一键生成知识图谱9 分钟理解报告 · 全文 87 页 · 解读 81 字 · 8 张图 · 21 个数据点
算力正从数字经济的专用资源变成通用生产力，而电力也由配套条件上升为决定算力项目能否落地的关键因素。截至2025年底，全国在用算力基础设施超过1373万标准机架，年用电量达1700亿千瓦时，八大枢纽节点算力用电近三年平均增速约39.5%。当万卡集群和吉瓦级智算中心加快出现，算力与电力如何从规划到运行全面协同？这份白皮书给出了从时代命题、四重挑战到五大技术方向与2035年愿景的系统回答。
核心判断
- 全球算力需求进入跃迁式增长，推理任务正取代训练任务成为算力扩张的主要增量。
- 我国算电协同政策经历单向适配、统筹规划、双向赋能三个阶段，2026年纳入新基建部署。
- 我国电力总量总体充裕，算电协同的核心矛盾是时空错配与价值均衡，而非电力短缺。
- 白皮书提出规划仿真、绿色供用能、灵活调节交易、协同运行调控、安全防护五大技术方向。
- 面向2035年，按协同规划与协同运行两个阶段推进，形成算网电一体化发展格局。
脱水解读
算力跃升为国际竞争新赛道
电力成为算力竞争最硬约束
政策三阶段走向双向赋能
四重挑战：价值均衡居首
五大技术方向支撑可建可调可控
国内外实践给出可量化参照
2035年愿景与六项生态倡议
图说解读
算电协同政策三阶段演进
白皮书把我国算电协同政策归纳为三个阶段，每个阶段的核心特征各不相同。单向适配阶段以电定算，能源作为算力布局的外在约束；统筹规划阶段算力网与电力网进入初步协同，政策对象由数据中心选址和能效管理扩展到算力、电源、电网、储能与调度机制的协同设计；双向赋能阶段则走向绿电供给与算力调节双向闭环。
这一演进说明政策视野在持续扩大。2026年《政府工作报告》正式将算电协同纳入新基建工程部署，5月四部门联合印发的行动方案进一步把能源支撑人工智能与人工智能赋能能源纳入同一政策框架。政策不再只是解决算力项目的用电保障，而是把算力负荷作为新型电力系统的可调节资源来统筹。
碳通通四重挑战层层递进
白皮书没有把四重挑战平铺并列，而是用金字塔结构区分层次。价值均衡居于底层，是其余三重挑战的共同基础：时空错配之所以难解，在于消除错配的代价由谁承担尚无定论；可调节潜力之所以难以兑现，是因为调节价值与业务风险的对价尚未建立；协同机制之所以难以成形，是因为责任与收益的边界尚未划清。
其重点不在于单纯降低电价或提高绿电比例，而在于明确可靠性责任、绿色收益与系统成本在各主体之间的分担边界。这一判断把算电协同从技术问题提升为跨域价值分配问题，也解释了为什么白皮书将价值均衡列为首要命题。
碳通通算力需求总量跃升
白皮书用三个时点勾勒我国智能算力的扩张节奏。截至2025年底，智能算力达159万PFLOPS（FP16），位居全球第二；2026年6月底达218.5万PFLOPS，同比增长177%；7月底进一步达245万PFLOPS，较上月又增长12.13%。
这一增速背后是算力基础设施的规模化跃升。截至2025年底全国已建成42个万卡级集群，而智算中心单体负荷规模正从数十兆瓦级、百兆瓦级跃升为吉瓦级，目前单体算力中心规划容量已超过2吉瓦，正由“园区级负荷”向“城市级负荷”演变。算力规模的量级变化，正是电力必须深度协同的直接原因。
碳通通数据中心用电量预测
白皮书给出我国数据中心用电量的清晰走势：由2023年的约1500亿千瓦时增至2025年的约1700亿千瓦时，到2030年预计达8000亿千瓦时，占全社会用电量6%左右。从2025年到2030年，用电量将增长约3.7倍，远高于全社会用电增速。
这一预测与算力负荷的功率密度跃升相互印证。传统数据中心单机柜功率多在8至10千瓦，AI服务器机柜功率已普遍抬升至百千瓦级，单体规模跃升推动算力中心以更高电压等级接入主网。算力负荷正由“园区级负荷”向“城市级负荷”演变，电力规划若仍按传统负荷对待，将难以匹配其增长节奏。
