作者 |辰紋

來(lái)源 |洞見(jiàn)新研社

4月1日，北京，中關(guān)村儲(chǔ)能展如期開(kāi)幕。

作為全球儲(chǔ)能行業(yè)規(guī)模最大的展會(huì)，今年的人潮中多了一些特殊的面孔——來(lái)自AI算力領(lǐng)域的技術(shù)負(fù)責(zé)人和投資機(jī)構(gòu)代表，他們此行的目的并非尋常的設(shè)備采購(gòu)，而是尋找一個(gè)關(guān)乎AI未來(lái)走向的答案：在算力指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的今天，電力基礎(chǔ)設(shè)施是否還能撐得住？

這個(gè)焦慮并非空穴來(lái)風(fēng)，2024與2025年，美國(guó)PJM電網(wǎng)區(qū)域多次發(fā)生算力集群因電壓微調(diào)瞬間“撤離”的脫網(wǎng)事故，險(xiǎn)些誘發(fā)區(qū)域電網(wǎng)崩潰。

算力可以堆砌，但電網(wǎng)無(wú)法瞬間擴(kuò)容。AI的擴(kuò)張卡在了能源關(guān)口。

在AI指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的背景下，誰(shuí)掌握了穩(wěn)定、廉價(jià)、綠色的能源調(diào)度能力，誰(shuí)就掌握了AI時(shí)代的入場(chǎng)券，而儲(chǔ)能，這個(gè)曾經(jīng)在電力系統(tǒng)邊緣默默運(yùn)轉(zhuǎn)的角色，正在從“充電寶”進(jìn)化為“智能中樞”，成為決定AI發(fā)展上限的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

今年的中關(guān)村儲(chǔ)能展，能給出AI領(lǐng)域想要的答案么？。

01

AI的“新基建”，能源供給決定算力上限

AI的爆發(fā)式增長(zhǎng)，直接刺激了能源需求的指數(shù)級(jí)膨脹。

這絕非夸大其詞，國(guó)際能源署在《Electricity 2024》報(bào)告中指出，全球數(shù)據(jù)中心用電量在2022年約為460TWh，到2026年預(yù)計(jì)翻倍。

中國(guó)的情況同樣觸目驚心，華金證券研究報(bào)告預(yù)測(cè)，2024年至2030年，中國(guó)數(shù)據(jù)中心用電量將達(dá)到4051億至5301億千瓦時(shí)。這相當(dāng)于一個(gè)中等省份全年的用電量，將被濃縮進(jìn)一個(gè)個(gè)冰冷的服務(wù)器機(jī)柜中。

然而，AI對(duì)能源的索取，遠(yuǎn)不止于“量大”，它對(duì)電力供給的穩(wěn)定性更是提出了近乎苛刻的要求。

與傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)負(fù)荷不同，AI大模型的訓(xùn)練過(guò)程呈現(xiàn)出一種“同步波動(dòng)”的獨(dú)特負(fù)載特征。想象一下，數(shù)十萬(wàn)塊GPU像一支紀(jì)律嚴(yán)明的軍隊(duì)，在同一時(shí)刻接收到計(jì)算指令，瞬間滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)；又在下一個(gè)瞬間，因等待數(shù)據(jù)同步或檢查點(diǎn)保存而幾乎同時(shí)降至空載。

如此劇烈的負(fù)荷波動(dòng)，可以在毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)完成，幅度可達(dá)數(shù)十兆瓦甚至上百兆瓦。這就像是給一臺(tái)精密的發(fā)動(dòng)機(jī)，突然踩死油門(mén)又瞬間松開(kāi)，其沖擊力足以讓整個(gè)系統(tǒng)震顫。

