计算机行业算电协同深度1暨GenAI系列之76：算电协同，设施升级先行，运营价值渐显

AI驱动与政策推动下的算电协同背景

算电协同指以承载AI训练和推理任务的智算中心为核心用电负荷，统筹电力系统“源-网-荷-储”各环节，通过空间布局、时序调度与技术升级，实现算力需求与电力供给在时间与空间上的高效匹配。其本质是用系统工程方式解决算力负荷与电力供给之间的结构性错配，一方面缓解风光出力波动与数据中心稳定用电需求之间的时间错配，另一方面缓解西部绿电资源富集区与东部算力需求集中区之间的空间错配。

从需求侧看，AI正在重塑全球电力需求结构，数据中心已从传统信息基础设施演变为具有工业级负荷特征的新用电主体。根据国际能源署测算，全球数据中心用电量从2024年416TWh上升至2025年485TWh，同比增长16.6%，预计到2030年增长至946TWh，5年CAGR为14.3%，远高于全球用电量的增速。2025年中国和美国用电量分别为9639TWh和4231TWh，合计占全球用电量49.2%，数据中心用电量主要以中美两国为主，2025年合计占数据中心总用电量70.3%。中国核心问题是在超大规模、仍高速增长的电力系统中，如何把AI算力负荷和新能源消纳、跨区输电、电网调度结合；而美国则是在长期低速增长后的电力系统中，如何解决突然接入高强度数据中心负荷。

供给侧方面，国内风电和光伏具备资源禀赋广、建设周期短、边际发电成本低等优势，已成为国内新增电力供给的核心来源。然而近年来可再生能源发电装机加速扩张，风电利用率、光伏利用率却持续走低。算力中心具备用电规模大、运行周期长、负荷相对稳定、用电价格敏感度高等特征，适合作为绿电的长期买家，能够提升西部新能源利用率，同时降低算力中心长期用电成本。

政策演进呈现三个阶段。第一阶段（2021-2023）为布局铺垫期，以“东数西算”工程为标志，首次在国家层面将算力布局和能源布局挂钩。第二阶段（2024-2025）为机制构建期，明确到2025年底算电双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%，全国数据中心平均PUE降至1.5以下。2025年5月首次在国家层面系统明确绿电直连模式。第三阶段（2026至今）为国家战略期，2026年3月政府工作报告首次将“算电协同”写入新基建工程。政策演进中以绿电、PUE和上架率作为硬约束，分别代表高绿电占比、高能效、高利用率三要求。

算力调度连接算力效率与电力弹性

算电协同的技术主线是降低单位有效算力的电力成本。对AI算力中心而言，外部模型调用量和训练/推理需求决定总计算需求，而数据中心的竞争力取决于在既定电力约束下能够释放多少有效算力。这一过程可抽象为一个多目标优化问题：单位电费有效算力产出=（芯片峰值算力x系统利用率）/（IT功率xPUEx综合用电成本）。其中，芯片峰值算力与IT设备功率决定算侧每瓦算力上限；系统有效利用率决定理论算力有多少真正转化为有效吞吐；PUE决定制冷和供配电等非IT能耗的放大倍数；综合用电成本由绿电资源、输配成本、储能调节和市场化交易共同决定。芯片能效和PUE主要通过硬件和基础设施解决，而算力调度作用于公式两端，算电接口再把电价、绿电和需求响应信号转化为调度约束，从而改变平均结算电价。

从产业链分工看，电力供给、电网和数据中心掌握资产与物理控制权，是系统运行的底座；算力调度与算电接口在授权范围内完成任务安排、约束传递和执行反馈，是把存量资产转化为有效产出与电力弹性的控制层；计量结果则决定技术效果如何影响最终收入。随着新能源、电网、智算中心和基础调度软件持续建设，产业价值重心预计由资源扩张转向运行协同。当前产业发展重点可概括为三个迁移：资源建设转向资源可见；从单集群效率转向跨域任务编排；从节能示范转向可核验的市场交易。较紧迫的技术瓶颈位于算力调度与算电接口交界处：调度器缺少稳定的电力信号和设施边界，电力平台通常只掌握负荷功率、调节需求和市场信号，缺少对算力任务时延、截止期、可中断性、可迁移性及数据和硬件约束的认知。

电价差创造价值与资产边界兑现

电力供给、电网市场和数据中心放在同一框架下理解：电力侧决定“何时、何地值得调”，设施侧决定“能调多少、能持续多久”，二者形成算电调度的外部可行域。电源侧的核心机制是把不同时间、不同区域的能源成本和碳属性传递给算力设施。在传统固定电价模式下，数据中心缺少根据电力供需变化调整任务运行的经济动力。上述变化代表数据中心不再只被动接受固定电价，可以通过绿电直连、分时价格、储能和任务调度改变用电结构。

绿电直连价值来自两部分：一是直连电量以低能量价格替代公共电网购电，形成购电价差；二是物理绿电覆盖提高后，可减少为满足绿色电力消费目标而购买的绿证。以10MW IDC为例，在PUE为1.2、稳定期负载率90%的假设下，电价由0.35元/度降至0.25元/度，可节省年电费约946万元。证电分离模式下全生命周期IRR为7.6%，绿电直供模式下提升至10.8%，利润空间增厚38%。

