当前 ,随着AI产业爆发式增长,算力已成为全球科技竞争的核心赛道 。在此背景下,算力产业的叙事焦点正由此前的“抢卡” ,悄然变为“抢电 ”“抢时间”。因此,算电协同显得必要和迫切。

算电协同,并非“给算力供电”的简单算法 。瓦特(电力)与比特(算力)双向奔赴,如何实现更加高效、更低成本 、更优协同?这本“经济账 ”要算明白。

近期 ,上海证券报记者走进南方电网,就算电协同、算力网等话题进行了采访。
为何算电协同
“全球人工智能竞争,不是技术层面的单点博弈 ,而是AI落地赋能实体经济、赋能全产业的能力比拼,是综合国力的较量。这是我国布局算电协同的一个出发点 。”南网数字电网研究院总经理胡荣对记者表示。
电力和算力,从20年前的平行到如今的交汇 ,再到协同 、融合,将是一场关乎国家竞争新优势、AI可持续发展路径的深刻演变。
胡荣认为,在算力的发展路径上 ,国内外有着本质差异:海外无强大统一电网,算力发展依托分布式供电、碎片化布局;我国依托全球领先的统一大电网,走电力赋能算力、算力反哺电网的协同发展之路 ,是完全自主探索的中国特色产业模式 。尽管当前我国算力在技术方面仍处于追赶阶段,但电力基础设施全球领先,借此可实现算力产业的换道超车和普惠落地。
“立足全球竞争与产业升级双重维度,算电协同的目标并非单纯做大算力 、电力单一产业规模 ,而是通过电、碳、算 、网全域协同,优化全社会资源配置,降低千行百业的AI应用成本 ,以数字生产力赋能实体经济,构筑中国数字经济的核心竞争壁垒。”胡荣说 。
2026年,“算电协同”被首次写入政府工作报告 ,标志着能源与数字融合发展上升为国家战略。在胡荣看来,这具有三层重大意义。
一是能源安全层面 。算力需求呈指数级增长,预计到2030年我国数据中心能耗总量将超过4000亿千瓦时 ,算力用电将成为电网新型刚性负荷。算电协同通过“算随电调 ”与“电随算用”双向互动,将算力中心从纯粹的“用电大户”转化为可调节负荷,参与电网削峰填谷 ,增强电力系统的韧性与安全性。
二是数字经济层面 。算力是数字经济的核心生产力,电力是算力的“燃料 ”。算电协同通过优化算力布局、降低算力成本、保障算力稳定性,为AI大模型 、工业互联网等新兴应用提供低成本、高可靠的算力支撑,夯实数字经济的底层基础。
三是“双碳”目标层面。国家明确要求枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80% 。算电协同推动算力中心使用绿电 ,将新能源消纳与算力需求在时空上重构,既降低算力碳排放,又为西部富余绿电提供稳定消纳出口 ,形成“绿电养算力,算力促消纳”的良性循环。
“当前,中国算力技术与全球领先水平的差距在持续收窄 ,但在芯片、存储等核心硬件方面的效能差距依旧显著。比如,美国单台算力设备可实现满负荷高效输出,而我国则需要设备叠加才能达到同等算力效果 。 ”南方电网电算科技数字工程有限公司技术总工程师钱琳分析称 ,若不能破解技术短板和成本劣势的困境,我国算力产业将处于被动跟随状态。因此,算电协同是我国补齐算力产业短板 、构建全球价格竞争力、推动数字经济提质升级的重要抓手。
比较优势不同 ,路径就有不同 。我国选择“集群协同”模式,依托电力基础设施优势,借助电价便宜且体系稳定、电网可靠全球领先 、新能源资源充沛等竞争力,为算力产业发展构建坚实底座 ,可以走出“集群胜单兵”的发展道路。
有何堵点痛点
在推动算电协同方面,南方电网凭借先发布局和系统创新,成为行业先行者。
