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海辰储能王鹏程:2027 年将成为 AIDC 储能商业化应用元年
AI 算力扩张,正在把储能推向新的需求场景 。 在新型储能订单增长、价格竞争加剧的背景下, 海辰储能联合创始人、总裁王鹏程近日表示,AIDC(人工智能数据中心)储能有望在 2027 年迎来商业化应用元年。
📌 需求升温背后, 行业压力并未消失
当前新型储能市场热度仍高。海外能源价格波动、地缘因素以及出口政策变化, 推动中国储能产品加速出海; 同时,AI 数据中心用电需求上升, 也让储能从传统电力调节进一步进入算力基础设施场景。
不过, 需求增长并不等于所有企业都能受益。王鹏程认为, 行业“内卷”的根源在于同质化竞争, 大量企业集中在 2 小时短时储能市场, 产品参数接近, 最终只能依靠降价争夺订单。
🔍 长时储能被视为差异化突破口
海辰储能方面认为, 4 小时及以上长时储能是摆脱低水平竞争的重要方向。相比短时储能, 长时储能更适合解决电网跨天、跨周调节问题, 对电芯、系统集成和收益模型都有更高要求。
海辰储能重庆基地总经理叶蓁提到,行业并非简单的总量过剩, 而是结构性分化。具备差异化产品和质量优势的头部企业产能利用率较高, 缺乏技术壁垒的产线则更容易陷入闲置和低价竞争。
- 短时储能:参与者多, 参数趋同, 价格压力突出。
- 长时储能:供给能力要求更高, 仍存在结构性机会。
- 行业治理:技术标准、电价机制和容量补偿将影响商业闭环。
💡 AIDC 储能的价值在于稳定与经济性
AI 数据中心的用电特点,使储能的角色更加清晰。王鹏程表示,AIDC 不仅耗电量大, 训练负载还具有脉冲式波动, 直接接入电网可能带来冲击; 与此同时, 电力成本在数据中心运营中占比较高, 能源方案必须兼顾稳定与经济性。
在这一背景下,储能可用于平滑负载、削峰填谷和提升绿电消纳。王鹏程判断,AIDC 将成为储能的重要应用场景, 能源供给方案可能逐步向光储或风储一体化方向演进, 亚太相关需求今年已开始释放。
📊 AI 也在改变储能制造方式
除了需求端,AI 也在进入电池研发和生产。叶蓁介绍, 传统材料筛选依赖反复试验, 引入 AI 模型后, 可先由算法缩小候选范围, 再进行实验验证, 使流程从“先做后测”部分转向“先算后验”。据其披露, 相关方式使研发周期缩短约 31%。
生产环节同样发生变化。通过对工艺控制点进行实时监测和闭环调节, 企业可以为电芯建立更完整的数据档案, 从事后追溯逐步转向过程控制, 这也是储能制造走向精益化的重要基础。
🚀 从产品出海走向本地化能力
围绕“海辰储能王鹏程:2027 年将成为 AIDC 储能商业化应用元”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
