在矿井，储能承担安全备电任务；在海上，它与风光发电一起，为浮标和灯塔供能；在超充站，它应对车辆集中充电带来的用电需求。

这些相距甚远的现场，让储能长出不同的产品形态。如今，新的需求来自企业AI。

当企业准备让AI读取内部资料、接入业务系统，持续完成工作，问题也从“用哪个模型”延伸到了一整套部署安排：计算设备放在哪里，怎样供电和散热，数据由谁管理，应用如何进入日常流程。

11月3日，为恒智能发布算储一体机WHES Edge和企业AI平台WHESONTO。前者将现场计算与能源保障纳入整体设计，后者连接企业数据与业务流程，让计算资源承载具体工作。

储能、算力、AI，这几件事之间究竟有怎样的联系？

带着这个问题，我们采访了为恒智能创始人、董事长兼首席科学家孙耀杰。他是复旦大学教授，也是一位多年身处新能源产业一线的创业者。这次对话，我们想听他讲讲：为恒为什么选择此时推出两款新品，又准备怎样把储能领域的积累，变成企业AI部署中的新生意。

01

AI走进企业，储能迎来新的服务对象

在孙耀杰的判断中，AI越深入企业的实际工作，特别是工业AI的发展，对现场计算和能源保障的需求就越具体。算储一体化的机会，由此出现。

他在采访中举了一个直观的区别：AI生成PPT时网络中断，可以再发指令继续；但当AI进一步参与生产运行，任务对通信、响应和可靠性的要求就会明显提高。

与此同时，企业数据有明确的使用边界。技术资料、生产信息与客户数据如何访问、在哪里处理，都会影响部署方式。对于部分敏感数据和可靠性要求较高的任务，企业更有动力把计算部署在业务现场。

孙耀杰还看好AI帮助企业使用老师傅经验的潜力。熟练工人知道怎样判断、怎样操作，却未必能把全部经验写成明确规则。他用“默会知识”描述这类难以完整表达的经验。在他看来，帮助企业积累和使用这些知识，是工业AI值得长期探索的方向。

从日常流程到生产经验，AI进入企业的深度还会增加，相应的计算与管理需求也会随之变化。

市场投入正在印证这一趋势。IDC于2026年2月发布的预测显示，2025年全球边缘计算支出达到2650亿美元，预计到2029年将达到4500亿美元，人工智能是其中增长最快的领域之一，反映出企业更倾向于直接在边缘处理数据和运行复杂模型，满足自身安全稳定运营需求。

（来源：IDC）

中信证券2026年9月的研报认为，随着人工智能数据中心功率密度提升，储能有望从传统备电向负载平滑、能源调节等方向升级，成为基础设施的重要增量环节。

根据弗若斯特沙利文报告，2020年至2024年，工商业锂离子电池储能系统的市场规模按出货量计复合增长率达到123.6%，预计2024年至2030年仍将保持约28.6%的复合增长，在工商业、户用、源网侧三个主要细分场景中增速居前。换句话说，企业侧储能不是被大储带动的附属需求，而是本身就在独立扩张的市场。

为恒正处在这个细分场景的前排。截至2025年，在中国内地900家锂离子电池储能系统集成商中，为恒的工商业储能系统出货量位列全球第六、海外市场第三，全球市场份额由2024年的约1.1%提升至约2.4%。

经营质量的变化比收入增速更值得关注。2025年前九个月公司收入同比增长约2.8倍，毛利率由2023年的8.3%提升至约19%，净亏损明显收窄；海外收入占比已超过40%，其中欧洲市场贡献约35%。

在已有的业务基础之上，为恒也在补充下一阶段发展所需的资本与产业资源。8月，公司宣布完成数亿元人民币Pre-IPO轮融资，国机集团旗下基金参与战略投资，多家产业及财务投资机构共同参与。

这些投入与此次新品布局形成呼应：把能源管理与AI应用经验转化为产品，需要研发，也需要场景验证和交付能力。融资带来的资源支持，为公司向企业现场AI部署延伸提供了条件。

