2026年10月01日（優分析／產業數據中心報導）⸺ 全球AI基礎建設持續擴張，除GPU、記憶體、光通訊與液冷設備外，儲能系統也成為新的成長焦點。2026年前5個月，全球AI資料中心儲能出貨量達10GWh，已超過2025年全年，市場預估2030年AIDC儲能鋰電池出貨量將突破300GWh。
AI資料中心帶動儲能需求，主因不只是耗電量增加，更在於GPU負載變化速度遠快於傳統資料中心。
以輝達NVIDIA(NVDA-US)為例，B200 GPU滿載功耗可達1200瓦，GB200超級晶片可達2700瓦，一座NVL72機櫃配置72顆GPU，整櫃功耗達120至140千瓦，約為傳統機櫃的20倍。
大型模型訓練期間，數千至數萬顆GPU會同步切換運算與等待狀態，使資料中心負載在毫秒級快速升降。Vertiv測試顯示，GPU機櫃負載可由約10%快速升至滿載，甚至短暫超過額定功率150%。
傳統電網調節速度多以秒計算，難以完全跟上GPU毫秒級的負載變化，因此AI資料中心開始導入多層儲能架構。
最靠近GPU的是電容與BBU(Backup Battery Unit，備援電池單元)。電容主要吸收極短暫功率尖峰，BBU則直接配置於伺服器機櫃內，在GPU功率突然拉升時快速補足電力。
一座NVL72機櫃可配置24組BBU，採用21700高倍率圓柱鋰電池，放電倍率達10C以上，反應時間不到2毫秒。至於資料中心園區層級，則需搭配數百MWh大型儲能系統，處理秒級至分鐘級的整體負載波動。
因此，AI資料中心供電架構正逐步形成：電容、BBU、園區儲能的三層架構。
市場需求也快速放大。根據高盛預測，全球BBU市場規模將從2025年的22億美元增長至2030年的502億美元，年複合增長率（CAGR）高達87%。
台灣供應鏈也已切入AI伺服器BBU市場，但各家公司布局略有不同。新普(6121-TW)與順達(3211-TW)由既有消費電子電池模組業務延伸至伺服器BBU，AES-KY(6781-TW)則是BBU受惠較明確的業者，加百裕(3323-TW)則仍以電池模組產品為主；此外，部分台廠同步布局儲能電池模組、電動運輸與電池材料，使台灣供應鏈形成從伺服器BBU到儲能與車用應用的多元布局。
另一項推力來自電網供應限制。美國部分地區大型資料中心接入電網需要等待3至7年，促使業者改採自建電源、部分併網及儲能等方案，以縮短資料中心上線時間。
部分大型AI資料中心已開始部署燃氣輪機，但燃氣發電同樣難以直接因應GPU快速波動，因此仍需要儲能設備穩定供電。特斯拉Tesla(TSLA-US)執行長馬斯克旗下美國孟菲斯超級運算中心，除燃氣輪機外，也配置超過100座Tesla Megapack儲能設備。
此外，儲能也能降低資料中心對電網尖峰容量的需求。Google相關研究估算，若資料中心結合儲能等電源設備並採取彈性併網，可望較傳統排隊模式提前3至5年取得電力。
中國電池廠目前成為主要受惠者之一。
中國新能源車產業過去十多年建立完整的正負極材料、電解液、隔膜、電芯與電池包供應鏈，風能與太陽能儲能市場則進一步帶動熱管理、電力電子、系統整合與海外交付能力。
進入AI資料中心市場後，供應商不只需要提供電芯，也需整合BBU、電池管理系統、儲能變流器、熱管理及園區級儲能方案，完整供應鏈與交付能力成為競爭關鍵。
訂單已反映需求升溫。欣旺達Sunwoda(300207-CN)2026年上半年AIDC儲能訂單年增近30倍；雙登集團(6960-HK)同期AIDC儲能新增訂單年增超過80%，其中AIDC鋰電新增訂單達2025年同期20倍以上。
根據中國電子工業標準化技術協會統計，2026年第1季中國儲能企業取得海外訂單超過100筆，總規模超過100GWh。隨著AI資料中心持續提高單櫃功率，並面臨電網併接與供電穩定問題，BBU、高倍率電池及園區級儲能系統正成為新的基礎建設需求。
