本文首發于《能源》雜志2026年第5期封面文章欄目。

文/本刊記者 武魏楠 范珊珊

算電協同已成為國家級新基建風口，在政策與資本的雙重加持下快速升溫。但其落地過程中，供需博弈、機制卡點與現實困局也隨之浮現

2026年5月18日收盤時，大唐發電的股價定格在7.93元。雖然當天的日漲幅僅有微弱的0.13%，但這并未掩蓋其近期的火爆表現——在過去20個交易日中，該股已累計飆升了103.86%。

導致股價暴漲的因素是多重的，但其中一個重要原因一定不會被大家忽視：多家媒體報道，5月2日，中國首個大規模“算電協同”綠電直供項目——中國大唐中衛云基地50萬千瓦光伏電站正式投運，標志著國家“東數西算”工程實現了從沙漠風光資源到數字算力負荷的直連直通。

“算電協同”作為國家級新基建被寫入今年的《政府工作報告》后，這一概念已經成為2026年最為火爆的藍海。2026年4月四部門聯合印發的《關于促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案》，更是把“算電協同”這一戰略推上了高潮。

大唐發電股價的飆升只是“算電協同”火爆的一個側影。在產業端，算電協同項目受到了政府、企業和產業基金的聯合追捧；在資本端，資金瘋狂涌入，產業鏈全線受益，覆蓋綠電運營、智算中心、電網調度、儲能液冷等。

事實上，從AI開始火爆起，電力供給問題就開始備受關注。2023年，馬斯克就公開表示芯片短缺之后，就將面臨變壓器短缺。2024年，馬斯克更是直接說出電力短缺馬上就要限制AI發展。同樣是在2024年，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼表示，AI未來的能源消耗遠超人們預期，AI需要核聚變或者更便宜的太陽能加儲能。

“算力的盡頭是電力。”這一結論似乎已經不需要再去論證。然而，隨著“算力的盡頭是電力”成為現實，如何將電力高效、穩定地轉化為算力，已成為各方不容回避的緊迫課題。在這場地方政府與企業爭相競逐算電協同的浪潮中，由于算力負荷與綠電發電特性的天然差異，無論是發電企業還是數據中心，在熱捧背后正滋生著各自的擔憂與博弈。

01

急迫的算力與綠電

2022年底，ChatGPT橫空出世，徹底讓互聯網和科技界進入了AI時代。在AI大模型不斷迭代的同時，算力中心便徹底暴露出了其高耗能的實體特征。

從實際數據來看，中國乃至全球數據中心的用電體量在過去幾年里經歷了明顯的爬坡。公開數據顯示，2022年，我國數據中心總用電量約為1300億千瓦時，占全社會用電量的1.5%。到了2025年，這一數字增長至1960億千瓦時，占比提升到1.9%。

根據銀河證券的預測，到2030年，國內數據中心用電量預計突破7000億千瓦時，在全社會用電量中的比重超過5%。這意味著2025年至2030年期間的年復合增長率高達29%。

這種因AI暴漲而帶來的用電緊迫性并非中國獨有。根據國際數據中心管理局（IDCA）5月的最新研究數據，在人工智能和互聯網需求的拉動下，全球數據中心用電占比在過去兩年內上升了15%。目前，英國和美國的數據中心耗電量占其全國電力供應的比例已分別驚人地達到了5.9%和6.0%，遠超全球2%的平均水平。在愛爾蘭，這一數字甚至已經達到21%，預計到2030年消耗該國三分之一的電力預算。

在大模型日常運營中，Token（詞元）是衡量算力負載最基礎的量化指標。國內Token調用量的走勢圖呈現出一條極其陡峭的曲線：2024年初，國內日均Token調用量僅在1000億左右；到了2025年底，這一數字躥升至100萬億；而截至2026年3月，日均調用量已經突破了140萬億。

與此同時，不同大模型由于參數規模、網絡架構和硬件優化程度的不同，在消耗電力的效率上存在顯著差異。銀河證券數據顯示，國內模型的百萬Token耗電量則基本分布在0.18～1.22千瓦時的基準區間。作為對比，OpenAI的系列模型由于追求深度推理，耗電上限達到了每百萬Token5.56千瓦時。

