算电协同：AI时代新型基础设施的关键支点

（本文作者高政扬为苏商银行特约研究员）

伴随AI大模型、AI智能体等技术的快速发展，算力基础设施正逐步升级成为支撑AI时代产业运行的关键底座。在此过程中，算力需求呈现出爆发式增长，与之高度关联的电力需求亦同步快速攀升。算力与电力的关系正从传统的供给与消耗关系逐步转变为需要开展系统协同优化的新型基础设施协同关系。

在此背景下，算电协同成为我国AI产业与能源体系融合发展的重要方向。2026年《政府工作报告》明确提出，要“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，同时强调“着力构建新型电力系统，加快智能电网建设，发展新型储能”。一系列顶层设计部署标志着算力基础设施与能源体系的协同发展已上升至国家战略层面的重要任务，也意味着我国在推动AI产业与能源转型深度融合的进程中迈出关键步伐。

一、算电协同的内涵界定

从概念层面而言，算电协同是指在规划、建设、调度、运行等全环节对算力资源与电力资源实施协同配置和系统优化的机制安排。其核心目标是推动算力中心布局、数据中心建设与能源供应体系形成协调发展格局，通过资源优化配置提升能源利用效率，保障算力供给的稳定性与可持续性。简言之，算电协同是在算力需求持续增长的背景下，通过优化电力供给结构与调度机制，实现算力与电力的动态匹配、协同运行。

因此，算电协同并非简单为算力发展提供电力保障，而是算力产业与电力产业的深度融合与资源重构，其核心逻辑可概括为电支撑算、算优化电。电支撑算是通过构建稳定、绿色、高效的电力供给体系，为算力中心这一高能耗负荷提供持续可靠的能源保障，确保其实现不间断稳定运行。算优化电则依托算力中心负荷结构的可调节特性，通过智能化调度机制，推动其适度参与电网调节，助力电网更好地消纳风电、光伏等波动性较大的可再生能源。

我国将算电协同提升至战略层面的核心背景源于AI大模型爆发式发展带来的算力需求指数级增长，以及随之而来的电力消耗约束。随着AI技术在各行业各领域加速落地应用，算力需求持续攀升，数据中心建设规模不断扩大。据测算，到2030年，全球数据中心总容量有望从当前的约103GW提升至200GW左右，增幅接近95%。

在国内方面，算力基础设施建设同样持续提速。截至2025年9月，我国算力中心标准机架数量已突破1250万架，且增长节奏持续加快。

算力规模的快速扩张也意味着能源需求同步大幅增加。从产业底层逻辑来看，算力发展离不开稳定充足的电力供应，算力扩张的需求会直接向能源领域传导。可以说能源层是AI产业体系的基础支撑，更是AI产业实现规模扩张的重要前提。

从数据上来看，2024年，我国数据中心用电量已突破1660亿千瓦时，占全社会用电量的1.68%，增速明显高于同期全社会用电量增速。中国信通院测算显示，在乐观发展情形下，到2030年我国算力中心用电量有望突破7000亿千瓦时，占全社会用电量的比重将提升至5.3%左右。

因此，在算力规模持续扩张的背景下，电力供给能力已逐渐成为制约AI产业发展的关键因素之一。未来，随着数据中心用电量的持续增长，电力基础设施建设需求将进一步释放，通过算电协同实现能源供给与算力需求的动态平衡，将成为产业发展的核心方向。

从政策层面来看，我国算电协同的发展路径已逐步清晰。2023年12月，国家发展改革委等部门印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出创新算力电力协同机制，开展算电协同试点工作。2024年7月，国家发展改革委等三部门发布《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》，明确实施一批算力与电力协同项目，统筹数据中心发展需求与新能源资源禀赋，推动算力与电力基础设施协同规划布局。2026年《政府工作报告》将算电协同正式纳入国家新基建工程，标志着该模式从早期政策探索阶段逐步迈入规模化发展阶段，为“十五五”时期算电协同发展奠定坚实的战略基础。后续随着各项政策举措逐步落地实施，算电协同基础设施建设有望全面启动。

