2026-07-17 14:48
商业
算力遇上电力：中国式“瓦特与比特”的艰难共舞
算力遇上电力：中国式“瓦特与比特”的艰难共舞
——“算电协同”写入政府工作报告之后，一场关于算力经济性的压力测试正在展开。
■
2026年7月10日，上海正值夏季用电负荷的尖峰时刻。国网上海电力的调度中心里，大屏幕上跳动着16家数据中心的实时负荷曲线——上海电信、万国数据、上海仪电、阿里巴巴集团。两小时内，这些分散在城市各处的算力设施协同压减负荷9.78万千瓦。这是迄今国内城市单次算力负荷调节规模最大的一次实测。
同一天，数千公里外的新疆伊吾，一座戈壁小城正在利用年均4.5℃的天然冷凉气候，承接来自东部的算力任务。中国电信临港算力联合朗新科技，让算力任务跟随电力现货价格在上海、安徽、新疆三地之间流动，在几天的实测周期内实现了显著的用电成本优化。
比特跟着瓦特走。这句听起来像科幻小说的描述，正在成为中国算力产业的新常态。
2026年3月，“算电协同”首次写入政府工作报告，与“超大规模智算集群”并列为新基建工程。随后，“十五五”规划纲要明确要求“推动绿色电力与算力协同布局”。4月，中共中央政治局会议部署推进“六张网”建设。5月，四部门联合印发行动方案。6月，《新型能源体系建设“十五五”规划》提出推动算电协同一体化发展。
政策密度之高，在近年来的产业政策中并不多见。
但政策的密集出台，恰恰暴露了一个紧迫的现实：算力正在以前所未有的速度吞噬电力。2025年，全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时。国家能源局预测，到2030年这一数字将攀升至8000亿千瓦时——年均新增约1260亿千瓦时。2026年1至5月，仅互联网数据服务用电量就达403亿千瓦时，同比增长44.6%，贡献了全社会超5%的用电增量。
更直观的参照来自Token调用量。2024年初，全国日均Token调用量仅1000亿；到2025年底跃升至100万亿；2026年3月突破140万亿。两年多时间，增长超过1000倍。
“AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。”这句在行业内广为流传的判断，正在从比喻变成资产负债表上的数字。华创证券研报显示，电力成本在数据中心运营成本中的占比高达56.7%，是排在首位的主要支出项。一个大型数据中心年耗电30亿度，每度电便宜一毛钱，利润就能多出3亿元。
算电协同的提出，本质上是在回答一个经济问题：当算力变成一种像水、电一样的基础设施时，它的成本由什么决定？
答案是电力。更准确地说，是电力的价格、稳定性和绿色程度。
中国在这个问题上有一个其他国家没有的起点：全球最大的统一电网。南网数字电网研究院总经理胡荣对此有一个判断——海外没有强大统一电网，算力发展依托分布式供电、碎片化布局；中国则依托全球领先的统一大电网，走电力赋能算力、算力反哺电网的协同发展之路。“尽管当前我国算力在技术方面仍处于追赶阶段，但电力基础设施全球领先，借此可实现算力产业的换道超车和普惠落地。”
这个判断的依据是清晰的数据对比。美国北弗吉尼亚、硅谷等数据中心集聚区电价约0.07至0.12美元/千瓦时，折合人民币0.5至0.8元；德国、爱尔兰等欧洲地区高达0.15至0.25欧元/千瓦时，折合人民币1.2至2.0元。而内蒙古的数据中心到户电价仅约0.35元/度，绿电使用比例超过86%。
电价差就是利润差，就是竞争力差。中国信通院预测，到2030年数据中心年度用电量可能达到3900亿至8200亿千瓦时——如果每度电比欧洲便宜0.8元，每年节省的电费就是数千亿级别的成本优势。
这正是“算电协同”写入政府工作报告背后的经济逻辑：用电力基础设施的比较优势，去补贴算力产业的成本劣势。
但理想与现实之间，隔着三道坎。
