摩根士丹利报告指出，随着AI从模型训练转向大规模推理应用，电力需求的性质正发生根本性转变。一个价值超过1.5万亿美元的“为AI供电”主题已经形成，而市场的关注点正从单纯的“电力可用性”转向“电力灵活性”。在此背景下，储能系统（ESS）被定位为下一波增长浪潮的核心，其角色正从辅助解决方案演变为系统层面的必要组成部分。
AI推理工作负载的激增是这一转变的核心驱动力。与可调度、可预测的训练任务不同，推理负载具有持续运行、低延迟和高度波动的特点。这导致电力需求曲线变得更加尖锐、不可预测，形成了传统电网和发电设施难以应对的“高频噪音”和瞬时尖峰。因此，系统面临的挑战不再仅仅是“需要多少电力”，而是“如何快速、灵活地响应”。储能系统因其毫秒级响应速度、模块化部署和削峰填谷的能力，成为解决这一不匹配问题的理想方案。
同时当前全球电力产能存在显著瓶颈，2025-2030年全球数据中心电力需求年复合增速达21%，美国更是面临9-18GW的电力缺口，燃气轮机、燃料电池、核电等传统供电方案均存在交付周期长、成本高、部署难度大等问题，进一步凸显了储能的必要性。
除了平准化度电成本（LCOE）的竞争力外，储能更关键的价值在于其“电力库存”属性。它能够平滑峰值需求，从而延迟或减少对昂贵且不可逆的发电、输电和配电基础设施的投资。这种“基础设施延期价值”在利率和通胀环境下尤为重要，能显著提升系统的整体经济效益。报告通过案例研究指出，储能可以产生相当于投资额7.5%-12%的延期价值。
报告对全球数据中心带动的储能需求进行了量化预测。基于两股核心力量：1）由推理需求驱动的削峰填谷需求；2）弥补传统电力容量（如燃气轮机）短缺的需求，报告预测到2030年，全球数据中心带来的年新增储能部署量将达到约321GWh。其中，美国市场最大（169GWh），其次是中国（85GWh）和世界其他地区（68GWh）。这一数字几乎相当于2025年全球公用事业规模的储能市场总量（325GWh）。加上由能源转型驱动的经济性需求，报告预计全球储能年新增部署量到2030年的复合年增长率将达到30%。
钠离子电池的即将到来将进一步强化储能的经济性。预计其商业化后，可将储能系统的LCOE降低高达30%，并带来更优的安全性和低温性能。
在供给端，全球储能电芯供应仍高度集中于中国，但美国市场正通过政策引导（如《降低通胀法案》）推动供应链本土化，为韩国电池制造商（如LGES、三星SDI）提供了重要的市场机遇。
材料需求上，储能成为锂、铜、铝等大宗商品的重要需求驱动力，1GWh储能需消耗0.65kt碳酸锂、0.4-0.6kt铜、1.6kt铝，若储能出货量超预期，相关金属或面临供需缺口，同时电池组件环节需保持15-20%的产能年复合增速以匹配需求。
报告划分了储能产业链的受益标的层级，一级核心受益标的包括宁德时代、特斯拉、LGES、Fluence Energy、比亚迪等，分别在电芯制造、系统集成、软件优化等领域具备核心优势；二级为上游材料及设备商，三级为电网电气组件企业。同时地缘政治对储能供应链的影响弱于新能源汽车，超大规模数据中心运营商更注重供应的可靠性和时效性。