该行业虽曾登上新能源 " 风口 "，但在能源转型中的地位一直存疑，一些观点认为其只是 " 配角 " 甚至 " 难堪大任 "，行业快速增长、扩产后，也在 2024 年遭遇了惨烈的降价潮，不少企业陷入经营困境。
不过，随着 AI 领域的投资逐渐向电力等基础设施层下沉，储能的需求前景被普遍看好，有望开启新的超级周期。2025 年，全球储能新增装机刚刚历史性地突破了 200GWh，而根据国金证券的预测，到 2026 年这一数字可能会高达 438GWh，同比增长 62%。
在当前的财报季中，不少储能企业都交出了不俗成绩，估值也持续看涨，根据东方财富 choice 的数据，储能板块近一年涨幅高达 66%。东吴证券等多家机构也将储能列为今年的高景气赛道，看好其从新能源配套进化为 AI 算力时代的基础能源设施。
AIDC 需要储能
人工智能目前对储能的需求主要集中在 AIDC（即 AI 数据中心）领域。
在 4 月初的储能国际峰会暨展览会（ESIE 2026）上，AIDC 概念也成为了最热门的话题之一，从巨头到初创，不少企业都把相关产品、概念或规划摆上了 C 位。
与传统的互联网数据中心（IDC）相比，AIDC 的规模、算力密度和能耗都呈指数级增长，尤其在大模型训练过程中，GPU 集群会在短时间内从满负荷运转降至空载，导致电力需求在毫秒级内剧烈波动，对供电侧形成严峻挑战。
国网冀北电力高级专家岳昊在 ESIE 2026 上强调 " 算力的尽头是电力 "，他也指出，AI 数据中心对电力供应稳定性有极高要求，同时其高耗能、高碳排特点也尤其需要绿色电力。这为能够平抑电力波峰波谷、随时提供可靠电能的储能带来了发展机遇。
海辰储能产品高级总监罗广生对我们解释称，AIDC 催生出前所未见的用电负荷的同时，也带来了整个电力系统架构的变化。
首先是如何让 AI 用上电的问题。
这对美国及一些欧洲国家来说尤为紧急。实际上，包括英伟达 CEO 黄仁勋、特斯拉 CEO 马斯克和 OpenAI CEO 奥尔特曼在内的诸多美国科技巨头 " 掌舵者 "，近年来都多次预警美国 AI 发展将遭遇电力瓶颈的问题。相关国家普遍存在电网设施老化、并网排队时间长、关键设备供应紧张等问题，光是让 AI 能用上电，已经困难重重。在这一情况下，储能因其能为电力供给、分配效率带来提升而受到重视。
而对于中国来说，得益于相对完善的电力基础设施建设和供应结构，让 AI 用上电并不难，但在 AIDC 内部，也需要对电力设备进行系统性重构，也就是所谓的 " 机房里的电力变革 "。
罗广生分析称，AIDC 一定会推动电源向更高电压等级发展，当下的主流是 240 伏和 400 伏，而未来的主流至少是 800 伏。
对于国内的运营商和设备供应商来说，这种技术迭代既是机会也是挑战。在 AIDC 的新电源架构下，储能可以扮演蓄水池的角色，解决功率波动问题。
以这一视角来看，无论在电网系统中还是在机房之内，储能对 AIDC 都有独特价值，这也意味着，只要 AI 算力的增长能够持续，储能的需求就有保障。
根据 Mordor Intelligence 的数据，截至 2025 年全球储能市场规模已接近 3000 亿美元，预计 5 年内就将升至 5000 亿美元的水平，不少预测还看好该行业未来能晋级为万亿美元赛道。
罗广生则提示称，2025 年 AIDC 储能就已爆发，但数据中心存在 1-2 年的建设周期，实际装机有所滞后，今明两年会看到更加明显的产业趋势。
天合储能全球产品管理负责人李明也认为，储能解决的是目前输配电能力难以匹配算力需求的症结问题，而在 AIDC 用电量井喷的情况下，也必然会催生出一个巨大的、结构性的储能市场。
他预计从目前到 2030 年，全球算力中心储能需求体量将达到 200GW，" 相当于新增了三个美国储能市场的体量 "。
"割裂困局"仍然待解
AIDC 让储能从下游装机到上游设备同步火爆，但在匹配这一新需求的同时，一些问题和卡点也逐渐暴露。
在李明看来，能源侧与设备侧的割裂是目前 AIDC 储能面临的一大症结。
一些行业案例显示，目前存在 AIDC 配套建设了储能电站，但两者在物理连接和软件控制逻辑上却是 " 两张皮 "，存放电和用电侧各顾各的，无法很好协同适配的情况。