第一道坎是规划错配。据国网能源研究院供需所所长韩新阳介绍，算力规划由工信、数据部门主导，电力规划由能源部门牵头，“两者规划周期不同步，导致算力设施建好了，电网配套跟不上；或者电网扩容了，算力还没落地”。新华财经的调查也印证了这一判断：从体制机制差异到建设规划周期错配，多重障碍交织叠加。
第二道坎是技术瓶颈。算力负荷的波动性与新能源出力的间歇性，在时间尺度上并不匹配。风电光伏“靠天吃饭”，而AI推理需要7×24小时不间断。如何在两者之间建立有效的调度机制，是一个系统工程层面的难题。
第三道坎是市场机制。算力中心参与电网调节，理论上可以成为“虚拟电厂”，但现实中涉及多方利益博弈——电网公司要保供电安全，数据中心要保服务质量，两者之间存在天然的张力。
这三道坎，正在被一个个具体的实践逐一突破。
在内蒙古和林格尔，中国华电2024年启动了首个专为数据中心直供绿电的项目，一期建成36万千瓦风光电场，绿电占比达43%。在贵州贵安，南方电网牵头成立了算电协同产业联盟，联合23家数据中心共同破解“安全、绿色、高效、低成本”的“不可能四角”。在四川成都，华为举办算电协同与人工智能创新发展峰会，汇聚千余名嘉宾探讨绿色算力建设。
而上海7月10日的实测，则标志着算电协同从单点试验走向了系统集成——首次将柔性负荷调节、备电柴发切换、算力跨域转移三类技术路径置于同一时段统一调度。用国网上海电力营销服务中心需求侧管理中心副主任赵建立的话说，“不同资源的响应速度、调节特性各不相同，好比一支乐队，弦乐、管乐、打击乐要同时配合才能奏出效果”。
算电协同的真正意义，可能比表面看到的更为深远。
它正在重新定义算力的成本结构。过去，算力成本主要由芯片、服务器等硬件决定；未来，电力成本将占据越来越大的权重。谁掌握了低成本的电力，谁就掌握了算力的定价权。
它正在改变数据中心的选址逻辑。这预示着一种趋势：数据中心的选址逻辑可能正在改变，从靠近用户转向靠近绿电。算力与电力的关系正在被重新定义——不是被动地“等电来”，而是主动地向电而去。这意味着，西部的新能源富集区——内蒙古、甘肃、宁夏、贵州——将从“能源输出地”变成“算力输出地”，从“西电东送”走向“西算东送”。
它还在重塑电力系统的运行逻辑。算力中心不再是单纯的“用电大户”，而是可以被调度的灵活性资源——参与削峰填谷、提供辅助服务、甚至作为应急保供的“隐形力量”。
南方电网电算科技数字工程有限公司技术总工程师钱琳有一个判断：美国单台算力设备可实现满负荷高效输出，而中国则需要设备叠加才能达到同等算力效果。“若不能破解技术短板和成本劣势的困境，我国算力产业将处于被动跟随状态。”
算电协同，正是在用电力之长补算力之短。
当然，挑战依然存在。
算力需求并非在全国均匀扩张，而是高度集中于八大国家算力枢纽。据测算，内蒙古每年新增算力用电约200亿度，其中约120亿度需由火电承接——这意味着，即便在绿电资源最丰富的地区，短期内仍离不开传统能源的托底。
国产算力芯片的突破进度，直接影响着算电协同的实际效果。当前算力用电增长仍受AI芯片、集群建设节奏的约束。一旦国产芯片实现大规模量产，新增用电可能从局部扩散为全国性需求，电价影响也将由北方枢纽向全国传导。
更大的变量在于Token成本的下降。硬件成本下降、能效提升会降低AI使用门槛，推动应用扩张。类似移动互联网流量随资费下降而持续增长，AI单位成本下降不必然压低总用电，反而可能通过调用量的大幅提升，带来算力用电需求的二次增长。
这意味着，算电协同不是一劳永逸的解决方案，而是一场持续的压力测试。
7月10日上海的那场实测结束后，参与各方收获的不仅是一组数据。国网上海电力营销部智能用电处处长吴丹说了一句耐人寻味的话：“全方式验证只是起点，能否落地可用、规模推广才是关键。”
这句话道出了算电协同在中国面临的真正命题：从政策写入到工程落地，从单点示范到规模化推广，从“能做”到“好用”——每一步都需要跨越巨大的鸿沟。
