AI-gestuurde batterijtechnologie: markt en momentum

Marktrapport dwingt deze week nieuwe realiteit af

Op 29 januari 2026 publiceerde ResearchAndMarkets een omvangrijke prognose die door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijsystemen in het middelpunt van een snelgroeiende industrie plaatst. Het rapport voorspelt dat de gespecialiseerde markt voor AI-gestuurde batterijtechnologie zal stijgen van ongeveer $3,6 miljard in 2025 naar $8,4 miljard in 2030, en verschijnt samen met een eerdere studie van ResearchAndMarkets over energieopslag en een grotere analyse van de batterijmarkt die samen een drukbezet, strategisch veld schetsen.

De cijfers zijn hard, maar het verhaal erachter is concreet: de adoptie van elektrische voertuigen, opslag op nutsschaal voor hernieuwbare energie, de druk om de levensduur van batterijen te verlengen en nieuwe energieontwerpen op rack-niveau voor AI-datacenters vragen evenzeer om software als om cellen. Op dat convergentiepunt verschuiven door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijsystemen van laboratoriumdemo's naar commerciële waarde — door laadcycli te optimaliseren, anomalieën te detecteren en onderhoud te plannen op manieren die met hardware alleen niet mogelijk zijn.

Marktvooruitzichten voor door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijen

De voorspellingen verschillen in omvang, maar niet in richting. ResearchAndMarkets verwacht een CAGR van 18,4% voor de nauw gedefinieerde markt voor AI-gestuurde batterijtechnologie tot 2030; een aparte studie van ResearchAndMarkets, gericht op AI in energieopslag, schatte de bredere markt voor AI-gestuurde energieopslag op $8,82 miljard in 2025, stijgend naar de middelste dubbele cijfers tegen het einde van het decennium. Ondertussen schetst Precedence Research — kijkend naar de gehele markt voor batterijtechnologie — een grotere context: batterijtechnologie als geheel zal tegen 2034 de grens van $250 miljard overschrijden.

Deze gelaagde projecties onderstrepen twee zaken. Ten eerste is AI een waardelaag die kan worden toegepast op veel bestaande batterijproducten en markten — van consumentenelektronica tot netopslag op megawattschaal — in plaats van een enkel nieuw product. Ten tweede volgt de investering het probleem: leveranciers en nutsbedrijven betalen voor software die de kosten en risico's op systeemniveau verlaagt. Daarom zullen deals en gesprekken over standaardisatie in 2026 waarschijnlijk een enorme impact hebben op hoe snel leveranciers klanten winnen.

Toepassingen en mechanica van door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijen

Hoe verbetert AI batterijen in de praktijk? De technieken vallen uiteen in verschillende terugkerende categorieën: prognoses op cel- en pakketniveau, optimalisatie van laadcurven, anomaliedetectie voor veiligheid en de ontdekking van materialen. Aan de operationele kant verwerken machine learning-modellen telemetrie van honderden cellen en voorspellen ze capaciteitsverlies dagen, weken of maanden vooruit. Die capaciteit stimuleert voorspellend onderhoud — het vervangen van modules voordat ze falen, het plannen van formatie- en kalibratiestappen in de productie om het rendement te verhogen, en het aanpassen van laadprotocollen om de kalenderlevensduur te verlengen.

AI helpt ook bij laadsnelheid en veiligheid. Adaptieve laadalgoritmen balanceren snellaadverwachtingen met thermische limieten: in plaats van hetzelfde agressieve stroomprofiel toe te passen op elk pakket, meet een AI-gestuurd batterijbeheersysteem (BMS) de interne impedantie, temperatuurgradiënten en gebruiksgeschiedenis, en berekent vervolgens de snelste veilige lading. Voor elektrische voertuigen vermindert dit de actieradiusangst zonder het brandrisico te verhogen; voor netactiva verbetert het de bruikbare energiedoorvoer en verlaagt het de degradatiekosten.

Wat betreft materialen en ontwerp versnellen generatieve modellen en experimenten met een hoge doorvoer de ontdekking van elektrodeformuleringen en separatoren met betere veiligheidsmarges of een lagere afhankelijkheid van schaarse kritieke mineralen. Bedrijven en laboratoria gebruiken deze methoden om chemische samenstellingen te screenen die alleen via tests kostbaar of traag te evalueren zouden zijn.

