用电源，对倍率要求较高；板端（芯片供电端），针对芯片训练推理时的负荷快速波动，使用储能甚至超级电容进行平滑。
鹏辉能源（300438.SZ）相关业务负责人认为，AIDC产品的核心应用场景是瞬时响应，当AI算力中心断电或电网波动时，电池可在毫秒级响应，实现分钟级备电，保障设备安全和数据不丢失，AIDC是其主要应用方向。
AI行业的普及将推动数据中心数量增多、规模扩大。他在交流中进一步表示，结合客户咨询频次、需求规模、交付量及后续订单情况判断，预计将在今年年末迎来井喷，公司研发端正持续推进，供应端也在提前筹备物料，应对需求爆发。AIDC产品将成为鹏辉能源除大电芯587Ah外的另一主流产品。
AIDC储能应用要实现毫秒级响应
随着AI大模型训练与推理需求的爆发式增长，AIDC的用电负荷呈指数级攀升，供电稳定性与绿电比例成为核心挑战。储能系统正从传统数据中心的备用电源，升级为AIDC不可或缺的刚需配置。
多位企业人士在交流中表示，AIDC作为储能新场景，但现有储能产品还难以完全匹配AIDC需求，且在实际落地方面，目前案例寥寥，更多是处于前期布局阶段，产品还需要进行针对性优化。
天合储能全球产品和解决方案负责人邓伟表示，目前AIDC负载的核心痛点可归纳为两点，一是AIDC负载属于高耗能、高波动性负载，其高耗能特性直接引发能源短缺问题；二是该负载对运行可靠性要求较高，同时自身波动性显著。
据他介绍，针对上述痛点，目前业内主要应对思路是采用构网型方案解决负载波动，从跟网备用升级为国网主供，快速响应抑制波动，保障大模型训练稳定。针对高脉冲充放电对电芯的考验，通过技术创新与全产业链垂直一体化布局，确保电芯寿命不受AIDC频繁充放电影响。
他还强调，针对能源短缺，发挥绿电直供优势，采用光储协同模式，整合光伏与储能，在部署周期、政策适配、运行效率及经济性上均具优势，是绿电直供的优选方案。
晶科能源副总裁钱晶对财联社记者等媒体表示，数据中心的绿电占比，和电价成本是决定其竞争力的核心要素，如谷歌、微软、苹果等采取自建光伏项目和外购绿电来满足其数据中心用电需求。现在光伏发电成本已经普遍低于火电，预计2027年，最晚2028年，光储能实现平价上网。对数据中心来说，算电协同，绿电直供，绿电聚合。
晶科能源储能业务负责人在交流时也表示，AIDC主要有两大市场，即美国和中国，但这两个市场有本质不同。美国市场主要由头部私企驱动，比如微软、洛克希德·马丁等公司在持续爆发，需求非常旺盛。中国市场则更多是国家主导的大型计算枢纽，比如“东数西算”工程。
针对上述两大市场，晶科能源已发布面向AIDC应用的相关组件，多项核心优势为AI数据中心提供“算电协同”的绿色能源解决方案。此外，储能板块的产品也正在规划与落地过程中。据公司人士现场透露，预计一个月内，公司将公布相关储能产品方案。与其将AIDC视为一个热点趋势，不如将其理解为储能或组件的一个具体应用场景。
相较于传统数据中心对安全性与稳定性的高要求，AIDC应用能够实现毫秒级响应并提升供电稳定性。公司将结合现有资源与能力，针对AI产品的特殊需求，明确可参与的业务环节。
AI算力博弈开启
AIDC数据中心对绿电比例要求较高。若采用火电，虽然供电简单直接，但难以满足绿色需求。未来绿电占比将持续提升，尤其是以美国为代表的地区，绿电角色正从配合向独立转变，相关发展趋势将更加丰富。
钱振华在交流中进一步表示，在全球范围内，包括美国、中国和欧洲，人工智能数据中心（AIDC）已成为储能的重要驱动力。由于AIDC对能源的需求极为庞大，传统的燃气发电或核电已难以满足其要求，因此当前普遍采用“新能源+储能”的模式来支撑AIDC的运行。
现阶段而言，业内普遍预期认为，美国因算力规模与芯片优势，其储能装机潜力将超过其他地区。鹏辉能源相关业务负责人表示，海外市场需求较早，业务活跃度更高；国内市场正积极对接，预计半年左右可实现批量交付，目前市场前景乐观，行业内多家企业均在布局，鹏辉能源也在持续优化迭代产品性能，满足客户需求。
邓伟在交流中也表示，全球算力市场中，美国规模最大，国内AI算力建设也在稳步推进，但多数数据中心仍沿用传统技术，部分甚至使用铅酸蓄电池。
他认为，未来几年北美将占全球50%以上算力需求，其储能装机需求有望超过其他地区总和，市场潜力巨大，中国市场紧随其后。算力已深度融入日常生活，美国凭借最新芯片和庞大需求，短期内仍将保持领先。
在不同市场的差异方面，远景高级副总裁田庆军在交流中表示，美国和中国的AI算力各有优劣势，美国GPU领先中国至少一代，但主要依赖天然气发电，新能源占比较低，电力成本高，导致算力成本居高不下；中国GPU能源成本很低，即使多花一倍时间，其能源总成本仍可能低于美国的单位时间成本。因此，从端到端来看，中美在人工智能领域各有胜算。
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