Technologie bateryjne oparte na AI: Rynek i dynamika rozwoju

Raport rynkowy wymusza nową rzeczywistość w tym tygodniu

29 stycznia 2026 roku firma ResearchAndMarkets opublikowała obszerną prognozę, która stawia systemy bateryjne oparte na sztucznej inteligencji (AI) w centrum szybko rozwijającej się branży. Raport przewiduje, że rynek specjalistycznych technologii bateryjnych wspomaganych przez AI wzrośnie z poziomu około 3,6 miliarda dolarów w 2025 roku do 8,4 miliarda dolarów do roku 2030. Publikacja ta pojawia się wraz z wcześniejszym badaniem ResearchAndMarkets dotyczącym magazynowania energii oraz szerszą analizą rynku baterii, które wspólnie kreślą obraz zatłoczonego, strategicznego pola walki.

Analiza danych jest bezlitosna, ale stojąca za nią historia — konkretna: upowszechnienie pojazdów elektrycznych, magazynowanie energii z odnawialnych źródeł na skalę sieciową, presja na wydłużenie żywotności baterii oraz nowe projekty zasilania na poziomie szaf rackowych dla centrów danych AI sprawiają, że oprogramowanie staje się tak samo istotne, jak same ogniwa. To właśnie w tym punkcie zbieżności systemy bateryjne napędzane przez sztuczną inteligencję (AI) przechodzą z fazy demonstracji laboratoryjnych do wartości komercyjnej — optymalizując cykle ładowania, wykrywając anomalie i planując konserwację w sposób, któremu nie podoła sam sprzęt.

Perspektywy rynku baterii opartych na sztucznej inteligencji (AI)

Prognozy różnią się skalą, ale nie kierunkiem. ResearchAndMarkets spodziewa się skumulowanego rocznego wskaźnika wzrostu (CAGR) na poziomie 18,4% dla wąsko zdefiniowanego rynku technologii bateryjnych opartych na AI do 2030 roku. Oddzielne badanie ResearchAndMarkets skupione na AI w magazynowaniu energii oszacowało szerszy rynek magazynowania energii wspomaganego przez AI na 8,82 miliarda dolarów w 2025 roku, z tendencją wzrostową w kierunku średnich wartości dwucyfrowych do końca dekady. Tymczasem Precedence Research — analizując cały rynek technologii bateryjnych — nakreśla szerszy kontekst: wartość technologii bateryjnych jako całości ma przekroczyć 250 miliardów dolarów do 2034 roku.

Te warstwowe prognozy podkreślają dwie kwestie. Po pierwsze, AI jest warstwą wartości, którą można zastosować w wielu istniejących produktach i rynkach baterii — od elektroniki użytkowej po magazyny sieciowe o skali megawatowej — a nie pojedynczym nowym produktem. Po drugie, inwestycje podążają za problemami: dostawcy i zakłady energetyczne płacą za oprogramowanie, które redukuje koszty i ryzyko w skali systemowej. Dlatego transakcje i rozmowy o standaryzacji w 2026 roku prawdopodobnie będą miały ogromny wpływ na to, jak szybko dostawcy będą pozyskiwać klientów.

Zastosowania i mechanizmy baterii napędzanych przez sztuczną inteligencję (AI)

Jak w praktyce AI ulepsza baterie? Techniki te dzielą się na kilka powtarzających się kategorii: prognozowanie na poziomie ogniw i pakietów, optymalizacja krzywej ładowania, wykrywanie anomalii w celu zapewnienia bezpieczeństwa oraz odkrywanie nowych materiałów. Po stronie operacyjnej modele uczenia maszynowego analizują dane telemetryczne z setek ogniw i przewidują spadek pojemności z wyprzedzeniem dni, tygodni lub miesięcy. Ta zdolność napędza konserwację predykcyjną — wymianę modułów przed ich awarią, planowanie etapów formowania i kalibracji w produkcji w celu zwiększenia wydajności oraz dostosowywanie protokołów ładowania w celu wydłużenia żywotności kalendarzowej.

AI pomaga również w szybkości i bezpieczeństwie ładowania. Adaptacyjne algorytmy ładowania równoważą oczekiwania dotyczące szybkiego ładowania z limitami termicznymi: zamiast stosować ten sam agresywny profil prądowy do każdego pakietu, system zarządzania baterią (BMS) oparty na AI mierzy impedancję wewnętrzną, gradienty temperatury i historię użytkowania, a następnie oblicza najszybsze bezpieczne ładowanie. W przypadku pojazdów elektrycznych redukuje to lęk przed zasięgiem (range anxiety) bez zwiększania ryzyka pożaru; w przypadku zasobów sieciowych poprawia użyteczną przepustowość energii i obniża koszty degradacji.

W zakresie materiałów i projektowania, modele generatywne oraz eksperymenty o wysokiej przepustowości przyspieszają odkrywanie składów elektrod i separatorów o lepszych marginesach bezpieczeństwa lub mniejszej zależności od ograniczonych surowców krytycznych. Firmy i laboratoria wykorzystują te metody do selekcji składów chemicznych, których ocena samą metodą prób i błędów byłaby kosztowna lub powolna.