根據測算，若國內日均Token消耗量進一步增長至1500萬億的中性水平，按照百萬Token耗電0.2～1.2千瓦時的范圍計算，僅大模型推理一項，每年的用電需求就將落在1095億～6570億千瓦時之間。

2025至2026年間，由科技巨頭主導的超大規模基礎設施投資達到了現代史上的罕見規模。由OpenAI、軟銀、甲骨文等聯合推進的“星門項目”（StargateProject）計劃在4年內投入5000億美元，規劃的10GW算力規模，用電量足以支撐近1000萬戶家庭；Meta在路易斯安那州的單一智算區域，直接拉高了當地公用事業公司30%的電力需求。

這種高度集中的算力擴張，正在對傳統電網施加極端的擠壓，并直接導致了電力市場價格的劇烈震蕩。2026年第一季度，美國最大的區域電網運營商PJM發布了令市場震動的監測數據：其覆蓋區域的批發電力平均價格從2025年同期的77.78美元/兆瓦時暴漲至136.53美元/兆瓦時，漲幅高達76%。這引發了關于“算力紅利歸巨頭，用電成本歸全民”的能源正義辯論。

在如此嚴峻的資源和財務倒逼下，綠電已經不再是一項標榜企業社會責任的選項，數據中心無論在國內還是在國外都是無法繞過的剛性選擇。

首先，是政策維度的合規硬約束。根據2024年印發的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，到2025年底，算力電力雙向協同機制初步形成，國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過80%。《關于促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案》提及，要持續提升算力設施的綠電占比。

國外如阿姆斯特丹、新加坡及美國部分地區，因電網承載力限制，對未取得綠電配比或能效達標的數據中心引入了嚴厲的暫停連接和限入措施。

其次，除了合規壓力外，數據中心自身的成本控制邏輯，是其對綠電產生強烈需求的另一個內生動力。在當前算力租賃和Token價格競爭日趨激烈的市場環境下，一千瓦時電便宜幾分錢，直接決定了算力產品的毛利率。

從發電成本來看，水、風、光等綠電邊際成本較低甚至為0，度電營業成本遠低于煤電和氣電。近期國內落地的綠電直連政策，則從制度上進一步放大了這種成本優勢。新政策允許風電、光伏等就近消納項目通過直連線路直接向單一用戶供電，并在輸配電費、系統備用費和政策性交叉補貼上給予了減免。

在海外，由于面對昂貴的公共電網輸配成本和飆升的容量溢價，科技巨頭開始轉向能源“自救”，頻繁加碼清潔能源投資。例如，微軟重啟三哩島核電站的1號機組，以實現老舊核電站對AI數據中心的直供；亞馬遜投資SMR技術；谷歌推動FervoEnergy的地熱商業化進程。

這種“自帶干糧”的模式，進一步佐證了算力產業通過擁抱自主綠電規避大電網局限的必然趨勢。

這種需求端的緊迫性，恰好迎合了發電側的另一重焦慮。目前，國內大量新能源裝機集中在中西部地區。受限于當地電網的送出消納能力，這些發電資產在特定時段不得不面臨著限電、棄風、棄光的困境，導致實際利用小時數無法達到預期。同時，國內綠證價格在市場上長期處于低位，發電企業的綠色資產價值未能充分兌現。

算力中心是一種高負荷、連續性強的電力用戶。其空間布局和用能模式的改變，為綠電消納提供了最理想的就地消費場景。算力運營方需要合規、廉價的綠電來應付能評并降低運營成本；新能源運營商則需要穩定、巨大的本地負荷來提升利用小時數，進而撬動環境溢價的上漲。

這種供需兩端各自面臨的現實瓶頸，讓“算電協同”從一個政策概念，快速轉變成兩股產業力量在利益驅動下的實質性合流。

然而，當綠電與算力緊密捆綁、展現出巨大的產業紅利時，這塊新蛋糕演變成了一個多方角逐的利益競技場，一場圍繞“算電協同”主導權的爭奪戰已經悄然打響。

02

多方博弈

在當前的政策環境下，綠電直連在技術上已經不存在太多障礙。綠電直連基礎下的算電協同項目已經脫離了單純的技術探索階段，演變成了一個由大型中央企業、地方政府和科技巨頭共同角逐的利益競技場。