2023年12月 ,五部门联合发布《关于深入实施“东数西算 ”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》,首次提及“算力电力协同” 。
记者了解到,2024年3月 ,南方电网提出电碳算协同、“比特与瓦特协同”等理念,并发布专项行动计划与完整战略落地路径,并在2025年数博会上线全国首套电碳算协同运营系统、电碳算计量模型等。“十四五 ”期间 ,南方电网建成了“3+1+X”数字基础设施集群,研发“电鸿物联”操作系统、高能效服务器,落地多项国内首创成果。
“如果算电协同的总路程是100公里 ,那么我们目前还处于起步阶段,只是领先半个身位而已 。”胡荣坦言,算电协同从先行先试到规模化落地推广,并非一片坦途 ,“当前电力算力深度融合的核心堵点在于标准缺失与市场机制不健全 ”。
胡荣表示:技术层面,算力缺乏统一计量单位,不同硬件能效差异大 ,导致“电—算—碳”难以精准换算;市场层面,算力负荷尚未全面参与电力市场化交易,跨区域调度缺乏价格信号引导;机制层面 ,电力 、算力、碳排各属不同管理体系,数据壁垒尚未完全打通;标准层面,缺乏全国统一的电算计量模型、碳足迹核算方法和协同调度协议。
此外 ,算力发展的结构性痛点也不容忽视。在胡荣看来,当前国内算力产业快速扩容,但发展模式相对粗放 ,催生了资产利用率低下 、商业模式错位、成本传导失效等结构性痛点 。
“目前,市场普遍认知存在偏差,认为电力成本占算力运营成本的60%至70%。但全生命周期测算显示,电力成本实际占比仅12%。算力成本居高不下的核心症结在于算力资产的低效闲置 。”胡荣说 ,当前全国算力平均利用率为40%至50%,过半数算力资源处于冗余闲置状态,资源浪费问题突出 ,导致算力价格高。
胡荣分析称,算力资源冗余闲置的背后,是国内算力市场采取的是“店铺模式 ”运营 ,以及生态割裂的格局。从供给端看,不同于美国算力市场以英伟达单一生态为主、资源可自由跨区域调度,国内市场英伟达 、华为昇腾、沐曦等多技术路线并行 ,生态互不兼容、无法跨厂商调度,各大算力中心 、运营商站点独立核算、独立扩容,按照各自峰值需求配置算力资源 ,造成全域的规模冗余;从需求端看,企业采购算力以自身峰值用量为标准,实际使用率为60%至80% 。供需双向错配,放大了资源浪费。
“这种商业模式导致产业链出现‘草绳卖出螃蟹价’的价值错位。”胡荣打了一个比方 ,算力好比螃蟹,电力是捆绑螃蟹的草绳 。电力作为算力生产的基础生产资料,成本透明、利润微薄 ,但经过算力厂商层层包装后,终端算力产品溢价高企,电力降本 、资源优化的红利被中间环节截留 ,难以惠及千行百业,最终导致全社会资源优化的价值落空。而且,行业还长期存在“降价”的认识误区 ,国内电价为政府核定的公共属性定价,单纯降低算力企业或数据中心的电价,仅是社会成本的内部转移 ,将会挤压民生用电、公共用电的利益,并不能真正降低终端用户的AI应用成本。
在钱琳看来,算电协同在落地推广方面还面临跨省跨区算电交易的诸多难题 。比如,电力交易的送端省与受端省之间存在收益分配矛盾 ,跨区输电通道容量有限且成本分摊机制不清,算力调度与电力调度的权责边界模糊,算力缺乏计量计价标准等。
如何进行破局
“当前 ,算电协同落地的核心阻碍并非技术瓶颈,而是制度规则与商业模式变革的难题。 ”胡荣说,国家通过建设全国统一大市场、全国一体化算力网、数据局统筹布局等措施 ,力求破除区域壁垒 、行业壁垒,但政策落地、市场生态重构需要时间和耐心。同时,传统算力“店铺模式”的独立运营、政府属地化补贴 、多方利益博弈等情况 ,在短期内也难以彻底改变 。