這種特性，正在挑戰(zhàn)著運(yùn)行了一個(gè)多世紀(jì)的電網(wǎng)基本法則。英國(guó)曼徹斯特大學(xué)的研究指出，當(dāng)這種由邏輯驅(qū)動(dòng)的“可編程”負(fù)荷大規(guī)模接入由逆變器主導(dǎo)的新型電力系統(tǒng)時(shí)，可能引發(fā)多節(jié)點(diǎn)電壓驟降和頻率變化率（RoCoF）飆升，甚至在未發(fā)生發(fā)電機(jī)組脫網(wǎng)的情況下，就足以觸及系統(tǒng)穩(wěn)定的臨界閾值。

另外一個(gè)更棘手的問(wèn)題在于物理慣性的枷鎖。能源行業(yè)本質(zhì)上是一個(gè)受限于物理空間與長(zhǎng)周期的“重資產(chǎn)游戲”。

我們知道，芯片算力可以遵循摩爾定律在18個(gè)月內(nèi)翻倍，可是電網(wǎng)的擴(kuò)容卻受限于征地、環(huán)評(píng)與工程建設(shè)，其周期往往以3到5年為單位。

這種“時(shí)間鴻溝”正在成為制約AI發(fā)展的最大瓶頸——在美國(guó)硅谷，多個(gè)新建數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目的并網(wǎng)等待時(shí)間已經(jīng)排到了2027年；在愛(ài)爾蘭，都柏林地區(qū)因電網(wǎng)負(fù)荷過(guò)高對(duì)新建數(shù)據(jù)中心實(shí)施了事實(shí)上的“禁入令”。

在電網(wǎng)基建無(wú)法瞬間變魔術(shù)的現(xiàn)實(shí)下，建設(shè)周期更快、部署更靈活的儲(chǔ)能系統(tǒng)，成為了彌補(bǔ)電網(wǎng)響應(yīng)遲緩、承接AI商業(yè)擴(kuò)張瓶頸的唯一“緩沖層”。

事實(shí)上，這背后還隱藏著一場(chǎng)成本的終極博弈，未來(lái)的AI競(jìng)賽，終將從模型參數(shù)的博弈轉(zhuǎn)向單次推理成本的博弈——也即電力成本的博弈。

華金證券研報(bào)顯示，電費(fèi)占數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)成本的57%，這意味著電力支出已成為算力中心最大的可變成本。當(dāng)電力成本占據(jù)如此高的比重時(shí)，儲(chǔ)能就從“備用電源”蛻變?yōu)椤俺杀菊{(diào)節(jié)器”，通過(guò)“低谷充電、高峰放電”以及參與電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)，儲(chǔ)能系統(tǒng)直接重塑了算力中心的用電成本曲線。

以河南移動(dòng)在鄭州航空港區(qū)數(shù)據(jù)中心建設(shè)的1MW/2MWh儲(chǔ)能項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目通過(guò)峰谷套利模式，全生命周期預(yù)計(jì)可累計(jì)獲得收益577萬(wàn)元。

在峰谷價(jià)差巨大的海南省，兩部制工商業(yè)用戶峰谷價(jià)差可達(dá)1.03元/kWh，對(duì)于年用電量1億千瓦時(shí)的中型數(shù)據(jù)中心，僅峰谷套利一項(xiàng)，每年可節(jié)省電費(fèi)超過(guò)2000萬(wàn)元。

不難看出，誰(shuí)能利用儲(chǔ)能抹平昂貴的用電高峰，誰(shuí)就能在單次推理成本上獲得碾壓級(jí)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而決定AI商業(yè)化落地的真實(shí)規(guī)模上限。

02

能源的“新邏輯”：儲(chǔ)能必須“會(huì)思考”

儲(chǔ)能改變了AI，AI也在改變儲(chǔ)能。

過(guò)去幾年，儲(chǔ)能企業(yè)比拼的是電芯循環(huán)次數(shù)和集成成本。在那套邏輯里，儲(chǔ)能電站只是一個(gè)被動(dòng)的“電力搬運(yùn)工”——獨(dú)立儲(chǔ)能只需要接受電網(wǎng)調(diào)度、工商業(yè)儲(chǔ)能盯著固定的峰谷價(jià)差，在低買(mǎi)高賣(mài)的簡(jiǎn)單套利中維持運(yùn)營(yíng)。

