“AI+能源”系列报告之二（1）：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 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 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 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 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。 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597EFlops；超算算力规模52EFlops，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50ZFlops，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4%。基础算力领域，美过和中国分别以36%和29%的占比领跑；智能算力方面，美国占比46%，中国占比21%；超算算力领域，美中日位居前三，占比分别为52%、13%和8%。 资料来源：中国信通院，东方证券绿色金融研究院 我国算力规模呈现爆发式增长，智能算力贡献核心增量。2025年6月底，我国计算设备算力总规模达到962EFLOPS（FP32），同比增速达73%；其中智能算力规模达到782EFLOPS（FP16），同比增长96%。到2025年底，智能算力规模达进一步达到1053EFLOPS（FP16）。2026年以来，智能算力继续维持高增长态势，截至2026年6