近年來AI的快速發展，離不開算力、電力的支撐。AI是目標，算力是橋梁，電力是基石，三者構成了一個(ge) “黃金三角”。作為(wei) 這個(ge) “黃金三角”的“穩定器”，儲(chu) 能的重要性愈發凸顯，正迎來前所未有的變革。

　　日前，國家數據局等多部門發布的《關(guan) 於(yu) 促進可再生能源綠色電力證書(shu) 市場高質量發展的意見》提出，加快提升鋼鐵、有色、建材、石化、化工等行業(ye) 企業(ye) 和數據中心，以及其他重點用能單位和行業(ye) 的綠色電力消費比例，到2030年原則上不低於(yu) 全國可再生能源電力總量消納責任權重平均水平；國家樞紐節點新建數據中心綠色電力消費比例在80%基礎上進一步提升。

　　今年以來，中國企業(ye) 在AI領域取得了一係列突破，為(wei) 了更好地搶占科技高地，有幾道“必答題”亟須破解：如何建立安全、穩定的算力基礎設施？如何應對數據中心的電力需求波動？

　　“儲(chu) 能不僅(jin) 能夠應對電力供應的波動，還能通過優(you) 化電力的使用，降低計算任務中的能源消耗。”中國化學與(yu) 物理電源行業(ye) 協會(hui) 儲(chu) 能應用分會(hui) 首席分析師馮(feng) 思遙在接受《證券日報》記者采訪時表示，AI發展帶來了龐大算力需求，而儲(chu) 能在保障相關(guan) 領域電力供應中扮演著重要的角色，不僅(jin) 能提高電力的使用效率，也能保障電力的穩定性。

AI“吃電”如何應對？

　　AI的終極目標是通過算法與(yu) 數據的結合，實現各行業(ye) 的效率躍升和智能化轉型。然而，AI的每一次突破都離不開海量數據的處理與(yu) 複雜模型的訓練，而這些過程的核心支撐是“算力”。

　　“算力”是AI落地的核心驅動力。AI迅速發展，帶動算力需求指數級增長，能源消耗問題也隨之凸顯，算力核心基礎設施——數據中心用電量激增。

　　據國際能源署預測，2025年至2027年，中國數據中心以及5G網絡電力消耗量快速增長，數據中心電力消耗量占比預計將從(cong) 目前的3%增長到6%左右。

　　AI對電力的巨大消耗被形容為(wei) “吃電”。中國化學與(yu) 物理電源行業(ye) 協會(hui) 儲(chu) 能應用分會(hui) 專(zhuan) 家委員楚攀對《證券日報》記者解釋稱，與(yu) 傳(chuan) 統的數據中心相比，AI數據中心單個(ge) 機櫃的功率增加了5倍至8倍，這就導致了同等建築規模的數據中心對電力的需求增加5倍至8倍。楚攀認為(wei) ，隨著DeepSeek等開源LLM大模型（大型語言模型）的普及，AI算力中心會(hui) 越來越多。

　　國盛證券有限責任公司近期發布研報稱，從(cong) 全球範圍看，海外科技巨頭均持續加碼AI算力，預計AI基建需求大幅增加，數據中心將開啟新周期。據SemiAnalysis數據預測，數據中心關(guan) 鍵IT電源總需求將從(cong) 2023年的49GW翻倍增長至2026的96GW，其中90%增長來自AI相關(guan) 需求。

　　AI算力基建端的快速推進，對數據中心的穩定運行也提出了更高的要求。具體(ti) 而言，一方麵，數據中心的電力需求呈現出波動性，尤其是在計算密集型任務時，電力消耗激增；另一方麵，數據中心通常需要24小時不間斷供電。由此，數據中心對電力可靠性需求不斷提升。

　　對此，楚攀表示，為(wei) 應對AI數據中心對電力多樣化需求，不僅(jin) 需要電力係統提供低成本且可靠的電能，還需要電力係統提升電能質量。AI芯片的單價(jia) 高，不合格的電能會(hui) 增加AI芯片的損壞概率，降低AI芯片的使用壽命，進而影響數據中心的正常運行。

　　在全球能源轉型的發展態勢下，數據中心也在積極探索綠色低碳高質量發展的道路，這對電力供應的清潔性和可持續性提出了更高要求。

算力電力如何協同？

　　儲(chu) 能可以在提高供電穩定性、降低能耗等方麵助力破解數據中心的用電痛點。

　　馮(feng) 思遙向記者介紹，隨著AI產(chan) 業(ye) 發展以及數據中心的興(xing) 起，我國在多個(ge) 重要的數據中心和智算中心配備了儲(chu) 能係統，尤其是在一些風光資源豐(feng) 富的地區，風能和光伏發電結合儲(chu) 能係統已經成為(wei) 常見的配置。

