【新华财经调查】 “算电协同”赛道升温 三重阻力叠加施压亟待破局

新华财经北京7月13日电（记者刘旭阳、沈寅飞、吕光一）算力与电力深度协同，被视为破解AI时代能源瓶颈的关键路径之一。今年上半年，“算电协同”叙事在政策、市场、产业端持续升温。

然而，新华财经记者近期调研发现，协同落地之路并不平坦。从体制机制差异到建设规划周期错配，再到负荷计量等技术瓶颈，多重障碍交织叠加。专家指出，亟需从规划、调度、市场等多维度同步破局，推动“算”与“电”走向双向互联。

 “算电协同”赛道升温

算力与电力的深度协同被视为破解AI时代能源瓶颈的关键路径。回望上半年，市场层面，A股“算电协同”概念持续爆发，大唐发电、华电辽能等股价多次涨停；利通电子、润泽科技、协创数据等企业一季度净利润均实现快速攀升。

今年6月以来，多家上市公司密集披露算电协同业务进展。协鑫能科与韶关市政府签署合作框架协议，华南智算中心一期拟投100亿元；九洲集团在投资者交流中表示，将算电协同作为第二增长曲线，布局数据中心、智算中心等全链条业务。国电南自相关负责人介绍，企业已将顺应“电力+算力”融合趋势明确写入“十五五”规划，提出聚焦输电、变电、配电、用电、微网等场景，充分发挥发电侧、电网侧协同控制技术积淀。

随着算力需求快速扩张，人工智能数据中心（AIDC）功耗密度提升，电力需求的增量结构正在发生显著变化。据国家能源局统计，2026年1-5月，互联网数据服务用电量达403亿千瓦时，同比增长44.6%，增速远超同期全社会用电量平均水平，贡献了全社会超5%的用电增量。新华指数研究院分析师常旭蝉认为，该指标是反映算力侧电力消耗的核心参照。

“算力需求正成为电力需求新的重要结构性增量。”长江证券电力及公用事业行业首席分析师张韦华表示，当前来看，算力需求高涨尚未对多数电力企业报表形成大范围、显著贡献，但人工智能数据中心（AIDC）用电具备持续性、稳定性和高耗能特征，将对电力系统产生中长期、结构性影响。

中国信息通信研究院云大所副所长李洁表示，高功率机柜已成智算中心建设主流趋势，对供电的充足可靠、安全稳定、经济节约和绿色低碳提出全新要求，大型新能源基地、长时储能产业等将迎来发展窗口。

三重阻力叠加施压

热闹之下，算电协同落地并非坦途。记者近期调研发现，体系差异、建设错配与技术瓶颈叠加，协同之路梗阻重重。

体制机制方面，通常电力行业遵循以安全稳定为核心的长期规划逻辑，算力产业则是市场驱动的快速迭代模式。一位行业内部人士告诉记者，数据中心从拿地到投产的周期最快已压缩至一年以内，与电网配套工程周期存在衔接问题。与此同时，报装区域集中、容量持续升级，而变电站容量与间隔资源相对固定，拓展空间有限。

“协同”也带来新的技术挑战。国网冀北电科院电力系统研究所副所长王泽森表示，算力数据中心正在给电网负荷预测带来新的不确定性。他介绍，数据中心报装时只提供总量需求，实际负荷的阶段性增长更多取决于运营商业务，电网难以准确预判中长期运行负荷变化。

此外，算力企业的计算任务功耗主要依赖软件估算，电网运行仍以变电站监测数据为依据。“实现全链条协同，需打通‘任务—机柜—数据中心’的全链路负荷计量，将数据精确到运行层面。如果任务级功耗停留于估算而无法分类精准计量，系统便缺乏可调节能力评估的基础，协同效果将大打折扣。”王泽森说。

同时，算力企业对电力市场规则及辅助服务、现货交易等认知尚浅。北京理工大学机械与车辆学院副教授王永真此前表示，算力企业参与的积极性与内生动力普遍不足。他分析，电费虽占数据中心日常成本六成以上，但结合全生命周期投资成本核算，占比不足一成，仅属于常规支出项，难以形成有效激励。

据清华大学能源互联网创新研究院副主任刘志观察，电力团队在科技公司内部往往并非强势部门，无法指挥算力调度，“而把任务反馈给算力运营团队，对方会问值不值得做？会不会影响客户和稳定性？收益有多少？如果电费成本可忽略不计，他们就不愿冒风险。”

破局试验正在推进

专家表示，解决算电协同落地难题，需从机制、技术、市场等多维度同步破局。

国家电网有限公司原副总信息师王继业提出，应从规划、建设、调度运行、市场、技术及管理六个方面构建算电协同新机制。他强调，建立调度运行层面的“在线互联”是关键，“假如是离线、割裂的线下交流，协同也是有限的。”

技术层面，中国信息通信研究院总工程师何宝宏建议，聚焦算电协同调度、直流供电架构等关键技术，加快示范应用与规模化推广，同时健全标准体系，在协同调度、测试认证等环节建立与标准相适应的服务能力。市场层面，他提出探索建立算电协同交易机制，以市场化手段引导算力中心与电力系统形成更灵活的供需匹配。

张韦华表示，需建立“算电协同”为代表的新商业模式。以数据中心、高耗能工业等大型用电主体的长期电力需求为起点，提前锁定用户与价格，实现“以用定发”，推动行业从“先建设、再竞价”的高风险模式，逐步转向供需匹配、收益可预期的良性循环。

当前，相关试验正加速推进。6月，全国首个跨三地算电协同智能调度测试宣布完成。该测试依托电网削峰填谷需求响应机制，在上海临港数据中心、芜湖提尔液冷数据中心及皖疆绿色融合算力中心之间实现异构算力调度，跨域迁移成功率100%、功率预测精准率98%。国网山东近期也联合中国移动山东公司开展了算电协同“跨时空柔性调度”全流程验证，执行的62.3P算力任务市场交易化费用下降近四成。

在王继业看来，“算电协同”最终要走向“双向互联”：一方面，以人工智能赋能电力系统，聚焦新能源调度、功率预测等场景；另一方面，以电力支撑算力设施，围绕高密度、高可靠、高绿色的需求提升供电质量。“真正实现电力和算力互有所得、互有收获。”他说。

编辑：刘润榕

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