算力发展带来了新的能源配套需求，这让孙耀杰看到了与既有业务的联系。那么，该如何搭建既有业务与新场景之间的桥梁呢？

02

从内部实践出发，把AI做成可以交付的产品

两款新产品就是为恒的答案。它们背后，既有能源管理系统中的AI积累，也有公司内部业务智能化的实践。

在能源管理业务中，公司已经将AI用于预测、调度和运维。此前推出的WHES OS引入AI Agent，能够通过自然语言理解用户需求，并据此生成能源策略。开发和运行这些功能，也让团队积累了AI与实际业务结合的经验。

企业内部的需求则推动了另一类实践。据孙耀杰介绍，公司自2019年前后开始探索销售、采购、售后和运维的智能化。海外服务跨越语言与时区，团队需要连接资料、改造流程，并处理应用部署中的具体问题。

在能源管理AI与内部流程改造的基础上，为恒开始将可复用的能力向外延伸。WHESONTO承接的，正是这些经验的产品化。

平台的生产日报演示呈现了一种具体用法：查询MES产量、统计汇总、生成报告，被组织为连续流程。ERP、CRM等系统连接，让任务能够调用不同来源的数据；业务人员可以构建流程，管理员维护公共能力并配置使用权限。

（来源：为恒智能）

企业原本分散在系统和人员手中的数据与方法，由此可以围绕同一个任务组织起来。

应用需要进入工作流程，硬件则需要适应不同的现场条件。

孙耀杰坦言，不同国家的电气接口、环境和操作习惯各不相同，客户希望设备适应自己，制造端却需要批量化来降低成本。

他用“小批量、多批次、大规模”概括这组矛盾：单个需求可能不大，交付批次很多，每一批又有所不同，企业还要从中形成规模。

他的解法是标准化、模块化与智能化。先拆解差异，找到能够共用的结构和方法，再让软件与调控适应具体条件。客户的问题需要逐个解决，解决问题的方法则要不断积累。

WHES Edge延续了这种思路。

该产品采用125kW/261kWh光储配置，GPU配置覆盖8至32卡，根据模型、并发和数据规模选择。独立UPS为IT供电提供切换缓冲与安全关机保障，热管理则分别考虑电池、功率设备和计算设备的散热需求。

对准备部署本地AI的企业而言，根据自己实际所需选择合适的配置即可；对为恒而言，则有机会将配置、应用和运维经验沉淀为标准交付方案，逐步复制到相似现场。

软硬协同指向一个明确的目标：让企业拥有可部署、可使用、可管理的AI能力。

03

三项核心技术，支撑算储一体化

那么，算储一体化这门生意，为恒凭什么做？

（来源：为恒智能）

孙耀杰的判断，建立在公司已有的技术积累上。

他将为恒的核心技术优势归纳为三项：电力电子技术、电化学应用技术，以及人工智能与数字化技术。

三项技术听起来专业，实际分别回答三个问题：电怎样供，电池怎样用，系统怎样管。

首先是供电。

工厂和园区可能同时使用电网、光伏和储能，不同电源要与用电设备配合。电力电子技术负责其中的电能转换与控制，是把能源送到设备、按要求使用的基础。企业增加计算设备后，也需要根据新的负荷特点安排供电。

其次是电池。

储能容量相同，并不代表在任何条件下都能采用相同的运行方式。电池状态如何、怎样安排充放电、出现异常怎样识别，都需要技术判断。孙耀杰特别提到，为恒虽然不制造电池，却必须理解电池，为它建立模型，辨识内部状态与故障。

最后是整套系统的管理。

电价、天气、负荷和设备状态都在变化，人工智能与数字化技术将这些信息用于预测与调度，帮助系统调整充放电安排；AI Agent则让用户能够直接用自然语言提出需求。比如，当用户提出优先保障生产用电时，系统可以据此调整储能策略；用户也可以追问某次调度的原因，查看策略解释。设备诊断功能则用于识别潜在风险、辅助远程运维。