由于優質的風光資源具有天然的地域稀缺性，而卡位核心算力節點的指數級負荷又極具經濟附加值，圍繞這一新蛋糕的主導權和定價權爭奪已經悄然打響。

這種競爭的白熱化，首先直觀地體現在對“行業地位”與“首創標簽”的激烈公關爭奪中。2025年8月，華電集團在內蒙古和林格爾投建的綠色能源供給示范項目實現并網供電，媒體將其定義為“全國首個點對點直供數據中心的綠色能源系統”。2026年5月初，大唐集團位于寧夏中衛云基地的50萬千瓦光伏電站正式投運，官方通稿同樣冠以“中國首個大規模算電協同綠電直供項目”的頭銜。

兩個電力巨頭在極其接近的時間節點上，在相近的西北區域，各自宣告搶占了算電協同的“全國第一”。

這種在話語權上互不相讓的細節，折射出當前發電側對于算力中心這一優質客戶的極度焦慮與極度渴望。隨著國內新能源裝機規模的井噴，傳統的電力市場化交易價格正面臨著巨大的下行壓力。而算力中心作為一種全天候運行、負荷曲線較為平穩且總量不斷攀升的下游產業，已經成為發電企業眼里的“無價之寶”。為了留住這些優質負荷，發電企業不得不通過極致的讓利和復雜的商業模式創新展開全方位的價格內卷。

在價格維度上，“算電協同”項目的市場化競爭已然刀刀見血。據媒體披露，大唐中衛云基地項目通過“物理直供+雙邊交易”的雙軌體系給到算力中心的終端綜合電價壓低至每千瓦時0.36元。

據《能源》雜志了解，在西北新能源富集地區，有綠電直連向算力中心提供的電價，已經低至每千瓦時0.32元。幾分錢的度電利差，在年耗電數億千瓦時的數據中心賬單里就是數千萬元的利潤。

這種極其敏感的價格戰，從側面印證了新能源運營商為了擺脫限電困境、鎖定長期確定性收益，正在不惜代價地向算力巨頭輸血。

然而，央企之間的商業博弈只是算電協同大棋局中的一面。在政府端，圍繞能耗指標、項目備案以及新型電力網絡主導權的博弈則顯得更為復雜。

由于AI推理側需求開始向東部及核心城市群靠攏，局部地區的電網面臨著難以承受的突發沖擊。2026年5月以來，多地算力基礎設施與新型電力網絡項目集中進入備案和招標階段。國內不少地方政府開始在前瞻性布局中引入電網承載力的剛性約束，人為提高了新建算力項目的準入門檻。

據《經濟觀察報》報道，在實際執行中，這種監管門檻正在變成一把嚴厲的剪刀。一些統籌算力基礎設施與新型電力網絡項目的地方發改委官員透露，其所在地區已經開始執行硬性標準：“新建大型算力中心必須在選址階段即落實明確的綠電直供來源與大容量儲能配套，不達標、不具備柔性負荷調節能力的項目，直接不予備案、不予電網接入。”

地方政府試圖通過這種剛性約束，強行將算力企業從純粹的“耗能大戶”轉化為具備虛擬電廠（VPP）調峰功能的“靈活用電單元”。

在物理技術層面，純粹的風光電本質上是不可靠電源。數據中心想要實現100%安全供應，往往會陷入安全、綠色、低價這三者難以平衡的“不可能三角”。

算力運行容不得一毫秒的中斷。為了防范風光電波動的斷電風險，傳統數據中心被迫在機房外配置大量極低利用率的柴油發電機組和UPS不間斷電源，給企業造成了巨大的資產沉沒成本。

雖然國家政策要求新建數據中心的綠電占比要達到80%的硬紅線，但由于風光發電的有效利用小時數天然偏低，純粹的物理直供在現實中極難超過50%。

“如果想要100%依靠純物理直供來平替傳統火電，至少需要配置3倍的光伏裝機和15倍的儲能容量。這在經濟上完全是不切實際的。”世紀互聯集團高級副總裁戚野白解釋說。

在這種物理直供短期內無法突破技術瓶頸的制約下，算力行業不得不通過大量購買綠證的方式，來達成賬面上的合規和能評指標。然而，當前中國綠證在國際上缺乏普遍的互認機制，無法直接對接海外嚴苛的碳足跡追溯標準。目前，國內企業主要只能依靠國內政策強制配額內部消化，或者依賴外企為了對沖總部的ESG要求進行買單。