這種模式在新能源滲透率尚低的階段尚可運(yùn)轉(zhuǎn)，但當(dāng)風(fēng)電、光伏裝機(jī)占比突破50%，電網(wǎng)波動(dòng)性劇增時(shí)，粗放的商業(yè)模式便難以為繼。

AI時(shí)代，儲(chǔ)能的邏輯必須重構(gòu)。除了最基本的能量存儲(chǔ)功能，它還需要承擔(dān)起“電網(wǎng)穩(wěn)定器”和“電力交易員”的雙重角色。

要理解這種轉(zhuǎn)變，需要先厘清兩個(gè)關(guān)鍵概念：“電力交易”和“構(gòu)網(wǎng)”。

所謂電力交易，通俗來(lái)說(shuō)就是讓儲(chǔ)能系統(tǒng)像一位訓(xùn)練有素的股票交易員，在電價(jià)低時(shí)買(mǎi)入（充電），在電價(jià)高時(shí)賣(mài)出（放電），賺取差價(jià)。

與炒股相比，電力交易的難度有過(guò)之而無(wú)不及——電力市場(chǎng)每15分鐘形成一次電價(jià)，全天96個(gè)交易節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都牽涉著氣溫、風(fēng)速、光照、負(fù)荷、燃料價(jià)格等數(shù)十個(gè)變量，任何一個(gè)微小偏差都可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)南轅北轍。

傳統(tǒng)算法模型在處理這類問(wèn)題時(shí)力不從心。

2019年山東電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行初期，不少儲(chǔ)能電站嘗試人工預(yù)測(cè)電價(jià)，結(jié)果往往是“猜對(duì)趨勢(shì)猜不對(duì)節(jié)點(diǎn)”，頻繁出現(xiàn)“高買(mǎi)低賣(mài)”的尷尬局面。一位儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)商曾自嘲：“像是在沒(méi)有K線圖的情況下炒期貨。”

AI的介入徹底改變了這一局面，通過(guò)融合氣象大模型、歷史電價(jià)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，AI可以將電價(jià)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升到90%以上，并在毫秒級(jí)內(nèi)完成最優(yōu)充放電策略的計(jì)算。在山東、蒙西等電力現(xiàn)貨市場(chǎng)較為成熟的地區(qū)，搭載AI交易系統(tǒng)的儲(chǔ)能電站，全生命周期收益較傳統(tǒng)模式提升15%-20%。

同樣是在山東省電力市場(chǎng)，遠(yuǎn)景濱州儲(chǔ)能電站就通過(guò)其自研的“天機(jī)”氣象大模型與“天樞”能源大模型的雙引擎驅(qū)動(dòng)，完成了從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策的“自動(dòng)駕駛式交易”。

作為最早提出AI儲(chǔ)能概念的公司，遠(yuǎn)景在本次中關(guān)村儲(chǔ)能展發(fā)布了全球首款12.5MWh AI儲(chǔ)能系統(tǒng)，并表示融合物理 AI 與全棧自研能力，遠(yuǎn)景AI儲(chǔ)能系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能場(chǎng)站全鏈路自感知、自適應(yīng)、自進(jìn)化，推動(dòng)場(chǎng)站全生命周期 IRR 提升4-8%。

2025年8月，濱州電站上線了新版AI阻塞電價(jià)預(yù)測(cè)算法模型。使阻塞預(yù)測(cè)精度提升10%。據(jù)最新數(shù)據(jù)，濱州電站實(shí)現(xiàn)了95%的峰谷價(jià)差預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，較行業(yè)平均水平高出5-10個(gè)百分點(diǎn)，成為收益大幅提升的關(guān)鍵支撐，單月收益領(lǐng)跑山東全省。

如果說(shuō)電力交易解決的是“如何賺錢(qián)”的問(wèn)題，那么“構(gòu)網(wǎng)”解決的則是“如何活下去”的問(wèn)題，后者更為底層，也更為關(guān)鍵。

