英伟达要给AIDC配储了，储能产业迎来新增量

  6月1日，英伟达、西门子、及美股上市公司Fluence Energy联合发布了针对英伟达最新一代Vera Rubin NVL72平台的AI数据中心标准化参考设计蓝图，旨在帮助AIDC在应对Agentic AI需求而不断增长的电力供应、运营效率及系统可靠性挑战。

  图片说明：西门子宣布与英伟达及Fluence Energy达成合作，数据来源于西门子

  该设计蓝图给出了一套总容量达136MW（其中IT负荷100 MW，辅助系统36MW）的模块化AI工厂标准，其中英伟达提供算力核心（Vera Rubin平台）、西门子负责将高压电网降压及变配电至机架末端、Fluence Energy则提供独家Smart Stack锂电池储能系统。

  值得注意的是，在这套专为Vera Rubin NVL72设计的参考架构中，由于需要进行电网黑启动、电压骤降治理以及AI负载平滑，此次标准化设计系统要求电池储能容量必须达到2至3个小时。

  受该消息刺激，Fluence Energy盘中一度大涨50%以上，最终收涨43.80%。

  图片说明：Fluence Energy当日股价表现，数据来源于Wind

  Agentic AI时代，为什么一定要给AIDC配储？

  同样是算力短缺，但2026年以前的主要矛盾，是CSP们和独立大模型企业之间的军备竞赛而造成的训练算力短缺，而2026年以来的主要矛盾，是Agentic AI诞生后的推理算力短缺。

  Agentic AI渗透率的逐步提升，带来了一系列的挑战，包括但不限于KV Cache暴涨后的HBM内存墙调整、CPU过度负载挑战、光通信挑战、推理ASIC挑战等等，而为了应对这些挑战，对应的一系列解决方案便成了美股市场和A股市场的绝对主线。

  简单来说，在2026年以前的ChatBot时代，用户使用AI时，推理形态通常为：用户发出请求 → 大模型匀速吐出token，此时电网的负载水平是比较平缓的，在用户使用AI的高峰期虽有波动，但仍在电网的可控范围内。

  在2026年以来的Agentic AI时代，推理形态通常为：用户发出请求 → 推理爆发 → 等待环境反馈/代码编译 → 多个Agent辩论/自我纠错 → 反馈答案给用户，这个过程中间token的消耗量是ChatBot时代的成千上万倍。

  图片说明：Agentic AI的工作流通常遵循四个步骤：规划、工具使用、反思、编排，数据来源于neo4j

  Agentic AI对电网的影响在于：Agentic AI为了在很短的时间内给出最优解，AIDC内成千上万颗Vera CPU和Rubin GPU会被瞬时调动（瞬时脉冲），在几毫秒内将芯片功耗从10%拉升到100%，对于一个100MW的AIDC来说，意味着电网负荷可能在瞬间产生高达数万千瓦的阶跃式暴涨，随后在任务结束时又瞬间暴跌。

  Agentic AI带来的极端波动频率和幅度，在以前工业用电场景中前所未有，这使得电网、燃气轮机发电、以及不间断电源（UPS）等难以承受（因为设计之初就不是为了调峰调频的），目前只有锂电池储能方案可以平滑Agentic AI的极端负荷。

  图片说明：储能平滑AIDC负荷，绿色曲线是平滑后的负荷，灰色曲线是平滑前的负荷，数据来源于Fluence Energy FY2026Q2 Earnings Call Presentation

  Vera Rubin对储能增量需求测算

  Vera Rubin的GPU平台主要包括Vera Rubin NVL72、Vera Rubin NVL144、Rubin Ultra NVL576等机柜，功率按照GPU集群数量依次上次，NVL72单机柜功耗约120~130KW，NVL72约250KW，NVL576约600~650KW。

  图片说明：Rubin Ultra NVL576单机柜功率达到650kW，数据来源于英伟达

  根据摩根士丹利的统计和预测，2025年GB200机柜和GB300机柜合计出货量约2.9万台，并维持2026年全年7~8万台的预测，因此可以假设2025~2026年GB200与GB300合计出货10万台。

  图片说明：2025年主要ODM的GB200/300 NVL72机架季度出货量（单位：千台），数据来源于摩根士丹利

  对照Grace Blackwell，同样可以假设在2026H2~2028H1期间，Vera Rubin机柜的出货量可以达到10万台，同时由于NVL72、NVL144、NVL576机柜功率不同，取中间值约250KW（等于0.00025GW）。最后，根据标准化参考设计蓝图，储能时长为2~3个小时，取中间值2.5个小时。

  那么，按照不同渗透率情况，便可以有以下测算结果：

  悲观假设，Vera Rubin配储比例20%，对应100000×0.00025×2.5×20% = 12.5 GWh

  中性假设，Vera Rubin配储比例40%，对应100000×0.00025×2.5×40% = 25.0 GWh

  乐观假设，Vera Rubin配储比例80%，对应100000×0.00025×2.5×80% = 50.0 GWh

  据ICC鑫椤资讯统计，2025年全球储能系统出货498GWh，同比增长99%。其中国内系统厂家出货404GWh，同比增长138.7%；海外系统厂家出货94GWh，同比增长16%。换句话中，在中性假设下，仅英伟达Vera Rubin配储，就可以给储能整体行业带来5%的增量。

  图片说明：2025年储能系统出货量，数据来源于鑫椤资讯

  最后，值得注意的是：

  一方面，北美AIDC对储能的需求取决于Agentic AI的渗透率，渗透率越高配储需求就越紧迫，考虑到非英伟达推理算力体系（如大量ASIC集群）也需要面对Agentic AI的瞬时脉冲，因此上述中性测算或许略偏保守。

  另一方面，北美CSP企业和独立AIDC企业的购买力较强，对碳酸锂的价格容忍度也更高，不太会因为碳酸锂价格上涨就不去配储。

  最后，本次英伟达、西门子、Fluence Energy联合发布的AIDC标准化参考设计蓝图，并非带有排他性的硬性采购合同，这意味着北美CSP们在采用西门子的配电方案时，完全可以选择更便宜的锂电池储能方案，这对于早已在北美布局的国内储能企业来说，包括但不限于阳光电源、阿特斯、海博思创等等，是个巨大的机遇。