算电协同：宏观图景与政策框架——“AI+能源”系列报告之二VIP免费

2026 年 8 月 31 日绿色金融研究院 能源产业深度研究算电协同：宏观图景与政策框架——“AI+能源”系列报告之二（1）研究结论算力形态正从训练主导转向推理驱动，智算成为 AI 时代核心生产力。2026 年中，我国智算规模已达 2185EFLOPS（FP16），同比增长 177%。日均 Token 调用量两年增长超千倍，AI 推理已接棒模型训练成为算力需求爆发的主引擎。未来算力物理布局将走向“云—边—端”一体化泛在形态，云端承担训练与全局推理，边缘承接低时延场景，端侧实现本地轻量化推理。预计 2030 年智算占全球算力比重超 95%，预计 2030 年我国乐观情景下智算规模将达 22.7ZFlops。算力用电将迈入“七千亿度”时代，能效与利用率决定实际用电天花板。我们构建了“芯片→服务器→机柜→算力中心→全国”五层拆解模型，测算 2030 年算力基础设施用电量将达 5599—7974 亿千瓦时，中性情景约 6683 亿千瓦时，占全社会用电比重升至 5%—6%。PUE 每降低 0.1、负载率每提升 5 个百分点，均将对总用电量产生百亿度级影响，是核算算力碳足迹与协同潜力的核心变量。同时，由于算力中心功率密度持续增加，负荷波动大，将会对电网稳定运行带来严峻挑战。参考算力作业的可时移负荷和可调度性，算网协同规模约 1600—2000亿千瓦时，短期价值重在绿电消纳而非电网调峰。时间维度上，可时移负荷占 50%，但受业务连续性、GPU 利用率经济性、算力物理部署形态、调度技术成熟度与市场激励机制等多重约束，实际可调度电量仅占20%—25%。空间上，东西部算力与绿电错配长期存在，2030 年绿电刚性需求约 3000 亿千瓦时，需依赖西电东送通道与绿电交易机制解决。调度协同对弃电的额外消纳能力有限，短期不宜高估。当前 AI 数据中心（AIDC）的设备较贵、折旧较快，且相关设备仍在持下载日志已记录，仅供内部参考能源产业 深度研究— 2 —续涨价，高端 IT 设备的机会成本较高。因此，AIDC 主动停机成本高、配合意愿有限，“算随电动”短期难以实现。算电协同是“小而精”的战略性场景，短期“电服务算”将是主流方向，长期随着 AIDC 设备边际成本占比下降，电费占比上升，AIDC 的可调负荷将逐渐探索“算随电动”。算电协同政策已从“概念倡导”进阶为“国家战略”，电价市场机制将是长期破局关键。 算电协同自 2023 年首次提出，历经系统部署与试点推进，于 2026 年写入政府工作报告和“十五五”规划纲要，完成战略升维。展望未来，政策将从规划联动、标准统一、试点扩面转向以电力市场价格信号引导算力调度优化，推动算电协同从政策驱动逐步过渡为市场驱动，实现“电服务算”与“算赋能电”的双向融合。研究员顾高臣胡琨绿色金融研究院首席研究员绿色金融研究院研究员021-63325888*4713gugaochen@orientsec.com.cnhukun@orientsec.com.cn下载日志已记录，仅供内部参考能源产业 深度研究— 3 —目录引言........................................................................................................................ 5一、AI 时代的新算力：智算是生产关键，推理是应用核心......................... 6（一）全球算力规模高速增长，智算主导增量，格局相对集中................6（二）AI 推理接棒模型训练成推动算力需求爆发的关键驱动.................. 9（三）算力基础设施空间巨大，“云—边—端”一体化分布..................12二、算力用电规模：2030 年约 7000 亿度，PUE、负荷率是核心变量......14（一）算力用电将是未来增速最高的领域.................................................. 14（二）拆解算力中心用电层级，预测全国算力用电 5599-7974 亿度...... 15三、算电时空分布：算网协同规模 25%-30%，绿电需求 3 千亿度........... 19（一）时间分布：从可时移到可调度，算网协同规模 1600-2000 亿度.. 19（二）空间分布：东西部算力用电需求与绿电供给存在错配..................21（三）绿电消纳：总量可观，协同有限...................................................... 23四、算电政策脉络：从概念到落地，电价改革或是未来关键变量............ 24（一）政策演进：从首次提及到上升为国家战略......................................25（二）政策展望：电价市场机制将成长期抓手..........................................28五、结论：“电服务算”是常态，“算随电动”未来可期.........................29六、风险提示......................................................................................................31下载日志已记录，仅供内部参考能源产业 深度研究— 4 —图表图 1 ：中美算力占据全球 2/3 以上................................................................... 6图 2 ：全国智算规模快速增长，平均 1-2 年翻倍...........................................7图 3 ：算力中心标准机架数量快速上升.......................................................... 