　　為(wei) 保證數據中心可再生能源使用比例，數據中心與(yu) 儲(chu) 能、綠電直供、源網荷儲(chu) 等結合的創新機製及政策也在不斷落地。日前，工業(ye) 和信息化部等八部門印發的《新型儲(chu) 能製造業(ye) 高質量發展行動方案》提出，麵向數據中心、智算中心、通信基站、工業(ye) 園區、工商業(ye) 企業(ye) 、公路服務區等對供電可靠性、電能質量要求高和用電量大的用戶，推動配置新型儲(chu) 能。

　　目前，已有不少公司將光伏、儲(chu) 能等綠色能源解決(jue) 方案與(yu) 數據中心規劃建設相結合，降低智算中心用電成本，提升能源利用效率，打造綠色算力新引擎。

　　楚攀對記者解釋稱：“傳(chuan) 統的數據中心應對非計劃停電的方案還是采用‘UPS（不間斷電源）+柴發’的方式，UPS一般隻需要配置半小時，剩下的需求由傳(chuan) 統的柴油發電係統提供，這依然是成本最低的保供電方案。”

　　業(ye) 內(nei) 普遍認為(wei) ，AI數據中心的需求越來越多，與(yu) 之相對應的能耗也將越來越大。企業(ye) 可以給AI數據中心配置一定比例的儲(chu) 能係統，用於(yu) 替代傳(chuan) 統的UPS。

　　“比如中國電信安徽的智算中心就配置了25MW/200MWh（8小時）的儲(chu) 能係統。”楚攀表示，AI數據中心的功耗比較穩定，利用小時數高（一般在6000小時以上），若“新能源+儲(chu) 能”的綜合供電成本低於(yu) 傳(chuan) 統的供電方式，AI數據中心大規模配儲(chu) 將成為(wei) 趨勢。

AI驅動儲(chu) 能產(chan) 業(ye) 變革

　　儲(chu) 能為(wei) 數據中心提供了綠色新引擎，AI也在驅動儲(chu) 能產(chan) 業(ye) 開展新一輪變革。AI數據中心對儲(chu) 能技術的需求有兩(liang) 個(ge) 核心點：一是大容量存儲(chu) ；二是安全，儲(chu) 能企業(ye) 正在朝著這兩(liang) 個(ge) 方向努力。

　　長時儲(chu) 能（4小時以上的儲(chu) 能技術）近幾年受到廣泛關(guan) 注，引發研究和投資熱潮。近期，安徽中電鑫龍科技股份有限公司回複投資者時表示，公司新能源技術團隊目前已在開展長時儲(chu) 能技術攻關(guan) 及相關(guan) 產(chan) 品研發。

　　“風光發電由於(yu) 其間歇性特點，不能始終提供穩定電力，因此長時儲(chu) 能技術變得尤為(wei) 重要。”馮(feng) 思遙對記者表示，長時儲(chu) 能技術不僅(jin) 能夠保障數據中心的電力供應穩定，還能促進綠色電力的消納，支持AI行業(ye) 的可持續發展。

　　此外，在AI變革的驅動下，儲(chu) 能係統正在經曆從(cong) 技術架構到運營模式的全方位革新。據了解，作為(wei) 最早一批投身儲(chu) 能領域的企業(ye) ，北京海博思創科技股份有限公司率先布局儲(chu) 能係統的全生命周期數智化賦能，是首批將AI與(yu) 大數據應用於(yu) 儲(chu) 能領域的廠商。

　　“通過智能化管理，儲(chu) 能係統能實現精準的電力調度與(yu) 監控，提高運行效率，降低能耗。”馮(feng) 思遙說。

　　盡管儲(chu) 能領域的變革正在不斷推進，但儲(chu) 能係統的建設和運營成本仍然較高，尤其是在大規模部署的情況下，儲(chu) 能設備本身的采購、安裝以及後期的運維成本，可能成為(wei) 算力配儲(chu) 項目的主要瓶頸。

　　“AI產(chan) 業(ye) 的算力需求持續增長，如何在保障電力供應的同時，降低儲(chu) 能係統的建設成本，是當前需要思考的主要問題。”馮(feng) 思遙表示，當前儲(chu) 能係統建設還麵臨(lin) 著一定的技術瓶頸。對於(yu) 算力密集型應用來說，現有的儲(chu) 能技術可能無法完全滿足高強度、高頻次的需求。因此，繼續攻關(guan) 大規模長時儲(chu) 能、高效能儲(chu) 能係統的開發與(yu) 應用尤為(wei) 重要。