“储能终于又火了。” 9月15日，一位储能从业者在交流🤗社群中如此感慨，并认为这是三年前新型储能走上风口又迅速“跌下🤔神坛”后的再一次“破圈”机会。当日，锂电龙头宁德时代A股大涨😘9.14%、港股大涨7.44%，光伏市值第一股阳光电源A股上😡涨2.66%，盘中纷纷创下历史新高。而在行情解读中，两大龙头🔥均涉及的储能概念被特别提及，并引发关注，储能产业链概念股尚太🙄科技、天赐材料当日涨停，相关ETF也有可观涨幅。9月17日，🤩储能板块再次走高，相关产业指数单日涨幅超过2%，宁德时代A股😅大涨6.7%，盘中一度超过380元/股，市值达到1.72万亿😅的新高。 对于储能赛道的爆发，市场似乎能找到很多支撑论👏据，比如国家发改委、国家能源局9月12日印发的《新型储能规模🤗化建设专项行动方案（2025—2027年）》（以下简称《行动😴方案》），比如中国储能企业在海外频签大单凸显出的全球需求增长🔥趋势等等。根据Choice数据，6月以来储能板块已上涨32%😎，超过同期上证、深证涨幅，悄然回升至历史高位。 不过，😴这一赛道历来充满争议，关注其发展前景的同时，可能也需要警惕一🤔些可能存在的风险。 前景是否值得期待？ 讨论储能🌟（这里特指以锂电技术路线为主的新型储能，不包括传统的抽水蓄能🌟）的前景，首先还要看下游储能电站、设施的装机量，这是一切需求😀的源头。 最新出台的《行动方案》提到，计划到2027年🔥中国全国新型储能装机规模达到1.8亿千瓦（即180GW）以上🙌，带动项目直接投资约2500亿元。根据中关村储能产业技术联盟👏（CNESA）的统计，今年6月底中国新型储能累计装机刚刚突破🤔1亿千瓦。该机构对到2030年全国新型储能累计装机量的保守情👍景估计是2.36亿千瓦，理想情景下则预计超过2.91亿千瓦，👍未来五年复合增长率超过20%。对比来看，考虑到中长期的估测值😘和2024年新增装机、2025年预估新增装机都在45GW左右😁，《行动方案》设定的阶段目标基本贴合行业预期。实际上，自今年👏年初国家取消“强制配储”政策后（即近三、四年来多地要求上网新🥳能源发电项目必须配套一定比例储能电站的要求，今年2月国家发改🥳委、国家能源局发布《关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能😜源高质量发展的通知》，即业内所称“136号文”，旨在推动新能😡源全面市场化改革，其中提出不得将储能作为新建新能源项目核准、😊并网以及上网时的前置条件，“强制配储”实质上走向终结），不少😴机构都下调了装机量预期，以CNESA为例，该机构在政策出台前😀对2030年装机量的预测保守情景下要比目前预测高4.4GW，😉理想情景预测则要高35GW。 不过，摩根大通在9月12🎉日发布的研究报告中提到，中国的可再生能源领域发展常常“超额完👏成任务”，该机构对2027年实际装机预测最高达到2.15亿千🤩瓦，已接近CNESA的2030年保守情景预测值。对此，巴伦中👍文网咨询的业内人士认为摩根大通的估计“过于乐观”，报告对储能😡缺口的核算方式也与国内实际有差异，但他也同时表示，市场的发展🙄确实总是超乎想象，至少在2021年至2024年，光伏、储能装😅机增量总是比最乐观的机构预测还要高，今年年初“136号文”的❤️节点是5月31日，即使此后新能源装机明显走低，但降幅要仍小于😁不少人的预测。 从数据来看，今年6月、7月、8月新型储🤯能新增装机合计在8.5GW左右，同比下降了近4成，不过，分月❤️来看，8月装机的同比表现已由负转正，总体涨了近30%，其中电😀源侧新增装机表现突出，同比翻了近3倍。摩根大通报告也强调，相😂比于并不高的装机目标值，《行动方案》更值得关注的是明确了新型🔥储能在新能源全面市场化改革中的政策地位，“消除了不确定性”，😴有利于行业的“V型复苏”。该机构聚焦了宁德时代、阳光电源两只😎龙头股，对前者给出了“增持”评级，对后者给出“中性”评级，市🤩场观点也认为9月15日宁德时代的大涨与机构的普遍看好不无关系🎉。 展开全文 另外，从全球来看，虽然光伏、风电等😁新能源产业在美国等大国被党派轮替、政策转向所波及，但储能所受😊影响始终较小，欧美电网更新计划中也多为储能留有一席之地。