Standaarden, veiligheid en hyperscale datacenters

Ontwikkelingen in de sector eind 2025 en begin 2026 laten zien hoe AI-gestuurde batterijsystemen verder reiken dan voertuigen en thuisopslag. KULR Technology is als Platinum-lid toegetreden tot het Open Compute Project en promoot Battery Backup Units op rack-niveau, ontworpen voor 800V AI-racks en strikte controle op thermische propagatie. De OCP ORV3-roadmap formaliseert het verplaatsen van energieopslag dichter naar AI-rekenkracht — een radicale architecturale verschuiving die veiligheid, telemetrie en energie-intelligentie op centimeters afstand plaatst van GPU-systemen van miljoenen dollars.

Die ontwikkelingen zijn van belang omdat hyperscalers de facto standaarden zetten voor schaal en betrouwbaarheid. Als in racks geïntegreerde opslag gebruikelijk wordt, zullen operators diagnostiek op BBU-niveau, continue telemetrie en op AI gebaseerde orkestratie eisen die batterijen over racks en locaties heen coördineert. Dat is precies de productruimte waar door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijoplossingen terugkerende waarde kunnen toevoegen: energiekwaliteit, transiënte respons en besparingen op de levenscycluskosten.

Wie bouwt wat — spelers en strategieën

De marktkaarten zijn bekend: OEM's en celproducenten — Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI — domineren nog steeds de levering van cellen, maar er vormt zich een bloeiend ecosysteem van software en systemen rond BMS, prognostiek en orkestratie. ResearchAndMarkets en Precedence Research vermelden beide grote automobiel- en batterijbedrijven naast softwarespecialisten en start-ups die zich richten op diagnostiek en second-life-oplossingen.

Bedrijven kopen capaciteiten in: eerdere overnames (bijvoorbeeld de aankoop door General Motors in 2023 van een start-up voor anomaliedetectie) en partnerschappen met leveranciers tonen aan dat OEM's directe controle willen over de diagnostiek van pakketten. Nieuwe toetreders, zoals gespecialiseerde BMS-leveranciers en energieplatformbedrijven, concurreren op modellen die telemetrie omzetten in service-inkomsten — langere garanties, prestatiegaranties en second-life-programma's voor afgeschreven EV-pakketten die worden gebruikt als netopslag.

Hoe AI helpt bij het voorspellen van degradatie, het verlengen van de levensduur en het optimaliseren van laden

Winst in levensduur komt voort uit slimmere laadplanning, celbalancering en dynamische 'derating' tijdens belastende bedrijfsomstandigheden. Voor wagenparken en nutsbedrijven vertaalt dit zich in uitgestelde vervangingsinvesteringen (capex) en een voorspelbaardere restwaarde voor second-life-markten. Voor consumenten en EV's is het voordeel een combinatie van een langere bruikbare levensduur van de batterij en beter dagelijks beheer van de actieradius.

Markten, risico's en beleidswrijvingen

Regelgeving en standaarden zijn ook van belang: het verplaatsen van opslag naar serverracks creëert nieuwe regels voor veiligheid en interconnectie. Bedrijven die thermische engineering combineren met op AI gebaseerde monitoring, zullen beter gepositioneerd zijn om aan die eisen te voldoen en het vertrouwen van hyperscalers en nutsbedrijven te winnen.

Wat we nu in de gaten moeten houden

Verwacht drie kantelpunten op de korte termijn. Ten eerste zal standaardisatie rond in racks geïntegreerde BBU's en ORV3-achtige specificaties bepalen of hyperscalers gedistribueerde rack-opslag op schaal zullen adopteren. Ten tweede zullen commerciële pilots die de garantieverlenging en LCOE-verbeteringen voor AI-beheerde pakketten kwantificeren, bepalen of klanten betalen voor AI-functies in de vorm van een abonnement. Ten derde zou voortdurende vooruitgang in AI-gestuurde materiaalscreening het chemische landschap kunnen verschuiven, de kosten kunnen verlagen en de veiligheid kunnen verbeteren.

Voor besluitvormers is de conclusie pragmatisch: door kunstmatige intelligentie (ai) aangestuurde batterijoplossingen zijn geen speculatieve laag, maar een instrumentarium voor kosten en risico's. Waar telemetrie en rekenkracht integreren met productie- en levenscyclusprogramma's, levert de technologie meetbare rendementen op — en dat is waarom marktvoorspellingen samenkomen op een snelle groei in de komende jaren.

Bronnen

• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI)-Driven Battery Technology Market Report 2026)
• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI) Energy Storage Solution Global Market Report 2025)
• Precedence Research (Battery Technology Market report)