这两年，AI军备竞赛打得那叫一个昏天黑地，在中美都是拉动投资的主力。 GPU、存储、光模块、液冷，算力基建的市场热点一轮接一轮地爆发。 另外，GPU芯片非常吃电，一座大型AI算力中心一年电费动辄几十个亿，顶得上一座小城市。 即便你掏得出几十亿，也不一定能抢到电。 在美国一些地区，AI算力中心接入电网要排队3到7年。于是马斯克、扎克伯格这些人都等不及了，纷纷开始购买燃气轮机自建电厂。 这使得跟AI算力貌似不搭噶的一众电力设备，燃气轮机、变压器、高压开关等等，也跟着一起鸡犬升天了。 但在一个大多数人没有注意到的角落，AI相关的储能，也就是电池业务，也在暴涨。 2026年前5个月，全球AI算力中心储能出货量达到10GWh，按电池容量计算相当于1000万度电，已经超过2025年全年。行业预计，到2030年，AIDC储能锂电池出货量将突破300GWh。按眼下的出货量级看，短短几年就是几十倍的增长空间，毫不意外的是，新增订单，大部分都流向了中国电池厂。 为啥AI计算需要这么多电池呢？今天我们就来深度聊聊。 01 几万块GPU同时猛踩油门 你对数据中心的印象可能是这样的：一排排服务器安安静静闪着绿灯，嗡嗡作响，用电也相对平稳。 传统数据中心确实是这样，单个机柜功耗4到8千瓦，负荷稳稳当当，像定速巡航，电网轻轻松松，如沐春风。 但AI算力中心完全不一样。 比如一块英伟达B200 GPU在满负荷运行时，功耗可以达到1200瓦；一套GB200超级芯片可以达到2700瓦。 一个NVL72机柜里塞了72块GPU，整柜功耗飙到120到140千瓦，是传统机柜的20倍。 英伟达GB200 NVL72液冷机柜 |