加快建设全国一体化算力网,就是要打破保护壁垒,实现算力资源全国自由流通、按成本与效率最优配置 ,仅以延迟、业务适配性为技术约束,实现市场化择优使用。
胡荣认为,“十五五”时期,算电协同有三大突破口。
一是构建标准体系 。算力计量 、电碳核算、协同调度等核心标准缺失是制约规模化推广的最大瓶颈。当前 ,南方电网已牵头IEEE算电协同分委会,加快推动“电算耦合计量标准 ”“算力任务碳排放核算标准”等关键标准的制定和发布,以标准引领行业。
二是打通市场机制 。推动算力负荷作为独立主体参与全国统一电力市场交易 ,建立“电—碳—算”三位一体的交易模式,通过市场机制调节算力资源配置,引导算力向运营成本较低、绿电富集的区域流动。
三是技术产品化。可将南方电网已突破的电算耦合计量表 、电碳算协同运营系统、电鸿物联等首创技术进行产品化、商业化 ,形成可对外输出的解决方案,赋能全行业 。
“建立‘算力—电力’一体化规划协调机制。 ”他建议,在国家层面成立由相关部门共同参与的算电协同协调机构 ,将算力布局与电力规划 、新能源开发统筹考虑,从顶层设计上打破行业壁垒。唯有规划协同,才能实现算电同频;唯有算电同频 ,才能释放算电协同的最大价值 。
钱琳认为,算力像水、电一样可计量、可计价、可交易,仍待完善相关机制。
一是统一计量标准。当前,算力缺乏统一计量单位 ,不同硬件架构(如GPU 、TPU、NPU等)的算力能效比差异巨大,不同训练框架的能耗特性各异,应建立跨硬件、跨框架的标准化算力度量体系。
二是电力市场与算力市场的联动机制 。算力市场尚未与电力市场打通 ,要推动算力负荷作为独立主体参与电力市场交易,探索算电市场联合交易结算模式;推广新型电碳算协同产品,初步构建电碳算协同产业模式。
三是制定算力碳排放核算标准。若想实现绿色词元的溢价和碳资产变现 ,应建立统一的算力任务碳排放核算标准和认证体系 。
四是构建全行业协同平台。建设覆盖全国的“算力—电力”协同运营系统,实现跨区域的算力资源统一管理与调度。目前,南方电网的电碳算协同运营系统已接入全国一体化算力网 ,但全行业仍应进一步打通各算力资源的平台壁垒 。
胡荣介绍,基于全社会资源最优配置的核心逻辑,南方电网迭代出电碳算网协同 、数字一体运营的全新体系 ,从三大层级落地产业升级:一是国家层面,协同规划,统筹电力设施、算力设施、网络设施一体化布局,破解资源错配难题;二是区域算力集群层面 ,推动资源共享与节能降本,同时依托西部冷资源 、新能源资源,引导算力集群向资源富集区集聚 ,实现资源最优匹配;三是产业运营层面,数字化一体化升级,将电力、土地、新能源 、数据统一定义为AI时代的核心生产资料 ,大规模算力集群作为词元智能生产工厂,依托大模型算法,将基础数据加工为标准化词元智能零部件 ,形成可流通、可交易的数据资产。同时,通过电力、算力资源的跨区域优化,降低全域词元生产成本 ,实现全社会价值最大化。
简单做加法,不能将瓦特更好地变成比特 。在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下,只有算电协同,深度融合 ,才能将我国电力资源优势 、电网调度优势,转化为算力产业优势、数字经济产业优势,从而加快打造我国在人工智能领域的核心竞争力 ,为数字经济高质量发展注入新动能。
作者:朱文彬