随着人工智能（AI）算力需求的爆发，原本受关注较少的储能产业，正因能解决AI运行所遇到的电力供应瓶颈，变为AI时代不可或缺的核心动力。
近日，微软首席执行官萨提亚·纳德拉提出，当前人工智能发展面临的最大问题已不是芯片供应，而是电力短缺。
在笔者看来，储能成为AI竞赛的新方向，是产业需求、市场周期和技术融合三重逻辑共同驱动的结果。
第一，储能成为破解供电瓶颈的关键。
曾经，储能只是新能源版图中的一环。如今，它已成为连接AI与能源的关键桥梁。储能不再仅仅是解决弃风弃光问题的工具，更是稳定电网、保障AI电力供应的核心。
AI算力的指数级增长，与全球电力供应体系存在矛盾。AI数据中心已成为名副其实的“超级耗电大户”，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算力设施的扩张速度。
从自身特性来看，储能就像是电力系统的“缓冲器”。在用电低谷时，它可以储存多余的电能；在用电高峰或者电力供应不稳定时，再将储存的电能释放出来，保障电力的稳定供应。这一特性对于电力需求波动大的数据中心来说至关重要。
第二，AI重构储能投资价值。
2025年，中国储能行业迎来关键转折。随着峰谷价差套利、辅助服务等市场化盈利模式逐步清晰，行业从“政策驱动”转向“市场自发”，招标量与装机量持续增长。截至2025年9月底，中国新型储能装机规模已突破1亿千瓦，占全球总装机比例超40%，稳居世界第一。
AI技术的迅猛发展，为储能产业链带来了全新的投资逻辑与增长机遇。例如，在生产端，智能制造正重塑电池材料研发及电芯制造、系统集成的成本结构；而在应用端，人工智能算力需求的爆发，特别是AI对电力的渴求，大幅提升了储能的市场想象空间。
第三，AI与储能技术实现双向赋能。
AI与储能的融合，是一场技术与产业的双向奔赴。AI技术的成熟，为储能产业的效率提升、成本降低提供了新的解决方案。换言之，储能不仅是AI产业的“电力后盾”，更成为AI技术应用的“新战场”。
可以预见，未来的AI竞赛，不仅仅取决于算力、算法，还在于能否提供充足、稳定的电力支撑。随着技术不断进步和成本持续降低，储能必将在AI领域发挥更加重要的作用，助力AI产业迈向新的高度，而这也将深刻改变能源格局。
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