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算电协同：比特与瓦特从“各唱各调”到“同频协奏”

来源： 充电产业网（www.yuntourong.cn）-河南省充电产业联盟 日期：2026-08-12 11:27:41 点击： 属于：行业动态

算电协同：比特与瓦特从“各唱各调”到“同频协奏”

2026-08-11 18:00北京日报报业集团

今年8月以来，全国多地持续高温，夏日用电负荷屡屡刷新纪录。开空调固然是推高用电量的“推手”，但另一个用电变量“AI算力用电量”正快速攀升——近3年，全国一体化算力网络八大枢纽节点算力用电成为增量主力，年均增长率约为39.5%，是全社会用电增速最快的领域之一。
全球能源互联网经济技术研究院国际经济与政治研究所研究员陈孜、全球能源互联网经济技术研究院国际经济与政治研究所所长岳锋利介绍，当前AI大模型快速普及、持续迭代，算力应用已深度融入生产生活、产业发展、城市治理的方方面面，成为智能经济时代的关键底座。算力并非凭空而来，它是由电力驱动的生产力。未来，算力布局与电力系统需要双向奔赴——这便是当下最受关注的新概念之一“算电协同”。
每次“点击”背后都是电流在狂奔
很多人觉得算力悬浮在“云端”，看不见摸不着，好像跟电没什么关系。实际上，算力的物理载体是数据中心里一排排日夜运转的服务器：芯片在运算，电路在发热，电表在飞转。每一次AI运算的背后，都是电流做功的结果。当你轻点屏幕，让AI助手撰写文稿、生成图文时，这看似一次轻松极简的指尖操作，却牵动着几百公里外的数据中心，那里的成百上千台服务器正在全速轰鸣运转……这些指尖上的“轻盈”背后，都是实实在在的电力消耗。
国家能源局发布的数据显示，2025年全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%。全国一体化算力网络八大枢纽节点算力用电成为增量主力，近3年平均增长率约为39.5%，远高于全社会用电量的平均增速。在近期举行的国务院新闻办发布会上，国家能源局局长王宏志表示，人工智能爆发式增长带动用电量激增。比如，每让人工智能生成5秒高清视频，用电量相当于充满10部手机。
算力耗电是“三张嘴”在“吃”电
AI产业高速扩张的背后，是持续攀升的用电成本。拆解数据中心的用电账单可知，算力耗电无非是“三张嘴”在“吃”电。
“第一张嘴”：全年无休的服务器
家用电脑、私人设备可随用随关、闲置断电，但面向全网服务的算力中心无法停机。因为用户会随时发起AI提问、云端任务、数据调用，算力集群必须全天候待命，成千上万块GPU（图形处理器）芯片日夜不停运算，推理机房供电一刻不能中断。持续稳定的电力供给，是算力服务不宕机、不断联的基础保障。
“第二张嘴”：高密度的散热刚需
芯片一运算就发热，热散不掉，轻则“中暑”降频，重则直接烧毁。早期的芯片功耗较低，散热相对简单，一个风扇就能解决问题；而现在的高端GPU，一块芯片的功耗顶得上一台开到最大的电暖器，传统的风冷技术已经“吹不透”了，必须采用液冷技术。行业用PUE（电能利用效率）来衡量这笔散热账：PUE的数值越接近1，说明更多电力被用于实际计算而非辅助设备。目前，我国八大算力枢纽节点的数据中心集群的平均PUE在1.3左右，最先进的数据中心可降至1.04，将散热、运维等辅助耗电压缩至行业极限水平。
“第三张嘴”：算力闲置
算力闲置可以理解为：电用了，活儿却没干出来。一个智算集群配备了1000张顶级显卡，由于任务分配不均、软件调度不畅，可能只有400张在真正干活，剩下600张处于低负载待机状态。这就好比一个出租车队调度不力，一半的车在拉客，另一半却在空驶——油在烧，钱在花，乘客没多拉几个。应对算力闲置需靠软件优化，通过虚拟化、智能调度等技术把任务排满，让每一度电都花在刀刃上。现在，已有企业通过这些手段，把集群算力利用率从三成左右提升到约八成，相当于不多耗一度电，但能多干一倍活儿。
算电协同究竟难在哪儿
既然算力这么能“吃”电，把电供上不就行了？问题没那么简单。算电协同的“难”，在于当下算力与电力长期独立发展、各成体系，存在三重错配。
一是节奏错配。算力中心是“成品装配”，GPU、服务器、交换机都是标准化产品，即装即用，一座智算中心从开工到上线最快只需8个月；而电力设施是“定制建造”，每座塔每条线路都要实地勘测、逐项设计，且必须坚守严苛的安全标准，从规划到投运往往需要2年至3年。
二是空间错配。东中部人口稠密、数字经济发达，70%的算力需求都集中在这里，但本地能源有限；西部和北部地区风光资源丰富，分布着全国大约80%的清洁能源基地，却远离主要用户群。