但方向已经清晰。在全球AI竞赛中，算力是矛，电力是盾。中国选择了一条与众不同的路径——不是去追赶别人手里的矛，而是先把自己的盾做得足够厚、足够便宜。
当瓦特与比特真正实现双向奔赴，算力的经济性就不再是一个技术问题，而是一个国家战略问题。
而这，正是“算电协同”写入政府工作报告的真正分量。
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——“算电协同”写入政府工作报告之后，一场关于算力经济性的压力测试正在展开。
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同一天，数千公里外的新疆伊吾，一座戈壁小城正在利用年均4.5℃的天然冷凉气候，承接来自东部的算力任务。中国电信临港算力联合朗新科技，让算力任务跟随电力现货价格在上海、安徽、新疆三地之间流动，在几天的实测周期内实现了显著的用电成本优化。
比特跟着瓦特走。这句听起来像科幻小说的描述，正在成为中国算力产业的新常态。
2026年3月，“算电协同”首次写入政府工作报告，与“超大规模智算集群”并列为新基建工程。随后，“十五五”规划纲要明确要求“推动绿色电力与算力协同布局”。4月，中共中央政治局会议部署推进“六张网”建设。5月，四部门联合印发行动方案。6月，《新型能源体系建设“十五五”规划》提出推动算电协同一体化发展。
政策密度之高，在近年来的产业政策中并不多见。
但政策的密集出台，恰恰暴露了一个紧迫的现实：算力正在以前所未有的速度吞噬电力。2025年，全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时。国家能源局预测，到2030年这一数字将攀升至8000亿千瓦时——年均新增约1260亿千瓦时。2026年1至5月，仅互联网数据服务用电量就达403亿千瓦时，同比增长44.6%，贡献了全社会超5%的用电增量。
更直观的参照来自Token调用量。2024年初，全国日均Token调用量仅1000亿；到2025年底跃升至100万亿；2026年3月突破140万亿。两年多时间，增长超过1000倍。
“AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。”这句在行业内广为流传的判断，正在从比喻变成资产负债表上的数字。华创证券研报显示，电力成本在数据中心运营成本中的占比高达56.7%，是排在首位的主要支出项。一个大型数据中心年耗电30亿度，每度电便宜一毛钱，利润就能多出3亿元。
算电协同的提出，本质上是在回答一个经济问题：当算力变成一种像水、电一样的基础设施时，它的成本由什么决定？
答案是电力。更准确地说，是电力的价格、稳定性和绿色程度。
中国在这个问题上有一个其他国家没有的起点：全球最大的统一电网。南网数字电网研究院总经理胡荣对此有一个判断——海外没有强大统一电网，算力发展依托分布式供电、碎片化布局；中国则依托全球领先的统一大电网，走电力赋能算力、算力反哺电网的协同发展之路。“尽管当前我国算力在技术方面仍处于追赶阶段，但电力基础设施全球领先，借此可实现算力产业的换道超车和普惠落地。”
这个判断的依据是清晰的数据对比。美国北弗吉尼亚、硅谷等数据中心集聚区电价约0.07至0.12美元/千瓦时，折合人民币0.5至0.8元；德国、爱尔兰等欧洲地区高达0.15至0.25欧元/千瓦时，折合人民币1.2至2.0元。而内蒙古的数据中心到户电价仅约0.35元/度，绿电使用比例超过86%。
电价差就是利润差，就是竞争力差。中国信通院预测，到2030年数据中心年度用电量可能达到3900亿至8200亿千瓦时——如果每度电比欧洲便宜0.8元，每年节省的电费就是数千亿级别的成本优势。
这正是“算电协同”写入政府工作报告背后的经济逻辑：用电力基础设施的比较优势，去补贴算力产业的成本劣势。
但理想与现实之间，隔着三道坎。