二、推动算电协同发展的核心动因

推动算电协同发展的根本原因在于当前我国算力发展与能源供给之间存在一系列结构性矛盾。

首先是算力与电力资源的空间错配问题。我国算力需求主要集中在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等东部经济发达地区，根据行业统计数据，华北、华东、华南三大区域的机柜数量占全国总量的约79%。而我国风电、光伏等可再生能源资源主要富集于西部地区，形成了典型的能源在西部、需求在东部的发展格局。这种资源禀赋与市场需求的空间分离，使得东部地区数据中心面临较大的供电压力与能源成本压力，西部地区则长期存在一定程度的“弃风弃光”现象，绿色能源消纳能力亟待提升。

其次是算力中心对稳定供电的要求不断提高。随着AI算力中心的大规模建设，单个算力中心功耗快速攀升，当前部分超大型AI算力中心的峰值功耗已达数百兆瓦。此类高密度、高可靠性的用电需求对电网的供电能力和运行稳定性提出更高要求，唯有通过算电协同建设适配算力中心需求的电力供给体系，才能有效保障其稳定运行。

另外是算力系统与电力系统之间的信息孤岛问题仍然较为突出。长期以来，算力网络与电力网络在规划、调度层面相对独立运行，缺乏统一的信息共享平台与协同协调机制，导致资源难以实现联动优化配置。算电协同的重要目标之一便是推动两大网络深度融合，通过构建算力与电力联合调度体系，实现一体化规划与运行管理。

三、算电协同带来的产业意义

算电协同上升为国家战略，不仅为破解AI时代日益凸显的能源约束问题提供有效思路，也为我国智能经济与能源体系融合发展开辟新的增长空间。从产业发展角度来看，算电协同的深入推进有望对算力基础设施建设、电力系统升级、新能源产业发展等多个领域产生深远影响。

首先，算电协同将推动算力基础设施布局进一步优化。随着AI应用场景的持续拓展，算力需求呈快速增长，尤其是在AI能智能体、大模型训练及推理应用逐步落地的背景下，Token消耗量有望实现非线性增长，带动算力需求进一步提升。在此情况下，部分算力需求旺盛地区的电力供给压力将持续加大，而通过算电协同机制，可引导算力中心向新能源资源丰富的地区合理布局，实现算力需求与能源供给的空间再平衡，推动全国算力网络结构持续优化。

其次，算电协同将加快新型电力系统建设进程。算力中心作为新型高耗能负荷，其用电需求兼具规模大、稳定性强的特点，同时具备一定的负荷可调节潜力。通过建立算力与电力协同调度机制，推动部分算力任务与电网运行状态联动适配，既能保障算力中心的稳定用电需求，也能让算力中心成为电网调节的重要参与主体，助力提升电网运行的灵活性与稳定性，加速新型电力系统建设落地。

此外，算电协同将为新能源产业发展创造新的需求空间。在算电协同体系下，于新能源资源富集地区布局算力中心，能够实现风电、光伏等绿色电力的就地消纳，有效提升新能源利用效率。同时，新能源发电企业可依托自身资源优势建设算力中心，实现绿电直供，推动业务从单纯的电力销售向算力服务延伸，拓展产业发展边界。

另外，算电协同还将推动能源与AI技术深度融合。随着算力调度系统与电力调度系统逐步实现互联互通，未来有望形成算力网与电力网融合运行的新模式。依托大数据、AI等技术，可实现对算力需求与电力供给的实时预测和动态优化，大幅提升基础设施的整体运行效率。这种跨行业的系统协同模式，有望成为智能经济时代重要的新型基础设施形态。

从长远发展来看，算电协同不仅是一项基础设施建设工程，更是一种全新的产业发展模式。随着政策持续推进与技术不断成熟，算电协同有望形成覆盖算力设备、电力装备、新能源、储能系统、智能调度平台等多个领域的完整产业链，为我国智能经济发展提供持续动力。

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