AI🤔的爆发更是对电力基础设施建设形成极大利好，灼识咨询等机构预测🥳未来五年左右数据中心储能电池复合增长率会超过75%，近期AI😁DC概念也被视为押注储能未来的重要筹码之一。 哪些风险😴需要关注？ 在目前中国的新能源发展或“双碳”技术路线、😂新型电力系统建设中，储能，主要是新型储能，尤其是其中以成熟的⭐锂电技术路线为主的电化学储能，确实被提升到了较高的地位，是“😂源网荷储”体系中的重要环节，已然接近“登堂入室”。中期来看，💯政策端也仍有明显目标和支持举措。但是，新能源全面市场化进程的🤩开启，也意味着任何规划都要经过市场验证，这将决定现在的新型储😎能发展路线和相关上下游业务、企业能走多远、达到多大规模。而且⭐，中国的产业蓝图、技术发展一向擅长“两条腿走路”，如果目前的🙌新型储能不行，相信在电力调峰、分配方面也很快也会有其他的替代🥳方案。 那么，新型储能的商业化前景究竟如何呢？目前这一🤩问题仍众说纷纭。 支持者认为近年来电改有利于提升我国电😀价弹性，对于通过峰谷价差形成利润的储能电站来说，已站在了商业😢化的前夜。 但不少业内人士对此存疑，中国能源研究会的一😍位专家就表示，目前中国储能的价格机制和业务场景无法支撑市场化😀运营。在此前的一场活动中，道达尔高级市场分析经理于涵从投资角😉度出发，认为储能的内核更多还是公共事业属性，前期基础设施投资😅规模大，运营成本则不高，风险也主要集中在前期，这就决定了投资😀者追求的不是高回报率而是稳定现金流。而目前大规模储能蜂拥而入🙄，峰谷价差实际上会逐渐划平，作为高投资的商业模式，她认为风险😉较高。国网能源研究院原副院长蒋莉萍也表示，对于目前大家比较重😀视的平衡电力供需的功能，在用户侧开发综合能源服务场景可能更合😆适，大规模建设储能并非最好选择，其中涉及的基础设施投资、系统🙌运行费用都会转嫁到用户电价上，最终收益却并不显著。华能能源研🤗究院贺一则表示，我们目前的市场能够承受的成本有限，还养不起大❤️规模、高成本、单一依靠市场价差套利的储能项目，考虑到电力市场⭐价差和储能时长的情况，当前的储能设施都很难实现全生命周期投资🤩的回收。 值得一提的是，近期出台的政策提到鼓励新型储能😢全面参与电能量市场，推动“新能源+储能”作为联合报价主体，同🤩时加快新型储能价格机制建设，推动完善新型储能等调节资源容量电😜价机制，有序建立可靠容量补偿机制，对电力系统可靠容量给予合理🤯补偿。市场对于容量补偿机制尤其关注，咨询机构碳贝司创始人单瑞😆认为，在完全市场化的情况下，电力价格会因天气波动而飙升骤降，🙌储能系统可能会在短期内攫取大量收益，但这不符合社会期待和中国🤔国情，依靠容量市场或类似的机制，来获得更低但也更稳定的收益，❤️可能才是对中国储能入市更好的路线。于涵也表示，出台储能领域的🔥容量电价会将风险变为机遇，但同时，只有同步建立透明的市场规则😎和价格信号，容量市场才能释放合理的商业化空间。贺一则认为，储😜能应用需要更智慧的生存模式，可以将电动汽车的充换电站作为主业🤔，电力储能作为副业，支撑自身的商业化。 对于产业链企业😴，尤其是上游制造商来说，下游装机增长的确定性至少支撑了未来几😎年的需求量，但只有下游真正实现商业化，上游目前远超出短期需求😡的产能才能找到归宿并带来持续的业务增量。而另一方面，热钱涌入😎后制造商“内卷”竞争、产业链价格走低、毛利率下滑也已持续了较😁长时间，对于很多非第一梯队的厂商来说，行业激烈竞争及随之而来😆的出清可能才是最先会面临的危机。9月17日，宁德时代董事长曾🥳毓群在2025世界储能大会上提到行业面临的五大挑战，包括安全👍问题、价格战惨烈、产品的参数虚标及虚假宣传、技术同质化、企业👍和资本无序扩张一哄而上。他提到过去三年间储能系统均价下跌约八🥳成，严重偏离成本，今年的价格战更是蔓延至海外，让企业毛利急速😅缩水，陷入不可持续的争斗中。他还预测称三年内将有大批企业被淘😴汰，因此出现的“孤儿电站”会带来不少后患。 ，今年以来😎已有十余家涉足储能业务的企业赴港IPO融资，预示着新一轮的扩🎉产潮可能已在路上，与以往一样，风险与机遇的因子都在积累。（本❤️文首发于巴伦中文网，作者｜胡珈萌，编辑｜蔡鹏程） 更多🥳对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问🥳返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多