伯恩斯坦：全球储能：中国下一代赢家：赋能中国AI革命

摘要

伯恩斯坦“中国下一代赢家”系列本篇论证中国凭借结构性电力成本优势为AI革命供能，认为电网基础设施与储能环节机会最具吸引力，覆盖标的中CATL（宁德时代）与Sungrow（阳光电源）是核心受益者。 报告估计数据中心用电需求将从2025年的202TWh增至2035年的1,476TWh（24% CAGR），2030年约622TWh、高于多数机构预测；当前中国AI算力约5 ZFLOPS、仅为美国的约15%，情景假设2030年达59 ZFLOPS、2035年达511 ZFLOPS追平美国，为此需将AI数据中心容量扩至214GW。 中国模型以显著更低的token定价提供可比智能水平（GPT-5.5输出token成本30.0美元/百万，DeepSeek V4 Pro仅0.9美元/百万），背后是推理效率、更低基建成本（中国AI建设成本约为美国的30%）与低廉电价（工业电价约56美元/MWh）。 中国发电量已约为美国两倍、2025年新增装机超500GW，为支撑AI增长总装机需年增约385GW（7.1% CAGR）至2035年约7,745GW，2026-30年电网投资规划超5万亿元。 “东数西算”与算电协同政策要求新建国家枢纽数据中心绿电占比超80%、AI数据中心配储15-20%（2-4小时），阿里云、腾讯等头部运营商承诺2030年100%清洁/绿电。 中国占锂电市场80%份额、2025年底电池产能超3,000GWh（为其他地区总和4倍以上），2025年全球BESS电池需求同比增约85%至556GWh；核电以约2,000-2,500/kW成本、5-7年工期提供可扩展的24/7低碳基荷，进一步强化中国供电优势。

主要观点

• 中国AI转向以经济性竞争：领先中国模型以远低于美国的token定价提供可比智能，“每美元智能”成为核心竞争力；中国AI建设成本仅为美国的30%。

• 超大规模数据中心用电将成为未来十年增长最快的电力需求来源之一：报告预计中国数据中心用电量从2025年202TWh增至2035年1,476TWh，对应24% CAGR。

• 2030年中国数据中心电力需求伯恩斯坦预测为622TWh，行业机构预测集中在约300-800TWh区间。

• 当前中国AI算力约5 ZFLOPS、约为美国的15%；情景假设中国2030年达59 ZFLOPS（10倍）、2035年达511 ZFLOPS（100倍）追平美国，需将AI数据中心容量扩至214GW。

• 芯片能效是中国主要瓶颈：2026年以华为昇腾950为代表的中国加速器仅0.5 TFLOPS/W、约为美国芯片（约2.5 TFLOPS/W）的四分之一；预计2030年中国芯片性能相当于当今美国最佳芯片，2035年达3TFLOPS/W、超美国每瓦性能一半，SMIC与TSMC约6年技术差距不会扩大。

• 中国电力规模优势突出：全球最大电力生产与消费国、年消费超10,000TWh（约为美国约5,000TWh的两倍以上），并成为首个单月用电超1,000TWh的国家；电力约占中国能源结构30%（全球平均21%），目标2050年50%能源来自电力。

• 成本优势：2025年可再生能源发电2,300TWh、占中国发电量22%；中国工业电价约56美元/MWh、处主要经济体最低之列。

• 核电补充24/7低碳基荷：中国近期核电项目通常5-7年建成、资本成本约2,000-2,500/kW，显著低于Vogtle 3&4、Hinkley C、Flamanville 3等西方超6,000/kW的项目。

• 政策将算力与电力对齐：“东数西算”要求2025年底国家枢纽节点承载全国新增算力60%以上；绿色低碳DC行动计划要求新建国家枢纽DC绿电消费>80%、平均PUE<1.5（大型<1.25、枢纽<1.20）；算电协同要求一般DC配储10-15%（2小时）、AI DC配储15-20%（2-4小时）。

• 头部云与数据中心运营商普遍承诺2030年100%清洁/绿电：阿里云2025年自建DC清洁电力64.0%（PUE 1.190），腾讯2025年集团绿电48.5%，GDS 2025年RE使用60%，VNET为36%（1.25 TWh）。

