伯恩斯坦：中國AI算力擴張將引爆電網儲能長期需求
nashnova research
伯恩斯坦9月報告測算，中國數據中心用電將從202太瓦時增至2035年的1476太瓦時，複合年增長率達24%；AI算力擴張正將電網與儲能推上長期投資主線。
用電量要翻七倍——數字從哪來？
目前中國AI算力規模僅約美國的15%，但晶片與計算基礎設施正在快速擴產。
這意味著→ 光是向美國看齊這一個動作，就能撬動巨大的電力增量需求。
報告給出的路徑：數據中心用電從2025年202太瓦時增至2035年1476太瓦時，十年複合增速24%。
中國AI憑甚麼比美國便宜那麼多？
中國頭部大模型智能評分已具備競爭力，但定價往往僅為美國同類模型的一小部分。
簡單來說＝ 同樣的「聰明程度」，中國廠商賣得平得多——形成「每美元獲得更多智能」的優勢。
平的原因靠三根柱：更高效的模型架構 + 更低的基建成本 + 更廉價的電力。
這反映出 中國AI競爭力不只是算法問題，電力成本本身就是一條護城河。
電從哪來？夠不夠用？
中國總發電量已是美國兩倍以上，僅2025年就新增超500吉瓦裝機。
內蒙古、寧夏、甘肅等AI算力樞紐，數據中心用電成本位居全球最低水平。
這意味著→ 低成本可再生能源加上有競爭力的核電，令AI業務的電費帳單遠低於海外同行。
政策怎樣把「算力」和「電力」綁在一起？
「東數西算」（將東部的計算需求調度到西部電力便宜的地方）、綠色數據中心政策及「算電協同」框架，正推動算力與電網協同擴張。
國家級算力樞紐新建數據中心，綠電佔比須高於80%。
頭部營運企業還定下2030年100%使用可再生能源的目標——說白了＝ 不上綠電，就拿不到新建指標。
電網和儲能要花多少錢？
2026至2030年，中國電網計劃投資超5萬億元，重點建設特高壓線路，打通西部清潔能源向東部算力中心輸送的通道。
儲能端，中國鋰電池產能佔全球約八成，2026年儲能裝機預計按年增長95%至300吉瓦時。
這意味著→ 新能源消納需求疊加AI供電可靠性需求，儲能增長有了「雙引擎」。
誰最受益？核心變量是甚麼？
伯恩斯坦認為最具投資價值的方向集中在電網基礎設施與儲能。
重點標的：寧德時代——電網級儲能系統龍頭；陽光電源——佈局可再生能源、電力變換、儲能及電網集成全鏈條。
這反映出 這輪AI投資邏輯的終局驗證點不在晶片，而在「電力基礎設施能否跟上算力擴張節奏」。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。