算力中心面對嚴苛綠電政策的尷尬，讓地方政府在執行的時候不可避免地陷入了新老政策交替的灰色地帶與執行困境。

東部地區發改委的相關人士在談及此事時表達了普遍的無奈和怨言。一位基層干部向《能源》雜志直言：“這個事情在基層確實很難說得清。現在大方向聽起來是個亮眼的口號，但在具體的操作層面，有很多細節問題是糊里糊涂的。最大的矛盾就在于，新項目可以用硬性指標卡死，那老的存量項目怎么說？”

與此同時，東部地區的算力中心在試圖配置綠電或者實現綠電直連時，面臨著客觀現實障礙。不同于土地廣袤、風光富集的西部，東部部分省份由于土地資源緊張，極度缺乏大型集中式地面電站。盡管當地擁有體量龐大的分布式屋頂光伏和分散式風電，但現行的電力法規和技術調控條件并不允許這些零散的分布式項目與算力中心進行點對點的直連。這種技術與機制的缺位，導致東部算力中心空有政策硬性指標，卻在本地找不到合規且具備物理溯源特征的綠電來源。

針對這一突出的現實卡點，新能源業界正在自下而上地展開制度與商業模式的突圍。正泰新能源董事長陸川近期透露，正泰已經結合行業痛點，向有關管理部門正式提交了關于“分布式匯流直供”的方案建議。該方案試圖通過建立一個集中的物理或虛擬匯流樞紐，將原本散落在東部各處的分布式綠色電力聚合起來，再統一以專線或柔性通道直供到區域內的算力中心。

這一機制層面的創新嘗試，或許會成為破解東部地區算力中心綠電直連僵局、打破地理錯位障礙的最具可能性的解決方案。

在每一度綠電點亮服務器指示燈的背后，政企之間、央企之間以及新舊用能機制之間的拉扯正在讓這個新興產業的每一步推進充滿張力。

政府端既想保住算力的全球競爭力、拉動數字經濟投資，又必須守住低電價這一保障制造業和民生的紅利底線；企業端則在合規的雷區和價格的內卷中瘋狂試探，試圖在混亂的規則中咬下最大的一塊蛋糕。

03

“以荷定發”困局

隨著綠電直連的算電協同逐漸“遍地開花”，這種“源荷直連”模式在初期規劃中被認為能夠有效解決數據中心的低碳合規要求和發電企業的消納問題。

然而，在項目進入真實結算與日常調度周期后，作為投資主體的央企發電集團在財務數據面前感受到了實際壓力。算力中心作為電力負荷，真實的用電表現與前期可行性研究報告中的測算存在偏差，這引發了發電企業對投資回報率（ROI）的擔憂。

這種擔憂主要源于綠電直連模式下電力運行邏輯的改變。在傳統的大電網模式下，發電企業將電力送入大電網，消納與調配由電網公司統一負責，發電量并不與單一用戶的生產波動直接掛鉤。

但在目前的“點對點”綠電直連或源網荷儲一體化模式下，電力系統遵循的是“以荷定發”的邏輯。“在這種模式下，負荷側的數據中心需要多少電，發電側的專屬新能源電站才能供應多少電。”某個參與了算力中心綠電直連的央企發電集團員工告訴《能源》雜志，“如果算力中心的機柜空置、服務器沒有運轉，新能源設備就無法正常發電。”

在這種緊密的物理和商業綁定中，發電企業的資產利用效率和最終的財務回報，完全受制于數據中心的實際負荷率。

從實際運行數據來看，負荷側的需求難以明確。有發電企業內部人士向《能源》雜志透露，在已投產的算力直供項目中，數據中心的實際用電量遠未達到預期的規劃標準，存在明顯的缺口。這種負荷不足的現狀，導致發電設備無法充分發揮作用。

