芯耀
与非AI
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作者：青禾
编辑：潮一
“AI的尽头是算力，算力的尽头是电力”，这句行业共识正在演变为一场席卷全球的资源争夺战。
AI数据中心正在成为新一代高耗能基础设施，地面上的电力争夺战已经白热化。6月22日，微软联手雪佛龙签下20年供电协议，计划在德州配建 2.67 GW燃气电厂专供数据中心；同一天，加拿大宣布启动“民用核能复兴”，计划15年新建10座反应堆，将全国发电能力翻番。
而抢电只是第一步，更深层的矛盾在于基础设施的适配。单机柜功率从几千瓦跃升到几十，乃至上百千瓦外，算力负荷还需要24小时高可靠运行，而新增电力又越来越依赖风电、光伏这些波动性绿电——传统数据中心供电架构已经捉襟见肘。马斯克把主意打到了太空，SpaceX披露了“轨道数据中心”计划，构想足够科幻，但落地还有不小距离。
更现实的解法还是在地面上。一周前，远景在VivaTech上发布“Mission Gobi”计划：到2030年在全球戈壁荒漠区域建成总规模5GW的绿色AI算力中心。业内将其称为GobiX，对标SpaceX——一个向宇宙拓展算力边界，一个在荒漠释放能源潜力。只是后者已在中国内蒙古跑通实体项目。
“AI 产业下一阶段的增长速度，取决于电力基础设施能否同步升级。AI 数据中心需要一套能够协同可再生能源、储能、电网调度与算力负荷的下一代电力架构。”6 月 23 日，远景能源高级副总裁黄志勇在欧洲 Intersolar 展会现场表示。本次展会上，远景面向 AI 数据中心的下一代电力基础设施也在欧洲完成首秀。
这背后指向的，正是 AIDC 储能赛道的价值重构。储能不再只是机房里的备用电源，也不只是新能源电站旁的配套设备，而是连接绿色电力、电网调度和算力负荷的关键中枢。随着 Fluence、LG、远景等企业围绕 AI 数据中心储能密集布局，这一赛道正在从概念预热进入产业落地阶段。
真正的竞争也由此开始。AIDC 储能考验的不再是单一电芯价格，而是企业能否同时具备电芯、BMS、PCS、电力电子、系统集成、能源管理和全球交付能力。谁能构建面向 AI 数据中心的下一代电力架构，谁才可能在这轮基础设施投资周期中掌握战略主动权。
01、AI万亿浪潮下，储能的价值重构
在全球AI浪潮下，“AI 应用—算力基础设施—数据中心—电力系统—新能源”正在形成一条清晰的产业传导链。
首先，算力需求仍在高速增长。中国信通院、IDC 等机构预计，未来几年全球算力规模将保持高增趋势，到2030年有望达到十 ZFLOPS 以上量级，其中由 AI 训练和推理驱动的智能算力将成为核心增量。
其次，算力需求正在转化为数据中心建设需求。仲量联行等机构预计，未来几年全球数据中心容量将持续扩张，到 2030 年可能较当前接近翻倍。与此同时，AI 服务器、芯片、网络设备、冷却系统、电力接入和数据中心建设共同拉动 AI 基础设施资本开支上行。
而数据中心扩张又将显著推升电力需求。IEA 数据显示，全球数据中心用电量 2024 年约为 415TWh，到 2030 年可能增至约 945TWh，接近当前日本全国年用电量水平。
最后，新增电力供给正越来越多来自可再生能源。IEA 预计，2025—2030 年全球可再生能源装机将新增约 4600GW，其中太阳能光伏贡献接近 80% 的增量。
高盛测算，2026 至 2031 年间，围绕 AI 算力、数据中心及配套电力系统的累计资本开支可能达到约 7.6 万亿美元。
未来发展逻辑与路径已经非常清晰，但当前仍面临诸多挑战。尤其是，新能源的间歇性特质与AIDC对电力系统极高稳定性、安全性、可靠性之间，存在根本冲突。
众所周知，大模型训练需要24小时不间断超高耗能，而风光发电“靠天吃饭”。一旦遭遇连续极寒、无风、无光天气，完全依赖绿电直供的AIDC如何确保极端稳定性？
更深层次的冲突在于能量管理。正如远景科技集团董事长张雷所言，AI生产全链路上的能量管理问题正成为关键瓶颈。机柜功率需从5kW跃升至200kW以上，高功率密度的电流输入和高效散热成为前提；同时，需做好机柜集群的动态功率管理，在有限供电下部署更多GPU，并解决吉瓦级可再生能源对算力中心的稳定实时支撑问题，避免对电网造成冲击。
为了破局，储能，尤其是新型储能将成为AIDC产业发展的关键变量，这也为储能打开宏伟的想象空间。根据五矿证券测算，人工智能带来的储能增量需求，有望将储能2024-2035年复合增速从21.3%提升至24.0%，2035年储能需求峰值从1.5TWh提升至1.9TWh。
事实上，储能正从三大维度重构AIDC产业的基础设施价值：
发电侧，风光储一体化平滑新能源出力波动，将光储LCOE压低至50-131美元/MWh，替代交付周期漫长的燃气轮机，将不稳定新能源转化为算力中心的稳定实时支撑。
电网侧，储能平抑AIDC高达传统IDC 10倍的负载波动，同时参与电网调峰调频与电力市场辅助服务，缓解输变电阻塞，延缓电网扩容投资，实现算力中心与区域电网的柔性协同。
机房侧，通过固态变压器（SST）融合储能替代传统UPS+柴油发电机架构，毫秒级响应防止电压跌落导致训练中断，实现机柜级功率平滑与动态功率管理，在有限供电容量下部署更多GPU。
