SST千亿风潮下，谁在定义产业生态体系与竞争规则｜深度

作者：夏末，编辑：潮一

在全球范围内，一场史无前例的AIDC（人工智能数据中心）基建浪潮正席卷而来。

根据市场研究机构 Dell'Oro Group 预测，全球数据中心资本开支将在 2026 年逼近 1 万亿美元这一里程碑，并在 2030 年达到 1.7 万亿美元。高盛预测更为乐观，其预计2026 到 2031 年间，围绕算力、数据中心和电力的累计资本开支可能高达约 7.6 万亿美元。

产业前景已经非常清晰，当前却仍面临严峻挑战。随着AI算力密度持续提升，传统数据中心供配电架构正面临效率、空间占用和动态负荷响应等多重挑战，而800V高压直流供电成为下一代AI基础设施的重要技术方向。

据机构测算，一座2.5MW的数据中心从传统UPS切换到SST方案，每年可节省电费超过50万元，释放的配电空间可额外部署十几个机柜，铜材用量也以吨为单位削减。这对任何AIDC项目来说，都不只是渐进式的改进，更是从底层架构开始的系统性重构。

伴随商业化进程加快，SST已进入爆发前夜。据华安证券预计，全球SST市场规模将从2026年28.2亿元快速攀升至2030年的1010.4亿元。兴业证券预测则更为乐观，其分析认为2030年全球柜外电源市场空间约2710亿元；其中SST按装机容量口径渗透率约40%，对应装机需求约51.9GW，按3.4元/W均价测算，其市场规模约1760亿元。

在千亿风潮下，越来越多的新能源，乃至科技巨头都在试图染指这一战略高地。但现实中，大多数企业还停留在产品宣传阶段，真正具备交付与运营能力的屈指可数。综合高工产研（GGII）、24潮产业研究院（TTIR）等第三方数据显示，目前全球范围内发布SST产品的企业超过80家，但完成第三方认证及项目交付的还不到5家，实现并网运行的甚至不到3家，而在大型AI数据中心投入商业化运行的只有1家。

这还只是全球AIDC生态领域竞争的一角，真正的竞争才刚刚开始，我们认为，在AIDC基建浪潮中企业若想勇立潮头，考验的不再是单一的产品技术与交付能力，而是企业能否同时具备SST、电芯、BMS、PCS、电力电子、系统集成、能源管理和全球交付能力。

未来谁能构建面向 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。

科技巨头涌向SST“全球第一”花落中国

在全球范围内，越来越多的能源与科技巨头集中涌入SST赛道。

其中海外巨头包括伊顿、施耐德、ABB、西门子等；国内电网系有国电南瑞旗下的中电普瑞；输变电装备系有中国西电、特变电工、特锐德；光储阵营有远景、阳光电源等；车规功率模块和电控企业有致瞻科技、臻驱科技；低压电器、连接器赛道的天正电气、立讯技术也已入场。

国金证券在一份研报中将SST的竞争壁垒拆解为三个层面：参与定义产品规格的能力、中压系统工程能力、高频电力电子产品化能力。三者对应的时间尺度不同，短期看样机验证速度，中期看系统级可靠性积累，长期看模块化量产能力。“SST稳定运行需要实战经验积累，由10kV跨越到35kV难度大，具有丰富SST系统项目交付实战经验的企业，更有机会抢占AI数据中心需求先手。”

在 SST 与高压直流智算供电路线上，多家厂商已形成差异化布局。

2025年11月，台达携手美团、秦淮数据发布基于SST的智能直流供电系统方案，成为行业早期公开披露的商用案例。其单功率柜输出功率达1MW，占地仅1m²，效率98.5%。2026年3月，台达进一步推出集装箱式SST直流移动智算中心，将CPU、GPU与SST整合为一体化交付单元。目前，台达SST已在头部云厂商数据中心完成较长周期的挂网测试。

远景、阳光电源等同样在800V直流供电系统和SST的技术研发与产业布局上走在前列，尤其前者在大型AI数据中心的商业运营方面，在国内，乃至全球范围内都处于绝对的领先地位。

11月2日，远景科技集团宣布，其一体化800V高压直流供电系统在远景乌兰察布星河基地成功实现端到端贯通。作为全球首套在大型AI数据中心投入商业化运行的一体化800V高压直流供电系统，该系统由远景天枢控制器、固态变压器（SST）、直流储能（BESS）及DC/DC构成，开创了AI数据中心供配电新模式。

据笔者了解，远景乌兰察布星河基地于今年8月投产，规划容量3GW，建成后可承载百万卡并行、百万P算力规模，绿电直连比例将超过80%。

事实上，远景此次一体化800V高压直流供电系统在大型AI数据中心的商业化运行，对全球AIDC产业都具有重要的战略意义。其展示的不仅仅是在SST领域的技术能力与商业价值，而是真正通过 “远景天枢控制器、固态变压器（SST）、直流储能（BESS）及DC/DC”等不同产品间系统性协同成功构建了面向 AI 数据中心的新一代电力架构。

此次商业化应用在真实GPU训练负荷下，远景重点开展三项核心能力验证：一是SST从10kV中压直接转换至800V直流母线的全工况稳定性；二是直流储能在秒级功率缺口与分钟级后备供电双重工况下的支撑能力；三是SST与储能在毫秒级协同下，对GPU负荷波动的就地消纳能力。

