Аккумуляторные технологии на базе ИИ: состояние рынка и темпы роста

Отчет о состоянии рынка диктует новую реальность на этой неделе

29 января 2026 года компания ResearchAndMarkets опубликовала масштабный прогноз, согласно которому аккумуляторные системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) окажутся в центре быстрорастущей индустрии. В отчете прогнозируется, что рынок специализированных аккумуляторных технологий с поддержкой ИИ вырастет с примерно 3,6 млрд долларов в 2025 году до 8,4 млрд долларов к 2030 году. Этот документ дополняет более раннее исследование ResearchAndMarkets в области хранения энергии и более широкий анализ рынка аккумуляторов, которые вместе описывают переполненную и стратегически важную сферу.

Статистика сурова, но стоящая за ней история конкретна: внедрение электромобилей, накопители энергии промышленного масштаба для возобновляемых источников энергии, необходимость продления срока службы батарей и новые энергетические решения на уровне стоек для центров обработки данных ИИ — всё это требует программного обеспечения в той же степени, что и самих ячеек. Именно на этом стыке аккумуляторные системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) переходят от лабораторных демонстраций к коммерческой ценности, оптимизируя циклы зарядки, выявляя аномалии и планируя техническое обслуживание так, как это невозможно сделать только на уровне аппаратного обеспечения.

Прогноз рынка аккумуляторов на базе искусственного интеллекта (ИИ)

Прогнозы различаются по масштабу, но не по направлению. ResearchAndMarkets ожидает, что среднегодовой темп роста (CAGR) узко определенного рынка аккумуляторных технологий на базе ИИ составит 18,4% до 2030 года. Отдельное исследование ResearchAndMarkets, посвященное ИИ в хранении энергии, оценило более широкий рынок систем хранения энергии с поддержкой ИИ в 8,82 млрд долларов в 2025 году с ростом до двузначных показателей к концу десятилетия. Тем временем Precedence Research, рассматривая весь рынок аккумуляторных технологий, задает более широкий контекст: аккумуляторные технологии в целом превысят отметку в 250 млрд долларов к 2034 году.

Эти многослойные прогнозы подчеркивают две вещи. Во-первых, ИИ — это уровень добавленной стоимости, который может быть применен ко многим существующим продуктам и рынкам — от потребительской электроники до мегаваттных сетевых хранилищ, — а не просто отдельный новый продукт. Во-вторых, инвестиции следуют за проблемой: поставщики и коммунальные службы платят за программное обеспечение, которое снижает затраты и риски в масштабе системы. Вот почему сделки 2026 года и переговоры по стандартизации, вероятно, окажут огромное влияние на то, как быстро поставщики будут завоевывать клиентов.

Применение и механизмы работы аккумуляторов на базе искусственного интеллекта (ИИ)

Как ИИ улучшает аккумуляторы на практике? Методы делятся на несколько основных категорий: прогнозирование состояния на уровне ячеек и блоков, оптимизация кривой заряда, обнаружение аномалий для обеспечения безопасности и поиск новых материалов. Что касается эксплуатации, модели машинного обучения анализируют телеметрию сотен ячеек и прогнозируют снижение емкости на дни, недели или месяцы вперед. Эта возможность позволяет реализовать предиктивное обслуживание — замену модулей до их выхода из строя, планирование этапов формовки и калибровки на производстве для повышения выхода годной продукции и адаптацию протоколов зарядки для продления календарного срока службы.

ИИ также помогает повысить скорость и безопасность зарядки. Алгоритмы адаптивной зарядки балансируют между потребностью в быстрой зарядке и тепловыми ограничениями: вместо того чтобы применять одинаковый агрессивный профиль тока к каждому блоку, система управления батареями (BMS) на базе ИИ измеряет внутренний импеданс, температурные градиенты и историю использования, а затем вычисляет максимально быстрый безопасный режим заряда. Для электромобилей это снижает страх ограниченного запаса хода без увеличения риска возгорания; для сетевых активов это повышает полезную пропускную способность энергии и снижает затраты, связанные с деградацией.

В области материалов и проектирования генеративные модели и высокопроизводительные эксперименты ускоряют поиск составов электродов и сепараторов с лучшими показателями безопасности или меньшей зависимостью от дефицитных критически важных минералов. Компании и лаборатории используют эти методы для проверки химических составов, оценка которых только опытным путем была бы дорогой или медленной.