傳統(tǒng)儲(chǔ)能被稱為“跟網(wǎng)型”——它沒(méi)有自己的“主見(jiàn)”，只能被動(dòng)跟隨電網(wǎng)的頻率波動(dòng)。

這種機(jī)制在傳統(tǒng)電網(wǎng)中沒(méi)有問(wèn)題，因?yàn)槟菚r(shí)的電網(wǎng)有大量火電機(jī)組作為“壓艙石”，慣量大、頻率穩(wěn)。但當(dāng)風(fēng)電、光伏滲透率超過(guò)50%，火電機(jī)組逐步退出，電網(wǎng)失去了慣性支撐——就像一個(gè)旋轉(zhuǎn)速度越來(lái)越慢的陀螺，稍微被擾動(dòng)就可能倒下。

此時(shí)，跟網(wǎng)型儲(chǔ)能非但無(wú)法提供支撐，反而可能因自身逆變器的快速響應(yīng)而加劇波動(dòng)。

構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能的革命性在于，它能夠像一臺(tái)真正的發(fā)電機(jī)一樣，主動(dòng)建立電壓和頻率支撐，它的核心算法模擬了傳統(tǒng)同步發(fā)電機(jī)的物理特性，能夠在電網(wǎng)波動(dòng)時(shí)主動(dòng)注入無(wú)功功率穩(wěn)定電壓，在頻率下降時(shí)主動(dòng)釋放有功功率支撐頻率，這種能力讓儲(chǔ)能系統(tǒng)從電網(wǎng)的“跟隨者”變成了“支撐者”。

業(yè)內(nèi)有個(gè)生動(dòng)的比喻，AI賦能的儲(chǔ)能系統(tǒng)就像近期火爆的“龍蝦”智能體——它是一種能源智能體，既有硬件設(shè)備護(hù)體，又有AI算法感知環(huán)境。它既能構(gòu)網(wǎng)，響應(yīng)電網(wǎng)的穩(wěn)定需求；又能交易，追求利潤(rùn)最大化。

當(dāng)儲(chǔ)能擁有了“會(huì)思考”的能力，它就不再是被動(dòng)的充電寶，而是主動(dòng)的能源資產(chǎn)，這也正是AI時(shí)代儲(chǔ)能的本質(zhì)進(jìn)化，從“能量搬運(yùn)”到“智能服務(wù)”，從硬件競(jìng)爭(zhēng)到算法競(jìng)爭(zhēng)。

03

誰(shuí)在定義AI時(shí)代的“能源基座”？

從“能量搬運(yùn)”到“智能服務(wù)”，會(huì)思考的儲(chǔ)能網(wǎng)絡(luò)正將能源從算力成本重塑為算力基石。

當(dāng)AI的終點(diǎn)指向能源，當(dāng)所有人都在談?wù)撍懔εc電力的關(guān)系時(shí)，一個(gè)更深層的問(wèn)題浮出水面：誰(shuí)能真正為AI提供穩(wěn)定、智能、可持續(xù)的電力支撐？

要回答這個(gè)問(wèn)題，必須先回到物理世界的極端場(chǎng)景中尋找答案。

在內(nèi)蒙古赤峰，遠(yuǎn)景運(yùn)營(yíng)著全球規(guī)模最大的綠色氫氨項(xiàng)目，也是全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)100%綠電直連、全球首座全動(dòng)態(tài)運(yùn)行的零碳化工產(chǎn)業(yè)園。

這個(gè)年產(chǎn)數(shù)萬(wàn)噸綠氫綠氨的超級(jí)工程，與AI大模型訓(xùn)練有著驚人的相似性——?dú)淠苌a(chǎn)需要持續(xù)穩(wěn)定的綠電供應(yīng)，但風(fēng)電光伏本身具有波動(dòng)性，而電解槽的負(fù)荷響應(yīng)又極為敏感，稍有波動(dòng)就可能影響設(shè)備壽命與生產(chǎn)效率。

