3月11日，綠電板塊逆勢走強、多股漲停。連日來，綠電板塊的市場關注度持續升溫，備受資金青睞。背後的核心驅動來自“算電協同”從地方試點、部門政策上升為國家頂層設計：今年的政府工作報告提出，實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程。

AI時代，算電協同正在成為全球科技競爭的籌碼與引擎。“誰的電便宜、誰的電穩、誰的電網調得快，誰就握著AI時代的成本底牌。”人民日報評論稱，Token出海的本質，就是把電力變成算力，再把算力變成智能。“AI的盡頭是電力，電力的盡頭是中國。”

“算電協同從行業熱詞上升為頂層設計，標誌著中國正將龐大的電力系統優勢，系統性地轉化為數字經濟的核心競爭力與戰略護城河，是兩大國家基礎設施的深度‘基因融合’。”羅蘭貝格副合夥人邱澤宇對澎湃新聞分析稱，隨著AI大模型爆發，算力需求指數級攀升，數據中心已成為高載能負荷。業界共識“算力的盡頭是電力”，但中國不缺電，缺的是算力與電力的精准匹配，算電協同要破解的正是“結構性、時段性電力錯配”這一核心矛盾。

幾個細節值得關注：全球主流大模型聚合平臺開放路由器公司（OpenRouter）數據顯示，2月16日至22日當周，中國AI大模型周度Tokens調用量達5.16萬億，三周內翻了一倍多，在周規模上已經超過美國大模型——全球開發者發現，用中國大模型跑任務，比用美國大模型便宜不少。截至2025年底，我國可再生能源總裝機達到23.4億千瓦，每用10度電就有近4度是綠電。內蒙古烏蘭察布等西部樞紐節點的算力中心用電成本可低至每度0.3元以下，形成了顯著的“綠電窪地”效應。“雙碳”目標下，國家政策要求2025年國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過80%。

中國能源政策研究院院長、廈門大學管理學院講席教授林伯強認為，電力作為算力的基礎能源，其供應的穩定性、經濟性和可持續性直接關係到算力產業的發展前景。

除了“算力的盡頭是電力”，業內還流傳另一句話：電力的終點是綠電。電力和算力都存在波峰波谷，兩者對上節奏就是雙贏。

邱澤宇表示，高比例綠電需要更智能的調度機制適配算力需求。算電協同的本質，是通過算力資源與電力資源的動態匹配、智能調度，實現綠色電力的高效消納和算力中心的低碳運行。算電協同升格釋放的信號是：“中國正將電力系統的‘體格優勢’，煉就成為數字經濟時代的‘神經系統優勢’。”

“AI大模型訓練需要海量算力，而算力中心是耗電大戶。中國擁有全球領先的新能源發電能力，通過儲能平抑波動，可為算力中心提供穩定綠色電力。海外企業調用中國大模型，實質上實現了算力出口或Token出口，將能源優勢轉化為數字服務優勢，實現能源價值的全球化閉環。”遠景科技集團高級副總裁田慶軍對澎湃新聞表示。

市場普遍認為，Token出海將驅動國內算力規模擴張，從而帶動電力需求激增。

邱澤宇對澎湃新聞稱，算電協同已從概念走向試點，進入“破局前夜”，但進展與掣肘並存——規劃不同頻、供需不匹配、數據不打通是三大攔路虎。

挑戰表現在：一是規劃體系尚未協同，算力中心與電力基礎設施分屬不同部門規劃，部分數據中心仍面臨電力配套的“最後一公里”難題；二是供需特性天然錯配，算力集中東部而綠電富集西部，AI訓練要求極高供電穩定性，而新能源具有間歇性波動；三是調度機制與數據有待打通，數據中心本可作為“可調度負荷”參與電網調峰，但算力側與電網側之間存在數據壁壘，缺乏統一高效的協同調度機制。

為了加強算力電力“雙向奔赴”，其認為，關鍵在於技術賦能調度、機制打通壁壘。技術層面，以能源大模型為核心突破多源數據融合、即時調度優化，推廣“算力—電力映射模型”實現精准換算，儲能技術作為關鍵“穩定器”可參與調峰並利用峰穀電價差創造收益。市場機制層面，優先在存量算力中心擴大調度交易一體化試點，形成可量化價值閉環，打通發電、電網、售電、算力企業全鏈條利益分配，探索“綠電直供+主網兜底”的新型供電模式。

“統一的電力網已經建成。當前，我們正在建設統一的國家算網。未來二者必須進行協同，才能夠更好地提升利用率，降低使用成本。”全國兩會期間，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張雲泉建議，需根據算力類型差異實施精准匹配：大模型訓練延遲容忍度高、地理敏感性低，可以調度至西部新能源富集區消納綠電；推理計算延遲要求嚴苛，須就近部署於東部負荷中心；超算任務對電價敏感，適用在電力低成本地區佈局。同時應通過時序優化，將非即時計算轉移至夜間穀電時段，實現“算力波峰”與“電力波谷”錯峰匹配。

邱澤宇認為，算電協同沒有“一刀切”的範本，必然是“因地制宜、模式多樣”的百花齊放。核心邏輯是讓算力中心“跟著能源走、圍著電網建”，形成資源稟賦與產業需求的精准咬合。

基於我國能源與算力佈局的錯配特徵，未來可能湧現出三類典型的協同模式：西部“綠電就地消納”模式、東部“負荷靈活調度”模式及貴州等特殊區域“多維優勢疊加”模式。對於算力需求集中但電力緊張的長三角、京津冀等地區，核心是挖掘存量數據中心的調節潛力，讓算力負荷參與電網調峰，通過智能運維、冷源優化等技術實現算力輸出與能源利用的最優匹配。“關鍵在於讓算力聽懂電價信號，通過市場化機制引導負荷靈活轉移。”

全國人大代表、中國移動浙江公司董事長楊劍宇認為，長三角、京津冀、珠三角等東部地區算力需求占全國60%以上，但東部能源占比不到20%，電力供應的對外依存度高，隨著人工智慧應用快速普及，東部地區智算中心供電配套亟待加強。他建議，一方面，持續推動高負載、高能耗的人工智慧訓練需求向西部地區轉移。另一方面，鼓勵“電力跟著算力建”，加快推進“西電東送”，落實跨省跨區輸電通道、儲能配套等能力建設；支持東部地區因地制宜加大電力基礎設施投入，就近保障即時性高的人工智慧應用需求。

來源：中國澎湃新聞