Стандарты, безопасность и гипермасштабируемые центры обработки данных

Действия индустрии в конце 2025-го и начале 2026 года показывают, что аккумуляторные системы с поддержкой ИИ выходят за рамки автомобилей и домашних хранилищ. Компания KULR Technology присоединилась к Open Compute Project в качестве платинового участника и продвигает блоки резервного питания (BBU) на уровне стоек, спроектированные для 800-вольтовых стоек ИИ и строгого контроля теплового разгона. Дорожная карта OCP ORV3 официально закрепляет перенос систем хранения энергии ближе к вычислительным мощностям ИИ — радикальный архитектурный сдвиг, при котором безопасность, телеметрия и интеллектуальное управление энергией находятся в считанных сантиметрах от многомиллионных систем на базе GPU.

Эти разработки важны, потому что гиперскейлеры устанавливают стандарты де-факто для масштабируемости и надежности. Если стоечные системы хранения станут обычным явлением, операторы потребуют диагностики на уровне BBU, непрерывной телеметрии и оркестровки на базе ИИ, которая координирует работу аккумуляторов между стойками и объектами. Именно в этом сегменте решения для аккумуляторов на базе искусственного интеллекта (ИИ) могут приносить постоянную выгоду: качество энергии, переходные характеристики и экономия на стоимости жизненного цикла.

Кто и что создает: игроки и стратегии

Карта рынка узнаваема: OEM-производители и изготовители ячеек — Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI — по-прежнему доминируют в поставках ячеек, но вокруг BMS, прогнозирования и оркестровки формируется процветающая экосистема программного обеспечения и систем. ResearchAndMarkets и Precedence Research перечисляют крупные автомобильные и аккумуляторные фирмы наряду со специализированными софтверными компаниями и стартапами, сфокусированными на диагностике и решениях для «второй жизни» аккумуляторов.

Корпорации скупают технологии: ранние приобретения (например, покупка General Motors стартапа по обнаружению аномалий в 2023 году) и партнерства с поставщиками показывают, что автопроизводители хотят иметь прямой контроль над диагностикой аккумуляторных блоков. Новые игроки, такие как специализированные вендоры BMS и компании-энергоплатформы, конкурируют за счет моделей, превращающих телеметрию в доходы от услуг — расширенные гарантии, гарантии производительности и программы повторного использования отработанных аккумуляторов электромобилей в качестве сетевых накопителей.

Как ИИ помогает прогнозировать деградацию, продлевать срок службы и оптимизировать зарядку

Увеличение срока службы достигается за счет более умного планирования зарядки, балансировки ячеек и динамического снижения номинальных характеристик в стрессовых условиях эксплуатации. Для автопарков и коммунальных служб это означает отсрочку капитальных затрат на замену и более предсказуемую остаточную стоимость для рынков вторичного использования. Для потребителей и владельцев электромобилей выгода заключается в сочетании более длительного срока полезного использования батареи и лучшего ежедневного управления запасом хода.

Рынки, риски и регуляторные барьеры

Регулирование и стандарты также имеют значение: перемещение систем хранения в серверные стойки создает новые правила безопасности и подключения. Компании, сочетающие теплотехнику с мониторингом на базе ИИ, будут иметь больше возможностей для соблюдения этих требований и завоевания доверия гиперскейлеров и коммунальных служб.

За чем следить дальше

В ближайшее время ожидаются три переломных момента. Во-первых, стандартизация вокруг интегрированных в стойку BBU и спецификаций, подобных ORV3, определит, будут ли гиперскейлеры массово внедрять распределенное стоечное хранение. Во-вторых, коммерческие пилотные проекты, которые количественно оценят продление гарантии и улучшение LCOE (нормированной стоимости энергии) для блоков под управлением ИИ, решат, будут ли клиенты оплачивать функции ИИ по подписке. В-третьих, дальнейший прогресс в скрининге материалов с помощью ИИ может изменить ландшафт химических составов, снизив стоимость и повысив безопасность.

Для лиц, принимающих решения, вывод прагматичен: решения для аккумуляторов на базе искусственного интеллекта (ИИ) — это не умозрительная надстройка, а инструментарий для управления затратами и рисками. Там, где телеметрия и вычисления интегрируются с производством и программами жизненного цикла, технология приносит измеримую отдачу — именно поэтому рыночные прогнозы сходятся на бурном росте в ближайшие годы.

Источники

• ResearchAndMarkets (Отчет о рынке аккумуляторных технологий на базе искусственного интеллекта (ИИ), 2026 г.)
• ResearchAndMarkets (Глобальный отчет о рынке решений для хранения энергии на базе искусственного интеллекта (ИИ), 2025 г.)
• Precedence Research (Отчет о рынке аккумуляторных технологий)