AI大模型全天候高强度训练对供电稳定性要求严苛，风电、光伏的间歇性特征叠加GPU算力负荷的动态起伏，造成电力供需双向波动，成为绿色AIDC规模化落地的核心瓶颈。对此，远景AI电力系统摒弃传统单一储能方案，通过构网储能、钠离子电池、锂电池、绿氢绿氨的多技术组合，精准覆盖毫秒、分钟、日内、跨季节全时间尺度波动，系统性解决绿色算力供电稳定性难题。
其中，构网型储能守住毫秒级电网稳定，保障弱网环境下系统不会失稳；钠离子电池储能快速吞吐功率，抹平算力与新能源带来的短时负荷震荡；锂电池储能负责日内削峰填谷，把昼夜发电量拉平。面对跨季节的供电缺口情况，绿色氢氨体系弥补了电池储能长时保供的容量与经济性短板，通过富余绿电转化化学能长效储电，解决长周期保供难题。
这套方案不仅精准适配GPU集群动态化负荷曲线，更向全球市场清晰展示了远景在电力电子领域所掌控的全栈底座能力。
02、围绕一体化的极限博弈
如今，几乎所有新能源巨头都已涌入“AIDC储能”这一万亿级赛道。
但这不是一场单纯的设备价格竞争。AIDC 储能面对的是发电、电网、储能与算力负荷的全局协同，既要满足高可靠供电，又要提升绿电消纳比例，还要适配高功率密度机柜和 GPU 集群的动态负荷。资金门槛只是第一道筛选，真正决定企业能否走远的，是底层技术、系统集成、能源管理、项目运营和全球交付能力。
产业端的动作已经清晰地划出了分野。
一类企业倾向于通过投资、合作和产业链协同，快速补齐数据中心、电力电子、算电协同等关键环节，试图以生态整合方式切入 AIDC 储能市场。以宁德时代为例，近期围绕数据中心直流侧、电力电子、算力基础设施和 AI 应用生态频繁布局，其逻辑在于依托电池和储能系统优势，向下游数据中心和算电协同场景延伸，构建从储能设备到用能场景的综合竞争力。
另一类企业则更强调从底层硬件到系统调度的自研闭环。远景选择的正是“全栈自研+场景重构”路线。其判断在于，AIDC 储能并不是简单的设备增量，而是储能在发电侧、电网侧和机房侧价值的系统性重排。AI 数据中心真正需要的，也不是单一电池或 UPS 产品，而是一套能够协同新能源发电、电网互动、储能调度和算力负荷的完整电力架构。
这恰好对应远景已有的能力底座。远景长期布局风电、储能、电力电子和能源管理系统，已形成覆盖电芯、BMS、PCS、固态变压器、储能系统和能源调度软件的技术体系。基于“天枢”能源大模型，远景还试图进一步提升多能协同、负荷预测和系统调度能力，使储能从单一硬件设备升级为 AIDC 电力系统中的主动调节单元。
近期，远景获得 AIDC 储能领域重要电芯订单，将在三年内向美国 Prevalon 供应超过 10GWh 储能电芯及模组。这意味着，远景不仅在系统方案层面参与 AI 数据中心电力架构设计，也正在通过电芯和模组交付进入 AIDC 储能核心供应链。
在今年 Intersolar 展会上，远景发布AI电力系统中的下一代电力基础设施方案，其中固态变压器和 800V 直流储能系统是核心。固态变压器可将中压电网与下一代 AI 计算架构直接连接，减少传统多级转换环节，提升系统效率；800V 直流储能系统则面向高功率密度机柜和 GPU 集群的动态负荷需求，提供毫秒级备电、功率平滑和能源调度能力。
最关键的是，远景已将这一整套解决方案落地。
在赤峰，远景联合腾讯打造了全球首个实现100%绿电直供的数据中心项目。该项目不仅构建了从发电到算力的全链路绿电供给体系，还将数据中心综合能源成本降低了40%以上。
另据了解，远景目前正携手头部AI公司在乌兰察布打造“远景星河基地”，建设吉瓦级能源系统与算力系统一体化的人工智能基础设施 。从规划源头就实现算力负荷与可调度清洁能源的深度耦合，将单点验证的技术方案推向 GW 级规模化落地。
在实际项目验证中，远景 AI 电力系统的价值已由多维量化数据充分印证：在绿电供给层面，该系统可为算力负载提供超过60%的可靠绿电，并降低综合能源成本超40%；在并网效率层面，可将调试周期大幅缩短3至6个月；在电网容量层面，通过提升现有电网资源的有效稳定容量，可释放高达40%的可用电力。
在“AI-算力中心-新能源电力”这一全新的竞争体系中，谁能与AI头部企业构建“产业共同体”，谁就能在产业新竞局中抢占先机，甚至拥有改变产业格局与走向的能力。
上述落地项目为远景的“GobiX”奠定了实践基础。而“GobiX”这项全球倡议，则描绘了这套技术体系的终极图景：到 2030 年，在全球戈壁荒漠地区建成总规模达 5GW 的绿色 AI 算力中心，将中国验证的算电协同模式复制到全球。
AIDC 储能的机会，表面看来自算力扩张，本质上则来自电力系统重构。
在传统数据中心时代，储能更多是备电和安全冗余；到了 AI 数据中心时代，储能开始参与绿电消纳、电网互动、负荷管理和算力连续性保障，成为AI电力系统的关键战略设施。也正因此，这一赛道的竞争不会停留在系统价格或单一设备效率上，而会走向全栈技术、系统集成、智能调度和全球交付的综合较量。
万亿赛道从来不缺参与者，未来谁能把新能源、电网、储能和算力负荷真正协同起来，谁就有机会在AIDC基础设施周期中占据更高位势。
全球已经预热，而分化才刚刚开始。