三是时间错配。风电夜间出力大、光伏午间发电多，绿电产出“看天吃饭”，具有明显的波动性；但算力需求不分昼夜，且必须随叫随到、不能间断，导致绿电产出高峰与算力用电高峰难以精准匹配。
破解困局的钥匙，就是推进全域全时的算电协同——本质上是让算力的时空布局与电力系统的供需特性实现精准匹配，让二者从“各唱各调”走向“同频协奏”。
四招为算电协同“破局”
破解困局的钥匙，如今有了正式的名字“算电协同”。国家层面正在怎么干？概括起来是四招：挪、搬、调、存。
1.挪——让算力“错峰用电”
把不着急的活儿，比如AI大模型训练、数据备份等，挪到半夜风大或中午阳光充足的时候再干，专门“蹭”绿电最充沛、电价最低廉的时段。
2.搬——把机房建进“绿电窝”
把数据中心直接建到内蒙古、宁夏、青海等风能、太阳能富集的地区，就近“吃”绿电。目前，在腾格里沙漠边缘的宁夏中卫，一个配套数据中心的200万千瓦新能源项目正在加紧建设，电网配套同步推进，全部投运后每年可向当地云基地供应绿电约22.9亿千瓦时。
3.调——让算力“跨省搬家”
依托“东数西算”工程的八大枢纽、十大集群和一体化调度平台，把东部的计算任务通过光纤“远程搬家”到西部去算。与把西部绿电远距离输送到东部相比，这样传输数据的经济性更高、损耗更小。
4.存——给绿电配上“充电宝”
在具备条件的“源网荷储”（发电厂、电网、用电端和储能设备统一调度）一体化算力中心，白天光伏发的电用不完，先充进大型储能电池，晚上再拿出来给机房用。这样一来，绿电就变成了全天候的可靠电源。
今年6月，技术人员在位于山东青岛的全球首创算力中心高压交直流预制舱供电站（算电岛）检查设备。从电力支撑到算力反哺
AI正在成为解决电网棘手问题的利器。
算力与电力的协同，不止于“电力支撑算力”这一条线。另一条同样重要的线已浮现——算力正在赋能电力系统。
风电、光伏“看天吃饭”，一直是电网调度的难题：明天的风电能发多少、光伏出力如何，预测不准，调度就无法精准安排火电启停、储能充放。如今，AI正在改变这一局面。国家电网已建成千亿级多模态“光明电力大模型”，依托多源气象观测和人工智能技术，在新能源功率预测等核心场景下的预测精度达到国际领先水平。AI不仅能精准预测未来几天的风电、光伏发电情况，还能根据电网实时运行状态，自动建议储能何时充电、何时放电，算力负荷何时抬升、何时压减。
算力用电持续增长，协同决定成败。
更大的图景还在后面。中国电力企业联合会发布的《中国电力行业年度发展报告2026》预测，“十五五”时期我国算力用电量年均新增将超过1000亿千瓦时，到2030年有望达到8000亿千瓦时，占全社会用电量的6%左右。这6%如果主要由绿电满足，AI将成为绿色转型的重要引擎；如果新增需求靠化石能源来填补，则会带来较大的碳排放压力。
未来，智能经济的较量将不再局限于算力规模和算法水平，而会进一步下沉到“绿电+算力”的协同能力。谁能让算力用上更可靠、更绿色、更便宜的电，谁就掌握了智能经济的深层主动权。
【科学放大镜】
AI这么费电，家里会停电吗？
不用担心。算力中心用的是专线工业用电，与居民用电线路相互独立。而且，AI训练等后台任务可以灵活错峰（比如安排在半夜运行），跟白天居民开空调的用电高峰错开。AI用电的增长完全在可控范围内，关键在于如何让算力和电力更好地协同。
买了“绿证”就算用上绿电了？
这得看等级。绿电一般分为三等：一等是物理消纳（绿电真的通过电网线路流进了机房）；二等是绿电交易（企业与新能源电站签订了购电协议，账面上算绿电）；三等是购买绿证（相当于买了“绿电身份证”），从环境权益上抵消了碳排放，但物理上使用的可能仍是火电。前两者是真“绿”，后者更像是一种“环保抵消券”。
AI为啥不能全都错峰干活？
这要分两种情况。一种情况是实时刚需的“急茬儿”（比如向AI提问，它不能让你等到半夜才回复），必须及时响应；另一种是离线柔性的“慢工”（比如大模型训练、云端渲染），完全可以等半夜电价低或风、光出力大的时候再运行。目前的挑战在于，如何通过技术手段把这两类任务精准拆分、智能调度。
我们能为绿色电力做什么？
个体微小行动也能汇聚成绿色低碳合力。日常可将大文件云端备份、高清素材渲染、批量数据处理等耗时较长、无需实时响应的任务，安排在夜间、凌晨等用电低谷、绿电相对充沛的时段；对于闲置不用的云服务器、云端算力要及时关停，减少无效能耗。点滴行动，都是在助力算电协同与绿色算力发展。
视觉中国供图
来源：北京日报客户端
记者：汪丹

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