5月28日，在上海楊浦大創智公共服務平臺數字星球場館內，一場關于“算力與電力如何談戀愛”的實驗正在公開演示。

屏幕上的兩條曲線——一條是算力負荷，一條是電力負荷——在AI算法的撮合下逐漸貼合、重疊。“這兩條線越一致、越接近，表示兩者是深度融合的。”合肥申威睿思信息科技有限公司CTO周民指著那幾乎合二為一的波形說。

就在兩個月前，“算電協同”首次被寫入政府工作報告；一個月后，國家發改委、能源局、工信部以及數據局四個部門聯合印發《人工智能與能源雙向賦能的行動方案》，部署29項重點任務。

算力與電力的關系，正從傳統的“你供我用”，邁入深度系統耦合的全新階段。

算力的盡頭是電力

“算力的盡頭是電力。”合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院副總工程師褚海濤在演講時提到一組數據：根據中國信通院2025年預測，到2030年中國人工智能用電量將占全社會用電量的5%，相當于5億居民全年的用電量；而2026年1-2月，算力需求同比增長46.2%。

空間錯配、供需錯配、系統割裂——褚海濤用三個關鍵詞解剖了行業痛點。東部沿海地區算力推理需求旺盛，但“寸土寸金，電力紅線和碳指標卡得非常嚴”；西部風光電“取之不盡”，卻缺乏高價值算力需求消納。更棘手的是時間錯配：工作日人們使用豆包、千問等大模型時，恰好也是電網用電高峰，“算力搶電”不僅推高成本，還給電網帶來巨大沖擊。

“在很多年以前，全國就實現了電力一張網；近五年，國家在推廣算力一張網。目前情況是，搞人工智能和IT的人不懂電力，也不懂電價；大量搞電網的傳統行業的人又不懂token，不懂人工智能。”褚海濤說。

算力調度通常是剛性的，“不會看電價”；電力調度也不管算力任務，“就像水一樣，我打開了就給你”。這種相互割裂的局面，導致了巨大的資源浪費。

從“剛性磚頭”到“柔性海綿”

破局之道在于范式轉換。褚海濤提出，要讓數據中心從“剛性的磚頭”變成“柔性的電網海綿”。這需要三個支點：任務的精準感知、供電側的靈活響應，以及算電協同中樞的構建。

中國科學技術大學教授、國家優青、安徽省杰青陳力從學術維度提供了技術支撐。他帶領團隊研究的編碼計算技術，解決了邊緣計算中“掉隊節點”拖累全局效率的問題；動量聯邦學習策略將準確率提升30%以上，自適應量化算法減小14%-17%的通信開銷；而基于強化學習的智能調度，“平均電價幾乎逼近了上帝視角的最優策略”。

“強化學習不依賴于特定的專家經驗，也不依賴于特定的建模。它強調的是從歷史數據中間來挖掘數據的規律，并且推導探索適應更多的場景和策略。”陳力說。

這些技術最終需要在產業端落地。申威睿思信息科技有限公司COO華東亞在現場圓桌論壇上分享了一個實戰案例：在國家電網華中區域，一個120兆瓦裝機量的IDC，配套30-60的儲能，通過AI調度智能體，每年約5億度電量、2億多元電費中，節省了7%-10%的成本（兩千多萬元）；同時參與電網調峰調頻，額外獲得三四百萬收入。調度中斷控制在0.03%的服務保障上，TOE（總擁有成本效率） 控制大概在1.2以內。

“我們算力中心不僅省電了，而且掙錢了，同時又把負載作為電網可調配的靈活資源，它像海綿一樣，可以吸收、可以放。”華東亞說。

萬億賽道的商業閉環

資本早已嗅到風向。熱金資本創始人龔屆樂在主持圓桌時，用“小龍蝦”的隱喻點出了終端變革：未來家家戶戶都會消耗token，“token甚至像貨幣一樣重要”。當算力成為全民剛需，性價比與穩定性將決定競爭格局。

“誰控制了能源準入，誰就能控制 AI 競爭的底盤。”精合并購聯合創始人周馳浩指出，電力成本通常占智算中心運營成本的50%-70%，資本市場正在重新定義電力系統公司——它們不再是傳統的周期性公用事業股，而是“AI基礎設施資源股”。亞馬遜收購核電、Meta收購天然氣發電企業，科技巨頭正在通過垂直整合降低運營成本。

“如果單純這么干，有點像收租一樣……如果供應充沛以后，可能你就要有新的商業模式，賺錯配之間的價差。”上海財經大學滴水湖高級金融學院、上海浦發金融創新研究院副院長陳欣認為，算電協同真正的價值，在于用算法捕捉復雜錯配中的溢價。

博浩數據服務有限公司副總裁彭軍管理著約500兆瓦的IDC集群，他坦言在廣東2025年峰谷價差可達0.8-1.2元，一個8000W設備滿載一年電費差額約5000元，“對于大規模算力中心來說還是非常可觀的”。但他同時提醒，高可靠性是前提，“我和用戶有SLA，后面還有一段路要走”。

“萬象”矩陣與生態布局

算電協同的市場，多家機構預測到2032年市場規模接近2萬億，對此，申威睿思選擇以全棧姿態切入。合肥申威睿思信息科技有限公司CTO周民在現場發布了算電協同中樞“萬象靈和”——這款軟件平臺打通算力與電力雙向數據鏈路，依托 AI 算法實現全網算力、電力、負荷、電價智能動態尋優調度。

與之配套的三款硬件同樣瞄準痛點：新一代鐳視一體機融合三維點云與可見光AI，測距誤差不超過10厘米，響應時延≤1秒，適配電力現場安全作業；邊端AI算力底座搭載24TOPS處理器，支持24種行業模型端側本地化部署；算力堡壘液冷基礎設施采用冷板式液冷+間接蒸發散熱，單箱支持1MW算力承載，18架42U機柜一體化集成。

懂電力、懂算力、懂連接、懂運營，周民表示，申威睿思的這種復合能力背后，一方面是電力側，60余個電網、發電集團標桿項目，覆蓋“源網荷儲碳數”全鏈路，核心客戶復購率高于60%；另一方面是算力側，蘇州、克拉瑪依、烏蘭察布三地算力網絡，20000P+可調度異構算力，平均利用率提升到70%以上，任務排隊時間縮短60%，單任務算力成本降低50%。

論壇現場，申威睿思與中國科學技術大學先研院共建聯合實驗室，聚焦核心技術攻關與人才培養；與正乾金融成立能源AI智能體應用實驗室，布局Token出海賽道。產學研與資本的雙重綁定，顯示出這家公司不只做產品，更要定義標準的野心。

“未來，源網荷儲變成源網荷儲算的國家基礎設施建設。”申威睿思信息科技有限公司COO華東亞表示，當算力學會“看”電價、電力學會“讀”任務，兩個曾經割裂的巨系統將實現雙向奔赴。

“未來未必需要五年，算電協同對于智算中心、IDC領域來說，可能不再是加分項，而是一個準入證、出生證。”博浩數據服務有限公司副總裁彭軍如此預測。