8图 4 ：智能算力服务体系示意图.......................................................................9图 5 ：四大模型各版本参数规模演进呈指数增长（单位：亿）................10图 6 ：不同情景下我国智能算力规模预测（单位：EFLOPS，（FP16））13图 7 ：我国算力物理布局体系.........................................................................14图 8 ：主流机构对我国算力基础设施用电量预测（单位：亿千瓦时）....15图 9 ：数据中心布局结构示意图.....................................................................16图 10 ：中性情景下 2026-2030 年我国算力用电场景分布...........................21图 11 ：算力设施的三种部署形态特征...........................................................22图 12 ：我国算电协同全景图...........................................................................30表 1 ：算力枢纽和集群布局情况汇总.............................................................. 8表 2 ：三种 AI 应用方式特点对比.................................................................. 11表 3 ：主流机构对我国算力中心用电量测算................................................ 15表 4 ：算力基础设施用电模型核心假设层级拆解........................................ 17表 5 ：我国算力基础设施用电量测算模型.................................................... 17表 6 ：中性情景下算力基础设施用电敏感性测算（单位：亿度）............19表 7 ：2030 年中性情景下可时移负荷和刚性负荷用电（单位：亿度）...20表 8 ：算电协同相关政策汇总.........................................................................26下载日志已记录，仅供内部参考能源产业 深度研究— 5 —引言人工智能正在成为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎。2025 年，中国人工智能核心产业规模超过 9000 亿元，同比增长近 40%。从大语言模型到智能体、多模态，AI 技术正快速渗透到经济社会各领域。AI 的每一次突破，背后都是算力的指数级跃迁。自 2012 年 AlexNet问世以来，前沿模型的算力需求每 3—4 个月翻一番。随着在算力规模以每年翻倍增长，其用电量、供电要求以更高速率攀升。算力中心成为新的高耗能设施。预计到 2030 年，中国算力中心用电量将达约 7000 亿千瓦时，占全社会用电量 5%以上。算力负荷高波动属性将给电网带来严峻的挑战。与此同时，中国新能源装机占比已突破 60%，但消纳矛盾日益突出。2025 年全国弃风弃光率超 5%，蒙西、新疆等部分地区弃风弃光率近 10%。风光的季节性、间歇性特征，与算力中心 7×24 小时的连续供电需求，存在时空错配。如何将算力这一快速增长的新型灵活负荷与绿色电力进行高效协同，成为事关国家能源安全和人工智能竞争力的重大课题。2026 年《政府工作报告》首次将“算电协同”纳入国家战略，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；“十五五”规划纲要亦指出要大力推动绿色电力与算力协同布局。算电协同已上升为国家顶层战略，亟需系统性的量化研究为政策落地和产业布局提供支撑。本系列报告作为“AI+能源”系列研究之二，旨在解决三个重大问题：第一，算电协同的政策框架和产业现状；第二，算力用电的需求特征情况；第三，算电协同的多重维度和商业模式。具体地，本报告作为算电协同系列开篇，聚焦算力基础设施相关宏观问题：1.未来算力的形式和用途是什么样的？2.未来算力规模会有多大，对应多少电力需求，可协同的体量如何？3.算电协同涉及哪些政策？涉及产业链情况如何？通过对宏观问题的把握，为后续关于算力负荷柔性调度、能源企业商业模式等更深入讨论提供宏观基础。下载日志已记录，仅供内部参考能源产业 深度研究— 6 —一、AI 时代的新算力：智算是生产关键，推理是应用核心（一）全球算力规模高速增长，智算主导增量，格局相对集中人工智能蓬勃发展催生了对算力的庞大需求。当前全球算力正经历前所未有的高速增长。截至 2025 年 6 月，全球计算设备算力总规模达到 4495EFLOPS（FP32），同比大幅增长 117%。其中智能算力是驱动算力增长的核心动力，占总算力比例达到 85%，较上年增加 13 个百分点；基础算力规模 597 EFlops；超算算力规模 52 EFlops，同比增长 63%。预计未来五年，全球算力规模将以超 60%的年均增速增长，2030 年将超过 50 ZFlops，其中智能算力占比将超 95%。从全球分布来看，算力资源高度集中中美欧日等国家和地区。美国、中国、欧洲和日本合计占据 88%的算力份额，其中美国占比 44%，中国占比 23%，欧洲占比 17%，日本占比 ...