李明认为，AIDC 的用电以高密度、高敏感、高耗能等为特征，不仅以往的供配电方案难以适配，传统的数据中心用能开发模式也已显过时，供应商的角色定位需要调整，但目前缺乏统一的标准和方向，供能模块和算力模块耦合性较差，影响了项目开发和运行的效率。
岳昊也曾表示，想要响应 AIDC 对供电可靠性和电能质量的高要求，就必须在开发储能项目时兼顾秒到分钟级的长时储能和毫秒到秒级的短时储能。
但目前，国内储能市场的主流产品仍是适配 2 小时场景的 314Ah 锂电池产品，其设计逻辑多围绕风电光伏配储和移峰填谷而展开，主要解决的是 " 分钟到小时级 " 问题，与数据中心的 " 长时储能需求 " 和更加极致的 " 短时响应需求 " 又存在一种割裂和错配。
此外，割裂还体现在商业模式上。
一位新能源行业分析师对我们表示，数据中心作为用电方，追求的是 7x24 小时不间断、低成本的电力供应。而储能作为调节资源，其市场收益主要系于不同时段的电力市场价差。供需双方的收益模型不匹配，在风险偏好和成本承受力上也有差异，这在前期建设阶段还好说，在后期运营方面，必然面临经济性的矛盾。
实际上，不只储能，在 AIDC 的影响下，电力设备供应商们普遍面临着 " 割裂 " 问题。
中达电通产品行销总监叶新平对我们表示，AIDC 引发了整个配电侧的需求大爆发，也让供能和负载之间发生了更多碰撞。比如，AIDC 加速向高压直流方向发展，但外部电网仍是交流体系，这之间就存在转换损耗和连接障碍。从设备供应商的角度来说，各个赛道都会找方案，看怎么去解决中间的连接问题。但整体来看，现在多个技术都在各自探索，还没有较为统一、形成共识的解决方案。
而放在更宏观的角度来讲，这也是当下算电协同问题的一部分。
2026 年，" 算电协同 " 首次写入政府工作报告，被列为新基建工程。从一系列政策导向来看，统筹算力布局与绿电资源匹配，推动新型储能等技术落地应用，引导算力负荷参与市场交易等，都被视为推动算电协同的重要举措。
行业期待提升 " 咖位 "
储能行业想要进一步发展，吃下 AIDC 红利，就要解决上述割裂和卡点。
综合近期相关企业在技术、产品研发方面的动态和相关活动、论坛上的观点来看，不少业内希望通过转换角色定位来实现进一步发展，也期待着提升行业在能源价值链上的 " 咖位 "。
不少行业人士都提到过类似 " 综合能源服务商 " 或 " 系统方案定义者 " 的概念，认为储能厂商可以突破设备供应商的定位，承担起向上对接电网，向下管理供应商的角色，在平衡好用电负荷的同时，为算力需求方做好各个用能模块的匹配，提供标准化解决方案，将 " 储能 + 算力 " 打包成一个标准产品卖，并借此拉动整条产业链标准化。
不过，仅就目前来说，似乎行业尚未给出 " 为何储能最能胜任这一角色 " 的有力证明。一些厂商正在推出构网型储能的解决方案，主动从 AIDC 的负荷侧而非发电、电网侧考虑能源效率和供电可靠性管理以及运营经济性等问题。如果这些方案确能解决 " 割裂困局 "，那么储能行业确实有望在 AI 时代进一步提升自己在能源系统中的地位。
但这条路也并不容易，从业内的一些讨论来看，除了技术上的突破外，无论是传统的储能电池制造商还是储能系统集成商，想做 AIDC 的 " 用电管家 "，都需要大幅升维自身的系统管理能力，还需要对各类电源设备的标准掌握一定的话语权。而且，储能定位的改变也会带来商业模式与客户关系的重构，而目前可供参考的成熟案例还十分有限。此外，相较于传统的网电，AIDC 的用电需求更适配分布式发电，考虑到 " 双碳 " 目标，一些观点认为未来还需走绿电直连的路径，但这涉及到整个电力系统的变革，并非单一的市场主体所能决定。与之相似的还有 AIDC 侧用能如何参与电力市场交易的问题，也需等待相关政策、改革的落地。
21 世纪经济报道此前援引业内人士观察称，目前头部 AIDC 客户的供应商名单相对固定、封闭，虽然很多企业发布了 AIDC 储能产品，但根本拿不到订单。
实际上，这其中很多产品只是 " 旧瓶装新酒 " 或 " 概念先行 "，无法适配 AIDC 的需求，而且成本较高，部署后根本算不过来经济账。
由此看来，储能想要 " 升咖 "，在 AI 时代提升价值链地位，还要先从扎实地研发出真正适配 AIDC 场景的长时储能和毫秒级响应产品着手，用可靠的交付成绩证明自身的实力和潜力。
（作者｜胡珈萌，编辑｜杨林）
