AI 算力革命，驱动数据中心储能需求变革
1.1 全球 CSP 持续加码资本开支，驱动算力基础设施扩容
全球八大云服务厂商（CSP）持续加大资本开支，有望推动服务器扩容。TrendForce数据显示，Google、AWS、Meta、Microsoft、Oracle、腾讯、阿里巴巴、百度这八大云服务厂商的资本开支从 2021 年的 1451.0 亿美元增长至2024 年的2609.0亿美元，2021-2024 年复合增长率达 21.6%；该机构进一步预测，2026 年全球八大云服务厂商资本开支有望达到 7100 亿美元，2024-2026 年复合增长率或将达到65.0%。
海内外云厂商加速布局服务器相关领域。2025 年 Google 在Cloud Next 大会正式官宣 TPU Ironwood 全面商用；AWS 于 re:Invent2025 大会发布Graviton5自研CPU，其 3nm 先进制程、192 核设计让通用计算性能较前代提升25%，为AI 训练提供高扩展算力。国内厂商腾讯、阿里巴巴、百度也陆续推出核心产品，凭借技术迭代优化算力与能效表现，夯实云与 AI 场景的底层基础设施支撑。
全球 AI 服务器市场出货量稳步增长。据弗若斯特沙利文数据显示，全球服务器出货量从 2024 年的 1400 万台增长至 2024 年的 1600 万台，预计2030 年将进一步增至1950 万台，2024-2030 年复合增长率达 3.35%。其中AI 服务器成为市场核心增长引擎，2024 年出货量已达 200 万台，预计 2030 年将攀升至650 万台，2024-2030年复合增长率达 21.71%。
全球服务器市场的持续扩容在带动算力基础设施建设需求的同时，也对数据中心底层供电系统的稳定性、能效与承载能力提出了更高的要求。
1.2 算力增长下，数据中心电力需求不断提升
数据中心供电包含 UPS（不间断电源）与 HVDC（高压直流供电）。HVDC是一种利用高压直流电进行电力传输与分配的技术，主要功能是将交流市电转换为高压直流电，为设备提供稳定且高效的电力支持。而 UPS 是一种含有储能装置、以逆变器为主要组成部分的恒压恒频不间断电源，作为重要的外部设备，它能够为负载提供持续、稳定、不间断的电源供应。
相较于 UPS 而言，HVDC 具备结构相对简单、可靠性高、效率高、投资成本低等优势。HVDC 采用模块化设计，供电流程仅需“AC→DC→DC（适配数据中心电压）”的变换步骤；而 UPS 需经历“AC→DC→AC→DC”的多级变换。变换次数的减少不仅降低了 HVDC 的能耗，还使其系统供电效率提升至 95%，同时HVDC在负载率、占地面积、建设成本等维度也均更优。
NVIDIA 芯片算力性能持续迭代升级，从 A100 到 GB200 的演进过程中，核心计算能力实现跨越式提升，不同精度下的算力表现及互联带宽均呈现阶梯式增长态势。
AI 芯片算力提升的同时，TDP(热设计功耗)呈指数级增长。以NVIDIA芯片为例：A100 TDP 热设计功耗的 400W 攀升至 GB200 的 1200W、GB300 的1400W。
单芯片功耗跃升推动单集群算力功率从 KW 级迈入 MW级，对供电架构提出全新要求。2025 年 5 月，NVIDIA 首次提出 800VDC 供电架构构想，以应对AI 算力向MW级攀升的供电挑战。同年 11 月 NVIDIA 联合产业链正式发布800 VDC高压直流供电架构，通过简化供电链路降低铜损、提升效率，成为新一代AI 数据中心主流方案。
1.3 传统储能难以适应 MW 级数据中心供电
AI 算力迈向 MW 级，供电系统对储能配套提出三大核心要求：毫秒级响应速度、高功率密度、宽温域稳定运行。传统储能方案的性能短板与该场景的适配矛盾日益凸显：1）传统储能电池相对新型储能技术功率密度偏低，既难以适配高密度算力集群的紧凑部署需求，也无法支撑 MW 级算力平台的持续稳定供电。2）传统铅酸电池化学反应速率慢，从接收放电指令到输出稳定功率需秒级响应，无法平抑 AI 芯片启动时 2-3 倍的瞬时功率峰值，易引发配电系统过载跳闸；主流锂电池储能系统切换响应延迟超 200ms，既不满足电网毫秒级闪停的应急响应要求，也难以匹配 HVDC 与后备发电机的切换时序协同。 3）以铅酸电池为主的传统储能电池，在数据中心高温环境下衰减加速，通常2-3年即需更换。
超级电容适配 MW 级算力供电核心痛点
2.1 超级电容是介于传统电容器与蓄电池之间的新型储能产品
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（报告来源：爱建证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
