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■ 李春莲 随着人工智能算力需求的爆发式增长，原本不被关注的储能产业，因为可以解决人工智能运行中遇到的能源供应瓶颈，成为人工智能时代必不可少的核心驱动力。近日，微软CEO萨蒂亚·纳德拉表示，当今人工智能发展面临的最大问题不再是芯片供应，而是动力不足。笔者认为，在产业需求、产业、市场周期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，储能是解决能源供应瓶颈的关键。到目前为止，储能还只是新能源领域的一部分。今天，它已成为人工智能与能源之间的重要桥梁。储能不再只是解决弃风弃光问题的工具，更是稳定电网、保障人工智能供电的核心。 AI算力的快速增长与全球能源供应体系格格不入。人工智能数据中心已成为名副其实的“耗电大户”，其电力需求远超传统数据中心。然而，电网建设周期长、流程复杂，难以跟上AI计算设备的扩张。由于其特性，储能在电气系统中充当“缓冲器”。当能源消耗较低时，可以储存多余的电能。在用电高峰或供电不稳定时，释放储存的能量，提供稳定的供电。此功能对于电力需求波动的数据中心非常重要。其次，AI将重塑v储能投资的价值。 2025年，中国储能产业将迎来重大拐点。随着峰谷套利、配套服务等市场化收入模式逐渐清晰，行业将从“政策驱动”转向“市场驱动”，供货数量、装机容量不断增加。截至2025年9月底，我国新能源储能装机容量突破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，在生产方面，智能制造正在重塑电池材料研发、电芯制造、系统集成等成本结构。就应用而言，工业能源需求爆发式增长官方的智能计算，尤其是AI的能源渴求，让储能的市场想象空间显着增加。第三，科技储能和人工智能实现双向赋能。人工智能与储能的融合是技术与产业的双向竞赛。人工智能技术的成熟为储能行业提高效率、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”。未来人工智能的竞争预计不仅取决于算力和算法，更取决于能否提供充足、稳定的能源支持。随着技术的进步和成本的不断下降，储能将在AI领域发挥更大的作用，帮助AI产业迈向新的高度，这也将显着改变能源格局。 。