Standardy, bezpieczeństwo i centra danych typu hyperscale

Działania branżowe pod koniec 2025 i na początku 2026 roku pokazują, jak systemy bateryjne wspomagane przez AI wykraczają poza pojazdy i magazyny domowe. Firma KULR Technology dołączyła do Open Compute Project jako członek Platinum i promuje jednostki podtrzymywania bateryjnego (BBU) na poziomie szaf rack, zaprojektowane dla szaf AI 800V z rygorystyczną kontrolą propagacji termicznej. Mapa drogowa OCP ORV3 formalizuje przenoszenie magazynowania energii bliżej systemów obliczeniowych AI — to radykalna zmiana architektoniczna, która umieszcza bezpieczeństwo, telemetrię i inteligencję energetyczną w bezpośrednim sąsiedztwie systemów GPU wartych miliony dolarów.

Te zmiany mają znaczenie, ponieważ hiperskalerzy wyznaczają de facto standardy skali i niezawodności. Jeśli magazynowanie zintegrowane z szafami rack stanie się powszechne, operatorzy będą wymagać diagnostyki na poziomie BBU, ciągłej telemetrii i orkiestracji opartej na AI, która koordynuje pracę baterii w różnych szafach i lokalizacjach. Jest to dokładnie ta przestrzeń produktowa, w której rozwiązania bateryjne oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą przynieść powtarzalną wartość: jakość energii, odpowiedź przejściową i oszczędności w kosztach cyklu życia.

Kto buduje co — gracze i strategie

Mapy rynku są znane: producenci OEM i ogniw — Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI — nadal dominują w dostawach ogniw, ale wokół BMS, prognostyki i orkiestracji tworzy się dynamiczny ekosystem oprogramowania i systemów. Zarówno ResearchAndMarkets, jak i Precedence Research wymieniają główne firmy motoryzacyjne i bateryjne obok specjalistów od oprogramowania i start-upów skupionych na diagnostyce oraz rozwiązaniach "drugiego życia" (second-life).

Korporacje kupują kompetencje: wcześniejsze przejęcia (na przykład zakup start-upu zajmującego się wykrywaniem anomalii przez General Motors w 2023 roku) oraz partnerstwa z dostawcami pokazują, że producenci OEM chcą mieć bezpośrednią kontrolę nad diagnostyką pakietów. Nowi gracze, tacy jak wyspecjalizowani dostawcy BMS i firmy zajmujące się platformami energetycznymi, konkurują modelami, które zamieniają telemetrię w przychody z usług — dłuższe gwarancje, gwarancje wydajności i programy "drugiego życia" dla wycofanych pakietów z pojazdów elektrycznych, wykorzystywanych jako magazyny sieciowe.

Jak AI pomaga przewidywać degradację, wydłużać życie i optymalizować ładowanie

Zyski z wydłużonej żywotności wynikają z inteligentniejszego planowania ładowania, równoważenia ogniw i dynamicznego obniżania parametrów znamionowych (derating) w trudnych warunkach pracy. Dla flot i zakładów energetycznych przekłada się to na odroczenie nakładów inwestycyjnych na wymianę oraz bardziej przewidywalną wartość końcową dla rynków wtórnych. Dla konsumentów i użytkowników pojazdów elektrycznych korzyścią jest połączenie dłuższej użytecznej żywotności baterii i lepszego zarządzania codziennym zasięgiem.

Rynki, ryzyka i tarcia polityczne

Regulacje i standardy również mają znaczenie: przeniesienie magazynowania do szaf serwerowych tworzy nowe zasady bezpieczeństwa i połączeń międzysystemowych. Firmy, które połączą inżynierię termiczną z monitorowaniem opartym na AI, będą miały lepszą pozycję do spełnienia tych wymogów i zdobycia zaufania hiperskalerów oraz zakładów energetycznych.

Na co zwrócić uwagę w następnej kolejności

Należy spodziewać się trzech punktów zwrotnych w najbliższym czasie. Po pierwsze, standaryzacja wokół zintegrowanych z szafami jednostek BBU i specyfikacji typu ORV3 określi, czy hiperskalerzy przyjmą rozproszone magazynowanie w szafach na szeroką skalę. Po drugie, pilotaże komercyjne, które określą ilościowo wydłużenie gwarancji i poprawę wskaźnika LCOE dla pakietów zarządzanych przez AI, zdecydują o tym, czy klienci będą płacić za funkcje AI w formie subskrypcji. Po trzecie, dalszy postęp w przesiewaniu materiałów wspomaganym przez AI może zmienić krajobraz chemiczny, obniżając koszty i poprawiając bezpieczeństwo.

Dla decydentów wniosek jest pragmatyczny: rozwiązania bateryjne oparte na sztucznej inteligencji (AI) nie są spekulacyjną nakładką, lecz zestawem narzędzi do zarządzania kosztami i ryzykiem. Tam, gdzie telemetria i obliczenia integrują się z procesami produkcyjnymi i programami cyklu życia, technologia ta przynosi mierzalne zyski — i właśnie dlatego prognozy rynkowe wskazują na gwałtowny wzrost w nadchodzących latach.

Źródła

• 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)