全世界搞AI的为何争抢中国电池 算力中心储能需求激增。近年来，AI领域的竞争异常激烈，成为中美两国投资的重点。GPU、存储、光模块和液冷等算力基础设施市场热点不断涌现。值得注意的是，大型AI算力中心的电费高昂，一年可能达到几十亿人民币，相当于一座小城市的电力消耗。即使有资金，也不一定能获得足够的电力供应。在美国一些地区，接入电网需要排队3到7年，因此像马斯克和扎克伯格这样的企业家开始自建电厂，购买燃气轮机等设备。
与此同时，与AI算力相关的储能业务也在迅速增长。2026年前五个月，全球AI算力中心的储能出货量已达10GWh，预计到2030年将突破300GWh。这些订单大多流向了中国电池厂。那么，为什么AI计算需要这么多电池呢？
传统数据中心的功耗相对平稳，但AI算力中心完全不同。例如，一块英伟达B200 GPU在满负荷运行时功耗可达1200瓦，而一个NVL72机柜内装有72块GPU，总功耗可高达120到140千瓦，是传统机柜的20倍。更关键的是，AI计算过程中功耗会频繁波动，形成“方波”式的用电曲线，这对电网构成了巨大挑战。
为解决这一问题，传统的不间断电源（UPS）已经不够用。电容和电池备份单元（BBU）被引入，以应对毫秒级的功率波动。BBU直接安装在机柜内，响应时间不到2毫秒，能在GPU功率骤升时迅速放电，维持电压稳定。此外，园区级别的储能系统也被用于处理更大规模的功率波动。
这种需求在全球范围内迅速增长。机柜级BBU市场预计将在五年内从35亿元增长到350亿元。由于算力中心建设速度远超电网扩建速度，许多企业选择自建电厂或部分接入电网，并配备大量储能设施。例如，马斯克在美国孟菲斯的超算中心就配备了特斯拉Megapack储能柜，以应对停电和用电冲击。
随着需求的变化，储能方案也需因地制宜。磷酸铁锂电池适合多数环境，但在北欧低温条件下表现不佳；钠离子电池则更适合寒冷气候，但能量密度较低。中东地区的高温环境则需要特别设计的热管理系统。
中国企业在这方面具备明显优势。过去十多年，中国企业在新能源汽车和风光储能领域积累了丰富的经验，能够提供从电芯到系统的完整解决方案。据CESA统计，2026年一季度，中国储能企业拿到的海外订单已超过100笔，总规模超过100GWh。国内政策也在推动“算电协同”，进一步促进储能行业的发展。
从车到风光再到AI，每一次技术进步都离不开储能的支持。这一次，AIDC再次将储能推向新的高度，中国企业的能力链将成为其核心竞争力。
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