• 电网与装机扩张是AI增长前提：总装机需年增约385GW（7.1% CAGR）、从2025年3,891GW增至2035年约7,745GW；中国2026-30年电网投资规划超5万亿元，高于“十四五”的2.7万亿元。

• 储能是中国主导的又一产业：锂电市占80%、2025年底电池产能超3,000GWh（其他地区总和的4倍以上）；2025年全球BESS电池需求同比增约85%至556GWh、占电池总需求30%；电池行业2050年销售额预计达1万亿美元；覆盖标的中CATL与Sungrow为AI电气化的核心受益者。

论述逻辑

• 中国模型token成本显著低于美国且智能水平可比（GPT-5.5输出30.0 vs DeepSeek V4 Pro 0.9美元/百万）→ 优势源于推理效率、更低基建成本（中国AI建设成本为美国的30%）与低电价 → AI采用从训练转向大规模推理 → 数据中心用电从202TWh（2025）增至1,476TWh（2035）、24% CAGR，2030年约622TWh → 中国当前算力约5 ZFLOPS、仅为美国15%，瓶颈在高端芯片（0.5 vs 2.5 TFLOPS/W），情景假设2035年以511 ZFLOPS追平美国、需将AI数据中心容量扩至214GW → 而中国具备发电量超10,000TWh（美国两倍以上）、2025年新增装机超500GW、工业电价约56美元/MWh、核电约2,000-2,500/kW的供给侧优势 → 政策以“东数西算”与算电协同把算力增长与绿电、储能绑定（枢纽DC绿电>80%、AI DC配储15-20%、2-4小时）→ 电网投资2026-30年超5万亿元、总装机年增约385GW、2025年BESS电池需求+85%至556GWh → 结论：电网基础设施与储能机会最具吸引力，CATL（电网级储能系统）与Sungrow（电力变换/储能/电网整合）为关键受益者。

关键展望

• 算力情景验证点：中国AI算力从5 ZFLOPS增至2030年59 ZFLOPS（10倍）、2035年511 ZFLOPS（100倍），届时追平美国。

• 芯片能效路径：预计2030年中国芯片性能相当于当今美国最佳芯片；2035年中国新芯片能效从当前0.4 TFLOPS/W改善至3.2 TFLOPS/W（8倍），美国则从1.8升至5.7 TFLOPS/W。

• 电力结构展望：2035年数据中心将占中国总电力需求的10%（美国为16%）；中国总装机到2035年增至约7,745GW。

• 政策时间窗：2025年底国家枢纽节点承载全国新增算力≥60%；新建国家枢纽DC绿电渗透率≥80%；算电协同（2025/26）要求AI DC配储15-20%、时长2-4小时。

• 运营商目标：阿里云、腾讯、字节跳动、GDS、VNET、AtHub、Chindata等承诺2030年100%清洁/绿电（百度为2030碳中和），绿电采购将成为行业竞争差异点。

• 电网投资窗口：2026-30年规划投资超5万亿元（“十四五”2.7万亿元、“十三五”2.8万亿元）。

• 长期展望：中国目标2050年50%能源来自电力；电池行业到2050年销售额达1万亿美元。

• 关键假设与风险：报告假设美国将持续限制高端半导体对华供应、中国主要依赖国产AI芯片；报告文本未给出CATL、Sungrow的目标价或评级。

推荐标的

• CATL（宁德时代）：Bernstein覆盖标的，报告视为关键受益者，理由是电池技术与电网级储能系统的领先地位；所提供文本未列示具体评级与目标价（披露附录显示SG及关联方对其持股≥0.5%并有非投行业务补偿往来）。

• Sungrow（阳光电源）：Bernstein覆盖标的，布局电力变换设备、可再生能源整合、储能系统与电网基础设施，与CATL共同直接受益于AI电气化与电力基础设施；文本未列示具体评级与目标价。

• 其他公司：Exhibit 31“中国电气化大趋势受益者”图谱列出示变器与自动化（Inovance、Nari等）、输变电（TBEA、Sieyuan等）、储能（Kehua Data、Kstar等）、锂电（EVE Energy、Gotion等）等大量公司，但报告明确除CATL与Sungrow外均为Bernstein未覆盖股票，未给出评级。