“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AIDC电力系统。”远景能源高级副总裁，储能及AIDC电力系统产品线总裁黄志勇表示：“本次一体化800V高压直流供电系统成功为IT负载供电，标志着远景AI电力系统走通了从绿电接入到算力负荷的完整闭环。这正是算电协同从政策主张走向工程现实的关键一步。”

可见，远景正在试图定义AI 数据中心的新一代电力架构体系与竞争规则。

AIDC产业决胜三要素：全栈自研力、系统解决力与全球交付能力

拆解全球AIDC产业生态结构与发展方向后，我们认为，全栈自研能力、系统级解决能力与全球交付能力才是未来AIDC基建浪潮决胜关键。

众所周知，AIDC 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。AIDC考验的不再是单一产品的交付能力，而是企业能否同时具备SST、电芯、BMS、PCS、电力电子、系统集成等系统级作战能力，以及全球能源管理与项目运营能力，和全球交付能力。

也就是说，谁能全面构建面向 AI 数据中心的下一代电力架构，谁才可能在这轮万亿级基础设施投资周期中掌握战略主动权。

目前产业端的动作已经清晰地划出了战略分野。

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 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，AI 数据中心真正需要的，已不是单一的电池或SST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、SST、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。

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SST和800V直流储能系统是核心。SST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，目前远景是全球第一个将解决方案在大型AI数据中心项目中商业化运营的企业。

据我们了解，在远景打造的全球最大 AI 算力超级单体——远景乌兰察布星河基地的能源体系中，SST承担主功率、稳住母线电压；直流储能是缓冲器，补上秒级的功率缺口，也提供分钟级的后备及小时级的能量搬移；天机（气象大模型）负责预测，天枢则负责调度，有点像一个自动驾驶电网的大脑。

“我们内部常用一个比喻：天枢控制器像指挥家带着乐团演奏协奏曲，风机、储能、SST、负荷各有各的声部，在不同的节奏上配合”，黄志勇进一步讲到，结果就是，天枢定计划，各台设备的控制器就地快速执行。最后GPU输入满足计算所需的功率曲线，电网看到一条平滑的曲线，绿电比例也达到更高。

当然原理很容易讲通，但真正落地却并非易事。要知道算力负荷几乎不能调，可靠性要求到99.995%，必须有网电兜底。谁能把绿电比例提得更高，同时保证末端供电的安全稳定，谁就真有本事。黄志勇认为具体的难点在三处：

把预测变成动作：看清天气只是起点，算准能发多少电、安排好怎么用，最后落成每台设备的动作，而且每一步都不能越过功率、电池状态、温度和安全的边界。

直流的稳定和保护：一条母线上有好几台快速动作的电力电子设备，要靠仿真建模和稳定性分析把它们协调好；直流故障电流不会自然过零，必须毫秒内隔离；800V一路进机柜，安全和保护也要重新定义和解决。

从“各自保护”到“共同判断”：大多数设备天生先保护自己，一有问题就切出去。一体化系统里，每台设备都要先顾全局。

理论上知道系统能运行，和真正在真实负荷下把它调通，是两回事。据我们了解，远景在赤峰打造的另一大型AI数据中心的离网系统已经实际运行超过1年。在100%电力电子设备的情况下，电压、频率都合格，扛过了多次无风无光的极端天气。其基于SST的800V直流供电系统的难度和含金量不言而喻。

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2026年6月17日，远景在欧洲科技盛会Viva Tech上还正式发布“戈壁使命”（Mission Gobi）计划，宣布到2030年在全球戈壁荒漠地区建成5GW规模的绿色AI算力中心。从乌兰察布的实际应用到全球5GW绿色AI算力中心规划，远景正推动AIDC电力系统从单一项目验证走向规模化部署，为AI时代构建稳定、绿色、经济的新一代基础设施。

在整体AIDC热潮中，还有一个不争的事实，即当前这场竞逐的决胜点不仅在技术与硬件层面，真正决定企业市场地位的是一个更前置的问题：谁先进入AI巨头的架构设计体系。

正如普利策奖获奖记者加里·里夫林（Gary Rivlin）通在《硅谷AI梦》一书中揭示的一个残酷现实：基础模型的训练和推理成本高得惊人，这是一场只有巨头玩得起的游戏。

事实也确实如此。在去年8月份的财报电话会议上，黄仁勋曾表示，建设每GW容量的人工智能数据中心的成本约为500亿美元。据权威机构数据显示，2025年，全球数据中心投资达到7700亿美金，该数据已经超过整个光伏行业的投资，以及油气上游勘探开发的投资。

另据公开报道，2025年前三季度美国四大云厂商资本支出已达2841亿美元；国内企业阿里巴巴、腾讯控股支出超1500亿元，其中阿里巴巴 2025 年宣布未来三年投入 3800 亿元用于 AI 及云基础设施建设并重点布局算力中心……

而诸如远景、阳光电源等企业都在加速与AI巨头共建生态体系。比如在赤峰，远景也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。

在2026云栖大会上，阳光电源与阿里云正式对外披露算电协同合作成果，双方共建绿色Token联合创新中心，围绕算力中心供电架构，探索源荷共生、绿电直连的新型基础设施路径。

纵观全球商业发展史，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，且与AI头部企业构建“产业共同体”，谁就能在AIDC基础设施周期中占据更高位势，甚至拥有改变产业格局与走向的能力。

如今SST，乃至整个AIDC江湖，全球已经预热，而分化与竞争才刚刚开始。