碳通通东西部算力与需求错位
白皮书用一组对比揭示空间错配的现实。截至2026年6月底，我国东部和西部算力占比分别为55.9%和32.6%，东部重点承载低时延高密度算力业务，西部承接大模型训练、离线渲染等非实时任务。市场机构测算显示，东部承担了80%以上的推理需求，西部智算枢纽承接了超70%的非实时算力任务。
“东数西算”通过将部分训练任务西迁，在一定程度上缓解了训练算力的空间错位。但在推理算力将占据主导的新格局下，东部需求与西部资源的空间错配将进一步凸显：2026年国内推理工作负载占比预计达62.2%，2027年突破72.6%，而人工智能企业和大模型调用主体仍主要集中于东部地区。
碳通通五大技术方向构成体系
白皮书构建了一套“可建、可调、可靠、可控、可信”的技术体系，五个方向分别对应不同的功能定位。规划与仿真技术解决“可建”，明确算力与电力基础设施的空间布局与容量配置；绿色可靠供用能技术解决“可靠”，保障算力负荷的持续用电需求；灵活调节与交易技术解决“可调”，量化全域可调节资源规模并构建激励相容的响应与出清机制。
协同运行调控技术解决“可控”，构建算力网与电力网协同的运行控制体系；安全防护技术解决“可信”，建立全域风险识别、防御与恢复体系。这五个方向并非并列的技术清单，而是从规划到运行、从建设到安全的完整链条，贯穿算力项目从选址、建设、接入到运行、交易、评价的全生命周期。
碳通通三类实践路径对照
白皮书选取国外、我国东部以及西部三类不同资源禀赋、不同负荷特性的代表性案例。国外案例围绕电力供给展开：以自备电源压缩建设周期，以长期合约锁定低碳电源，以监管改革完善接入规则，柔性调节仅作为补充手段。这源于美国算力扩张受制于电力系统供给能力与建设周期错配。
国内东部与西部的方向一致但侧重不同。东部枢纽承接低时延业务、以推理类负荷为主，电力供给与电网扩容压力大，实践侧重负荷中心的高可靠供电与算电互动；西部枢纽新能源富集、气候冷凉，承接训练等可迁移任务，面临绿电富余而本地负荷不足的问题，实践侧重绿电就地消纳与源网荷储一体化。我国主要以电强算为先，以算促电为继，这一起点与次序同美国形成鲜明对照。
碳通通两阶段发展愿景
白皮书把2026至2035年划分为两个递进阶段。2026—2030年是协同规划、体系构建阶段，重点落实国家“十五五”时期算力网和新型电网建设部署，完善算力负荷、电力供给、绿电资源、储能资源和碳排放等基础数据体系，推动算力设施布局与电源、电网、新能源、储能统筹衔接。到2030年，基本形成与国家算力网建设相适应的算电协同规划体系、技术体系和运行机制。
2031—2035年是协同运行、全局优化阶段，重点推动算电协同由“建体系、促示范”向“强运行、优配置”转变，促进算力、电力、能源、网络、碳排放和市场等要素深度协同。到2035年，基本形成“算网电一体化”发展格局，建成自主可控、安全高效、绿色低碳的国家级算电融合能力底座。两个阶段由规划协同、并行建设向运行协同、全局优化加速演进，构成一条清晰的递进路径。
碳通通数据解读
| 指标 | 数值 | 单位 | 出处 |
|---|---|---|---|
| 全国在用算力基础设施 | 超过1373万 | 标准机架 | 前言 |
| 算力基础设施年用电量 | 1700 | 亿千瓦时 | 前言 |
| 八大枢纽节点算力用电近3年平均增速 | 39.5 | % | 前言 |
| 智能算力规模（2025年底） | 159 | 万PFLOPS（FP16） | 第一章 |
| 智能算力规模（2026年6月底） | 218.5 | 万PFLOPS（FP16） | 第一章 |
| 词元日均调用量（2026年6月） | 500 | 万亿 | 第一章 |
| 数据中心用电量（2030年预测） | 8000 | 亿千瓦时 | 第一章 |