这三项技术的价值，在于能够一起解决现场问题。客户的电源、负荷和运行条件各不相同，系统需要据此配置设备、安排充放电，并在运行中持续调整。计算设备进入企业后，同样需要这类能力提供能源保障。

这也是孙耀杰强调一体化设计的原因。服务器、储能和电源子系统可以模块化设计，但各个系统怎样配合，仍有大量工作要做。这样的难点、堵点恰恰就是价值所在。

对于客户，这意味着采购范围可以从单项设备延伸至整体方案；对于为恒，则意味着已有技术能够参与企业新增的AI建设需求，增加方案设计、适配与交付的业务机会。

04

海外市场的镜子：资本已经为这条链路重新定价

站在当下，该如何理解为恒智能的长期价值？让我们先看一眼海外资本市场在过去一年给出的答案。

AI与能源已经在美股形成了两条清晰的定价主线：一条是数据中心内部的供电与散热，另一条是绕开电网接入瓶颈的现场发电与储能。承担这两条主线的公司，大多并不直接属于传统意义上的“能源行业”，更多被当成了算力基础设施来估值。

最具代表性的是维谛技术（Vertiv）。其2026财年第三季度营收43.13亿美元，同比增长61%，调整后营业利润率提升至25.2%，同比提高2.9个百分点。此外，公司将全年营收指引上调至144.5亿至148.5亿美元，调整后摊薄每股收益指引上调至7.10至7.20美元。

首席执行官Giordano Albertazzi明确表示：“我们正置身于最大规模的基础设施建设之中，而且它还在加速。”财报公布当日，其股价涨逾16%。目前，公司市值约680亿美元，市盈率约33倍。

另一条主线的代表是提供现场发电方案的Bloom Energy。2026年第三季度，公司营收约12.36亿美元，同比增长138.1%，其中产品收入达到10.74亿美元；调整后摊薄每股收益为0.94美元，上年同期为0.15美元。公司年内第三次上调全年指引，将营收预期提高至44亿至46亿美元，区间中值对应同比增长122%。

客户合作也显示出AI现场供能需求的扩张。今年4月，Bloom宣布扩大与甲骨文的合作，总协议涉及最高2.8GW燃料电池容量，公告时首批1.2GW已签约并启动部署。10月，AEP宣布计划在怀俄明州建设采用Bloom技术的702MW燃料电池发电项目，并与Google签订20年购电协议。

Bloom Energy创始人、董事长兼首席执行官KR Sridhar认为，世界正从延续百年的集中式供电模式，走向包含稳定、分布式现场发电的新架构。反映在盘面上，Bloom Energy市值已从2024年底的约51亿美元升至约500亿美元量级，并被纳入标普500指数。

回到港股，情况显得有些反差。现阶段港股市场的储能与电力设备标的，多集中于电池材料与源网侧大型储能这两类，而以工商业储能为基础、进一步向边缘算力与企业AI部署延伸的公司，一体化提供完整的工业AI的硬件设备到软件平台，并能够实现可验证的工业AI现场部署和落地，在港股仍属稀缺品类。

换言之，美股已经用真金白银为“算力需要电、需要储能、需要就地部署”这条链路完成了重定价，港股市场暂时还缺少一个把这三件事装进同一份招股书的标的。

为恒，恰好站在这个空档上。

05

结语

产品进入新场景，为恒也需要与下一阶段发展相匹配的资本支持。今年2月，公司已向港交所递交上市申请，启动港股上市。

从业务需求看，持续研发、产品验证和海外服务网络建设，都需要长期投入。香港资本市场连接国际投资者，也为市场理解这家企业提供了一个窗口：为恒的技术积累，能否在企业AI建设中转化为新的竞争力与增长。

以储能为根基，打造工业AI的母机和分布式算力基础设备，算储一体化，正是为恒智能给出的增长新解。