這種“源隨荷動(dòng)”與“荷隨源動(dòng)”的矛盾，正是AIDC（AI數(shù)據(jù)中心）面臨的核心挑戰(zhàn)。

依托一個(gè)100%離網(wǎng)可再生能源電力系統(tǒng)，當(dāng)赤峰項(xiàng)目連續(xù)16個(gè)小時(shí)面臨無(wú)風(fēng)無(wú)光的極端情況，依然保持100%綠電穩(wěn)定運(yùn)行，預(yù)示著遠(yuǎn)景已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了零碳電力解決方案的閉環(huán)。

而赤峰只是一個(gè)起點(diǎn)。

圍繞AIDC“用電量大、綠電要求高、負(fù)載波動(dòng)劇烈”的三大核心痛點(diǎn)，遠(yuǎn)景構(gòu)建了一整套從電網(wǎng)到負(fù)荷側(cè)的全鏈路解決方案。

遠(yuǎn)景正式發(fā)布AIDC多場(chǎng)景能源解決方案

在電網(wǎng)側(cè)，通過(guò)“風(fēng)光配儲(chǔ)+綠電直連”，將原本受限于電網(wǎng)容量的新能源直接引入算力場(chǎng)景，不僅加快并網(wǎng)節(jié)奏，也讓綠電消納從“被動(dòng)接受”變成“主動(dòng)配置”；在場(chǎng)站側(cè)，通過(guò)構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能系統(tǒng)，實(shí)時(shí)平滑算力負(fù)荷帶來(lái)的劇烈波動(dòng)，為電網(wǎng)提供穩(wěn)定的電壓與頻率支撐，從源頭降低諧振、脫網(wǎng)等風(fēng)險(xiǎn)；而在負(fù)荷側(cè)，遠(yuǎn)景用直流儲(chǔ)能系統(tǒng)替代傳統(tǒng)UPS，讓電力系統(tǒng)可以直接應(yīng)對(duì)GPU集群毫秒級(jí)的功率沖擊，把“備電系統(tǒng)”升級(jí)為“實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)系統(tǒng)”。

但真正決定這套系統(tǒng)上限的，不是硬件，而是“能源AI大腦”。遠(yuǎn)景將“天機(jī)”氣象大模型與“天樞”能源大模型深度融合，構(gòu)建了一套從預(yù)測(cè)、調(diào)度到執(zhí)行的閉環(huán)系統(tǒng)：前者對(duì)風(fēng)光出力進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)，后者在此基礎(chǔ)上完成源網(wǎng)荷儲(chǔ)的最優(yōu)組合與實(shí)時(shí)調(diào)度，并通過(guò)物理AI直接控制儲(chǔ)能與電力電子設(shè)備，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的負(fù)載平滑與電網(wǎng)支撐。系統(tǒng)可以在弱網(wǎng)甚至離網(wǎng)環(huán)境下長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，同時(shí)持續(xù)優(yōu)化綠電消納比例與用電成本。

更重要的是，這套能力已經(jīng)落地在大規(guī)模場(chǎng)景中被驗(yàn)證。

目前，遠(yuǎn)景已與騰訊在內(nèi)蒙古赤峰落地全球首個(gè)100%綠電直供數(shù)據(jù)中心，綜合能源成本降低超40%，年碳減排達(dá)18萬(wàn)噸，此外，公司還正攜手頭部AI公司在烏蘭察布打造的全球最大零碳AIDC園區(qū)，項(xiàng)目預(yù)計(jì)今年交付。

從赤峰的100%綠電實(shí)踐，到烏蘭察布的大規(guī)模算力園區(qū)，再到AIDC多場(chǎng)景解決方案的系統(tǒng)化輸出，遠(yuǎn)景已經(jīng)完成了一件更底層的事情——把電力系統(tǒng)從“被動(dòng)供給”，升級(jí)為“主動(dòng)匹配算力需求的智能基礎(chǔ)設(shè)施”。

AI的上限或許在云端，但它的根基，已經(jīng)落在地面。

而這套電力底座，遠(yuǎn)景已經(jīng)造好。