“數據中心在建成初期確實存在負荷不穩定的情況。但在經過一段時間運行后，大多會恢復穩定。”一位數據中心人士稱。

但數據中心負荷波動的可能性依然存在。“即便是三大運營商等行業巨頭投建的超大型算力中心，目前同樣面臨著自身負荷無法開滿的現實。”有業內人士向《能源》雜志記者表示，“由于部分新部署的智算系統運行不夠通暢，底層軟件生態與硬件適配存在摩擦，加之市場上真正具有持續性、高負載的AI運算需求和Token調用總額并沒有出現全行業普適性的爆發，導致一些算力中心的機房里，服務器全天候處于高負荷運轉的比例并不高。”

下游算力需求的疲軟，會直接影響上游發電企業的財務表現。為了滿足這些大項目動輒數十萬千瓦的用電規劃，發電企業在前期投入了大量資金，配套建設了高標準的風光電場以及儲能系統。

如果算力中心能夠按照預期滿負荷用電，發電企業便可以通過長期購電協議（PPA）鎖定的基礎電價，實現穩定的現金流收回。然而現在，由于算力中心真實需求不足，發電設備被迫閑置，原本規劃好的發電小時數無法兌現。

不僅如此，由于雙方依然需要接入公共電網作為保底（在綠電不足時由公網補缺），發電企業和算力中心必須按時向電網繳納系統運行費與過網費。在發電量不足、營業收入減少的同時，固定的過網成本與設備折舊卻在持續發生，導致項目的整體投資回報率受損。

在這種被動的處境下，發電集團的內部管理和風控呈現出防范姿態。據《能源》雜志了解，近期已有央企發電集團向旗下提供算力直供電力的電廠下發通知，要求對合作的算力中心展開實際運行情況的暗中核查。

一方面這是發電企業針對下游是否存在不合規“挖礦”行為的合規檢查，另一方面這是發電企業在投資回報倒逼下對負荷真實性的再查驗。如果是有些算力企業為了維持負荷而暗中從事耗電極大的違法挖礦業務，用電負荷雖然能夠呈現出滿負荷狀態，但這在合規層面上存在巨大的風險。

這讓夾在中間的電力企業略感被動。從合規和合同層面來講，發電集團與算力中心已經簽訂了多年的綠電直供協議，只要手續合規下游怎么用電、用來算什么，原本不屬于發電企業的監管范疇。但現在，如果任由下游為了維持負荷而鋌而走險，未來一旦爆發合規整頓風險，整個直連專線項目將面臨著被叫停的連帶危機。可如果嚴格執行核查，徹底擠掉負荷泡沫，暴露出來的又是真實的用電需求不足。

這種局面打破了發電企業對算力負荷“高穩定性”的固有認知。過去在消納壓力下，電廠普遍將算力中心視為能夠無條件消費電能的優質負荷，以此回收環境溢價。但“以荷定發”的現實表明，在數字產業商業閉環尚未跑通、下游應用無法提供持續支撐時，這種深度綁定反而將能源企業拖入了資產利用率低下的困境。如何促使下游提升真實負載、盤活閑置發電設備，已成為發電側在算電協同深水區必須解決的核心痛點。

然而，在這場算電協同的宏大試驗中，感到焦慮的并不只有上游的發電企業。作為電能的消耗端，數據中心在面對綠電直連與“以荷定發”的機制時，同樣有著自身難以平衡的商業考量與現實擔憂。

04

算電如何協同？

在《能源》雜志的采訪中，多位業內人士均表示，目前，“算電協同”正處在從技術示范走向規模商用的關鍵過渡期。

在華北電力大學電氣與電子工程學院教授丁肇豪看來，“算電協同”含義可從三個層面進行理解。第一是規劃與選址協同。數據中心選址時，電力資源稟賦，特別是綠電可獲得性，變得與網絡、市場需求同等重要。第二是運行協同。這不僅要求電網提供可靠電力，而且希望算力中心能從“剛性負荷”轉變為“柔性可調資源”，在綠電多時多用、電網緊張時少用，輔助電網穩定。第三是市場協同。未來算力服務（如AI調用）或許也能引入“分時定價”，用價格信號引導需求，實現與電力供給的精準匹配。

當下，規劃選址層面的協同，在內蒙古、貴州等西部算力樞紐已有體現，就是大型的數據中心更多地向西部綠色電源富集的區域轉移。然而，即使在這些區域，時間的協同也有錯配的情況。通常情況下，算力中心建設周期1～2年，配套電網與新能源基地往往需要3～5年甚至更久。樞紐節點投運初期常遇“算力等電”或“電等算力”的窘境。