这组数据勾勒出算力与用电同步跃升的图景。截至2025年底，全国在用算力基础设施超过1373万标准机架，年用电量达1700亿千瓦时，占全社会用电量1.6%；八大枢纽节点算力用电近3年平均增速约39.5%，远高于“十四五”以来全社会用电量6.6%的年均增速。 需求侧的爆发同样明显。我国词元日均调用量由2024年初的1000亿增长至2025年底的100万亿，2026年6月进一步突破500万亿，两年增长超过5000倍；智能算力规模从2025年底的159万PFLOPS增至2026年6月底的218.5万PFLOPS。到2030年，数据中心用电量预计达8000亿千瓦时，占全社会用电量6%左右，这一量级意味着算力用电将从小众负荷变为系统级变量。
| 指标 | 数值 | 单位 | 出处 |
|---|---|---|---|
| 美国数据中心用电量（2024年） | 192 | 太瓦时 | 第一章 |
| 美国数据中心用电占全国用电（2024年） | 4.7 | % | 第一章 |
| 全球数据中心用电量（2030年预测） | 约945 | 太瓦时 | 第一章 |
| 我国发电装机容量（2025年末） | 38.9 | 亿千瓦 | 第一章 |
| 我国全年发电量（2025年） | 约10.58 | 万亿千瓦时 | 第一章 |
| 国产AI芯片自给率（2026年） | 41 | % | 第一章 |
| 国产AI芯片缺口（2026年） | 约160 | 万颗 | 第一章 |
这组对比揭示了中美两国算力竞争的不同约束。美国数据中心用电量2024年约192太瓦时，占全国用电4.7%，预计2030年可能升至649太瓦时、占11.8%；国际能源署预计2030年全球数据中心用电量将增至约945太瓦时。电力供给能力与建设速度成为美国算力扩张的主要瓶颈。 我国的条件不同。2025年末全国发电装机容量38.9亿千瓦、全年发电量约10.58万亿千瓦时，分别为美国的3.04倍和2.22倍，电力尚未成为算力发展的硬约束；但高端AI芯片仍是最大短板，2026年国产AI芯片自给率提升至41%，供给约260万颗、需求约420万颗，缺口约160万颗。这一差异蕴含着我国算力竞争的独特机遇：把电力优势转化为算力成本与交付速度优势，在芯片受限条件下提升整体算力竞争力。
| 指标 | 数值 | 单位 | 出处 |
|---|---|---|---|
| 上海多资源聚合最大压降负荷 | 9.78 | 万千瓦 | 第四章 |
| 安徽跨域迁移调度响应时间 | 不超过200 | 秒 | 第四章 |
| 山东算力绿电消纳率提升 | 26.42 | % | 第四章 |
| 中卫园区绿电使用占比（2025年） | 超过65 | % | 第四章 |
| 中卫园区到户电价 | 约0.36 | 元/千瓦时 | 第四章 |
| 紧水滩工程设计满载PUE | 优于1.09 | 第四章 | |
| 桑园数据中心供电效率 | 98.5 | % | 第四章 |
这组数据来自白皮书第四章的国内实践。上海2026年7月聚合16家数据中心，实现两小时内最大压降负荷9.78万千瓦，并首次把柔性负荷调节、备用柴油发电切换和算力跨域转移三类方式同步结合；国网安徽负荷管理中心对25台服务器推理任务实施延时平移，调度响应不超过200秒，跨域迁移成功率100%，功率预测精准率98%。 西部实践侧重绿电就地消纳。宁夏中卫园区2025年绿电使用占比超过65%，到户电价约0.36元/千瓦时，较东部沿海地区每年可节省约1亿元电费；浙江丽水紧水滩绿色数据中心园区工程设计满载PUE优于1.09、CUE优于0.15，绿电占比高于80%、消纳率不低于90%。绿电价值的兑现不取决于装机规模，而取决于电源、通道、负荷与储能是否实现时序协同，这些数据正是这一判断的量化注脚。
附件资料
怀柔实验室HRL：算电协同技术发展白皮书（2026）-261105.pdf
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