但绿电直连落地需要同时满足接入、稳定性和可控制性要求。专线及变电设施决定接入容量、电压等级和供电可靠性；储能用于平滑新能源出力、提高直连覆盖并提供短时功率调节。若由IDC承担相关资产，应计入项目CAPEX和后续运维。基于公开工程案例设置复用既有接入、增建35kV工程和增建110kV工程三类情景，各情景均配置1600万元储能等投入。测算显示，相同100%绿电直连假设下，复用既有接入、增建35kV工程及增建110kV工程的IRR分别为10.8%、8.4%、5.9%。绿电直连的IRR优势取决于配套设施的新增投入规模，增建110kV工程的资本投入已超过价差收益能够支撑的范围。IDC项目的绿电投资价值需同时考察电价优势和取得该优势的设施成本。

算力调度与算电接口的商业化路径

资源和设施给定后，算力调度的两条价值路径为：减少空闲、通信和重算造成的资源损耗；将允许调整的任务放到更合适的时段或节点。模型推理包含预填充和解码两个阶段，PD分离为两阶段配置独立资源池，分别调整卡数、批量和并行方式，缓解资源需求差异造成的干扰。拓扑感知负责把频繁通信的计算实例放到高速互联可达的位置，缓存感知路由和存储I/O优化改善数据供给，减少重复计算与等待。

电力感知调度将电价、绿电供给和功率约束纳入任务安排。在满足客户交付要求的前提下，调度器结合电力条件与任务状态，比较立即执行、延后执行及降低运行功率等方案。不同电力信号对应的优化目标有所区别：电价变化影响任务的用电成本，绿电出力变化影响负荷与绿色电力的匹配程度，电网调节要求则约束特定时段的取电功率。任务类型影响调节难度，离线批量推理可以利用批次之间的独立性调整执行进度，微调和大规模训练需计入状态保存、恢复及多卡协同成本，在线交互推理受到即时响应要求约束应优先保障服务质量。实测案例已验证电网要求能够进入AI任务决策，例如Nebius伦敦数据中心的96张Blackwell Ultra GPU在试验中响应模拟电网事件，功率降幅最高达40%，关键计算任务持续正常运行。

算电接口将算力调度能力接入能源管理和市场交易流程。接口统一数据口径、传递执行要求并记录结果，商业价值通过系统建设、持续技术服务及能源运营兑现。电网关注数据中心从公共电网实际取电的变化，两侧需对齐计量位置、时间和功率方向，明确可调功率、持续时间和操作权限。虚拟电厂将分散资源组织成能够统一申报和履约的市场参与主体，运营商汇集数据中心、储能等资源的可调能力，进行预测、申报及执行协调。收费范围覆盖建设与日常运营，增量收益来自响应补偿。算电接口企业按交付的软件、控制设备和集成工作收取建设费用，投运后继续提供预测、运维和交易辅助服务。采用《安徽省电力需求响应实施方案（2025年版）》作为示例，日前削峰补偿单价为3元/kWh，假设调节量级在1000kW、2小时削减电量，按履约比率40%、60%、85%、100%的情况，单次补偿分别为0、1800、5100、7200元。聚合商的核心在于提升履约质量，准确申报可调能力、协调执行和留存计量记录，有助于减少履约偏差、提高可结算收益。

中美对比与产业链投资框架

中美在算电协同领域存在多条协同路径，制造优势也有兑现条件。电源结构与电网接入决定项目优先解决的问题。IEA估算2024年数据中心实际用电来源：美国天然气占比超过40%，可再生能源、核电和煤电分别约为24%、20%和15%；中国煤电接近70%，可再生能源接近20%，核电接近10%。中国绿电算力建设属于供电结构转型方向。两国均需要可再生能源和稳定电源，项目竞争力取决于能否在目标投运时间，以可承受的全成本提供所需电量和可靠容量。

电网条件影响低成本电力能否送达。中国具备较强的跨区输电和电网统筹能力，特高压通道将资源富集地区与负荷中心相连，“十五五”固定资产投资预计达4万亿元，并推动跨区跨省输电能力较“十四五”末提升超过30%。美国的突出约束集中在局部接入能力与跨主体协调，EIA数据显示2003-2023年主要公用事业企业电力基础设施资本投资增长超过一倍，但新增数据中心仍面临局部接电瓶颈。

机房供配电方面，随着AI设备集中部署，机柜功率提高，中美数据中心供电升级方向逐步向提高配电电压、优化电能转换环节和提升设备功率密度集中。800V直流适配高密度机柜，存量改造与新建方案将并行发展。美国头部芯片和云厂商对供电架构及接口规范具有较强牵引力，中国企业依托逆变器、储能变流器及电源设备的技术和制造积累拓展AIDC供配电，竞争重点将从产品发布转向客户验证与批量交付。

储能与备用保障方面，AI数据中心对储能的需求从停电备用拓展至功率缓冲和能源管理。中国的制造优势在磷酸铁锂产业链尤为突出，IEA指出2025年全球电池储能应用中，磷酸铁锂占比超过90%，相关电池供应高度集中于中国。对于需要配置较大电量、承担新能源消纳和峰谷移时的数据中心园区，这一产业基础有利于降低电池采购成本，并支持规模化交付。

产业链投资框架沿设施升级、资源运营、调度与接口三条主线布局。设施端关注供配电、液冷和储能需求，重点跟踪金盘科技、中恒电气、欧陆通、英维克等；运营端关注电力接入、客户上架及资本回报，重点跟踪润泽科技、万国数据、东阳光等；软件端关注生产系统接入、付费客户与跨项目复制，重点跟踪朗新科技、国能日新等。近期重视已有客户与订单基础的企业，中长期关注常态化调度和能源运营带来的持续收费能力，并区分公司整体业绩与算电相关业务贡献。同时需警惕AI需求与项目落地不及预期、电价差收窄及绿电供给波动、配套投资超预期与接入延迟、负荷调节影响业务连续性等风险。