但更深層的運行調度和市場協同，仍大量處于實驗室研發和試點驗證階段。如果真正走向可持續的商業化運行，還要攻克跨系統感知、調度優化等技術，并建立相應的市場機制。

算電協同是“西電東送”和“東數西算”的戰略升級。“西電東送”和“東數西算”更側重解決能源和算力在空間上的錯配問題，是“物理搬運”。西部數據中心與新能源選址整體耦合，但局部方案、具體設計落地時并非完全匹配。數據中心接入需要電網提前預留線路走廊、變電站間隔資源。隨著智能算力的擴張、數據中心的密集并網和規模化聚合，接入電壓等級有抬升趨勢，屬地電網的增容壓力、規劃難度進一步增加。

換言之，“算電協同”追求的是系統性規劃與智能調度，讓電力和算力在規劃、建設、運營的全周期實現深度聯動與雙向優化，是從空間布局到系統效率的躍升。因而，系統性協同的挑戰更大。

算力中心的計算任務可分為延遲敏感型（如金融交易、實時支付等，需即時處理）和延遲容忍型（如圖像處理、計算密集型任務等，可容忍一定延時）兩類。延遲容忍型算力負載擁有優異的時空調節性能：空間上，可將計算任務轉移至風光資源富集地區的算力中心，實現可再生能源就近就地消納；時間上，可將任務從用電高峰時段轉移至低谷時段，為電網提供削峰填谷的潛力。此外，算力中心內部配置的備用柴油發電機、不間斷電源（UPS）、蓄冷裝置等，也具備可觀的靈活性調節潛力。

然而，對于現階段的算力中心而言，保障穩定運行是第一要務。大模型訓練對供電質量要求嚴苛，毫秒級波動即可導致訓練中斷、參數失誤，損失數百萬元。單機柜功率密度大幅提升帶來強沖擊負荷，電網調壓調頻壓力劇增，局部供電瓶頸持續加劇。

在采訪中，上述數據中心人士均表示，對于響應電網以及配合源測進行算力調節就是“算隨電動”意愿不強。以GW級的算力中心為例，總投資約2000億元。其中，80%投資為算力芯片，20%為機房、配電、制冷等基建。因而，對于運營商來說，提高芯片利用率，降低折舊才是他們最關心的。算力中心雖可參與調峰調頻，但輔助服務市場定價偏低，收益難抵設備損耗與運營風險。

中國移動浙江公司總經理楊劍宇指出，我國總體電力供應充足，但算力電力空間錯位問題突出。東部地區算力需求旺盛、電力對外依存度高，智算中心供電配套亟待補強；西部地區能源富集，卻缺乏高效消納場景。針對這一難題，要堅持全國“一盤棋”，推進雙向協同布局：一方面引導“算力跟著電力走”，將高負載、高能耗的AI訓練需求有序向西部綠電富集區轉移，盤活閑置能源；另一方面鼓勵“電力跟著算力建”，加快推進“西電東送”通道、儲能配套等基礎設施建設，支持東部因地制宜布局沿海核電、深遠海風電等新型能源，就近保障實時性AI應用需求。同時，搭建跨區域算力電力調度平臺，打破區域壁壘，實現資源最優配置。

當前算力與電力仍分屬不同管理體系，調度平臺互不打通：算力側缺乏電網潮流、實時電價、碳排放等關鍵數據，電力側無法精準掌握算力可調負荷與備用資源。加之跨部門審批流程冗長、標準體系不統一，算力電力協同往往停留在概念層面，難以落地見效。

國網冀北電力有限公司教授級高工、高級專家岳昊建議，推動更多新能源電力進入市場，積極引導數據中心參與綠電、綠證交易，探索發用雙方簽訂多年期綠色電力購買協議，為數據中心等綠電需求量大的用戶提前鎖定綠電供應。要充分融合區塊鏈、云計算、大數據等新型數字化技術開展綠電溯源，實現綠色電力的生產、傳輸、分配和消費全過程的透明追蹤，確保綠色算力電力來源的清潔性。推進“碳—電”市場協同，推進綠證與全國碳排放權交易機制、溫室氣體自愿減排交易機制的銜接協調。

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