第一道坎是规划错配。据国网能源研究院供需所所长韩新阳介绍，算力规划由工信、数据部门主导，电力规划由能源部门牵头，“两者规划周期不同步，导致算力设施建好了，电网配套跟不上；或者电网扩容了，算力还没落地”。新华财经的调查也印证了这一判断：从体制机制差异到建设规划周期错配，多重障碍交织叠加。
第二道坎是技术瓶颈。算力负荷的波动性与新能源出力的间歇性，在时间尺度上并不匹配。风电光伏“靠天吃饭”，而AI推理需要7×24小时不间断。如何在两者之间建立有效的调度机制，是一个系统工程层面的难题。
第三道坎是市场机制。算力中心参与电网调节，理论上可以成为“虚拟电厂”，但现实中涉及多方利益博弈——电网公司要保供电安全，数据中心要保服务质量，两者之间存在天然的张力。
这三道坎，正在被一个个具体的实践逐一突破。
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而上海7月10日的实测，则标志着算电协同从单点试验走向了系统集成——首次将柔性负荷调节、备电柴发切换、算力跨域转移三类技术路径置于同一时段统一调度。用国网上海电力营销服务中心需求侧管理中心副主任赵建立的话说，“不同资源的响应速度、调节特性各不相同，好比一支乐队，弦乐、管乐、打击乐要同时配合才能奏出效果”。
算电协同的真正意义，可能比表面看到的更为深远。
它正在重新定义算力的成本结构。过去，算力成本主要由芯片、服务器等硬件决定；未来，电力成本将占据越来越大的权重。谁掌握了低成本的电力，谁就掌握了算力的定价权。
它正在改变数据中心的选址逻辑。这预示着一种趋势：数据中心的选址逻辑可能正在改变，从靠近用户转向靠近绿电。算力与电力的关系正在被重新定义——不是被动地“等电来”，而是主动地向电而去。这意味着，西部的新能源富集区——内蒙古、甘肃、宁夏、贵州——将从“能源输出地”变成“算力输出地”，从“西电东送”走向“西算东送”。
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南方电网电算科技数字工程有限公司技术总工程师钱琳有一个判断：美国单台算力设备可实现满负荷高效输出，而中国则需要设备叠加才能达到同等算力效果。“若不能破解技术短板和成本劣势的困境，我国算力产业将处于被动跟随状态。”
算电协同，正是在用电力之长补算力之短。
当然，挑战依然存在。
算力需求并非在全国均匀扩张，而是高度集中于八大国家算力枢纽。据测算，内蒙古每年新增算力用电约200亿度，其中约120亿度需由火电承接——这意味着，即便在绿电资源最丰富的地区，短期内仍离不开传统能源的托底。
国产算力芯片的突破进度，直接影响着算电协同的实际效果。当前算力用电增长仍受AI芯片、集群建设节奏的约束。一旦国产芯片实现大规模量产，新增用电可能从局部扩散为全国性需求，电价影响也将由北方枢纽向全国传导。
更大的变量在于Token成本的下降。硬件成本下降、能效提升会降低AI使用门槛，推动应用扩张。类似移动互联网流量随资费下降而持续增长，AI单位成本下降不必然压低总用电，反而可能通过调用量的大幅提升，带来算力用电需求的二次增长。
这意味着，算电协同不是一劳永逸的解决方案，而是一场持续的压力测试。
7月10日上海的那场实测结束后，参与各方收获的不仅是一组数据。国网上海电力营销部智能用电处处长吴丹说了一句耐人寻味的话：“全方式验证只是起点，能否落地可用、规模推广才是关键。”
这句话道出了算电协同在中国面临的真正命题：从政策写入到工程落地，从单点示范到规模化推广，从“能做”到“好用”——每一步都需要跨越巨大的鸿沟。
但方向已经清晰。在全球AI竞赛中，算力是矛，电力是盾。中国选择了一条与众不同的路径——不是去追赶别人手里的矛，而是先把自己的盾做得足够厚、足够便宜。
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