算力需求爆发式增长带动电力消耗持续攀升
国内智能算力产业近两年迎来指数级扩容，算力需求爆发式增长直接带动电力消耗持续攀升，算电绑定的产业趋势愈发凸显。数据显示，2026年国内智能算力规模预计达到1460.3EFLOPS，相较2024年实现翻倍增长。从模型调用数据来看，行业增长势头更为迅猛，国内大模型日均Token调用量从2024年初的1000亿，飙升至2026年3月的140万亿，两年增幅高达1400倍。其中豆包平台日均Token使用量已突破120万亿，算力商业化落地成效显著；同时火山引擎平台累计Token调用破万亿的企业数量，从2025年底的100家增长至140家，政企端算力需求持续扩容，而所有算力调用、模型迭代的底层支撑，均来源于稳定的电力供给。
AI全产业链的运转具备高耗电、全天候运行的特征，电力已成为制约算力规模化落地的核心底层要素。大模型前期训练阶段，需要海量AI芯片长时间连续运转，单次大模型完整训练耗电量极高，例如GPT-3模型单次训练耗电约1.287吉瓦时，等效于120户美国家庭全年用电总量。模型正式商用后，电力消耗并未回落，用户日常发起的问答、搜索、代码生成、图片创作等操作，均需要服务器实时运算耗电，尤其AI智能体迭代普及后，单次用户操作背后包含任务拆解、工具调用、代码执行、多轮校验、纠错迭代等数十次模型循环调用，进一步大幅抬高算力与电力消耗。
与此同时，数据中心冷却系统、变配电设备、UPS备用电源等配套设施同步全天候运行，叠加算力集群规模化扩容，整体电力负荷持续走高。更关键的是，智算中心属于核心一级负荷，无法像普通工业设施随意停机，供电稳定性、电力容量、电价成本直接决定智算项目的落地规模与商业化效益。
电力短缺成为制约产业发展的全新核心瓶颈
算力行业用电量持续高速增长，已成为全社会用电增量的核心来源。2025年国内算力中心总用电量达到1960亿千瓦时，较2024年新增300亿千瓦时，同比增幅18.1%。随着AI算力持续扩容，行业用电规模将保持高速增长，机构预测2030年国内数据中心用电量将突破7000亿千瓦时，占全社会用电量比重超5%。行业发展逻辑已发生根本性切换，过去市场布局AI基建的核心痛点是高端芯片供给紧缺，而当前算力规模持续扩张后，电力容量不足、供电不稳定、用电成本偏高，成为制约产业发展的全新核心瓶颈。
国内新能源装机规模持续快速增长
风光新能源逐步成为电力供给主体，但消纳压力、出力波动问题持续凸显，为算电协同发展创造了核心契机。2025年全国风电、光伏新增装机超4.3亿千瓦，累计装机总量突破18亿千瓦，历史性超越火电装机规模，新能源装机占比从2020年的25.7%提升至48.5%。但新能源发电具备间歇性、波动性特征，光伏仅白天出力、风电受天气影响极大，发电节奏与居民、工业传统用电错配，导致新能源消纳难题凸显。
2025年全国风电、光伏利用率首次双双跌破95%，西部地区问题更为突出，青海、西藏、新疆、甘肃等地光伏利用率不足90%，西藏风光利用率更是低于70%，大量绿电因本地消纳不足、跨区输电损耗高、通道有限被迫限发。而智算中心用电负荷大、运行周期长、可集中布局、可柔性调度，能够高效承接西部富余绿电，形成“算力跟着电力走”的全新产业布局模式，有效破解新能源消纳痛点。
算电协同首次写入政府工作报告
算电协同并非简单的绿电采购，而是通过空间布局、运行时序、任务调度的全方位优化，实现算力与电力资源的高效匹配，相关模式已上升为国家级战略。2026年算电协同首次写入政府工作报告，后续国家发改委等四部门出台专项政策，明确阶段性发展目标，提出2027年初步建成安全、绿色、经济的AI能源保障体系，2030年持续提升算力设施绿电供给占比，同时落地绿电直连政策，优先支持算力园区对接风光电站。
从落地逻辑来看，低时延、高实时性的金融交易、云端对话、搜索服务等算力任务，需就近布局保障服务质量；而大模型训练、批量数据渲染、离线数据分析等低时延敏感型任务，可集中布局宁夏、内蒙古、甘肃、青海等新能源富集区域，直接消纳本地绿电，降低远距离输电损耗与用电成本。同时算力园区可依托UPS、储能、蓄冷系统参与电网调峰，新能源出力高峰、电价低谷时段加大算力任务投放，用电高峰时段缩减非实时任务，实现算力负荷柔性调度。
4种项目已经开始运行
国内已落地四类差异化算电协同标杆项目，形成因地制宜的多元化发展模式，验证了产业落地可行性。中卫云基地主打大规模绿电直供模式，配套50万千瓦光伏电站直连供电，叠加储能与电网兜底，后续规划150万千瓦风电项目，全年绿电发电量可完全覆盖园区用电，大幅降低碳排放。甘肃庆阳项目聚焦风光储聚合供电模式，依托200万千瓦新能源装机，打造超15万P智算规模，集聚大量数字经济企业，持续为园区输送稳定绿电。
乌兰察布项目侧重源网荷储一体化调度，通过风电、光伏、储能、电网、算力中心系统联动，提升新能源自发自用比例，可再生能源替代率接近40%。上海临港海底数据中心创新融合海上风电与海水冷却模式，依托近海海上风电场直供绿电，利用海水自然降温降低能耗，绿电直供率超95%，节能降本效果显著。四类项目适配不同区域资源禀赋、电网条件与算力需求，为全国规模化推广提供成熟范本。
算电协同规模化落地后，产业新增投资将集中流向算力硬件与电力配套两大核心赛道。算力设备端，Token调用量持续爆发带动训练、推理硬件需求扩容，AI芯片、服务器、高速网络、互联设备需求持续高增，同时硬件性能、算力利用率的提升，能够在同等电力条件下产出更多Token，摊薄单位算力用电成本。
电力配套端，算力园区落地需要完善的配电、变电、UPS、储能、制冷系统及能源管理平台，以此对冲新能源出力波动，保障算力集群7×24小时稳定运行。从成本结构来看，西部绿电电价具备成本优势，可有效降低算力电力能耗成本，但整体算力成本仍取决于硬件折旧、带宽资源、运营维护、算力利用率等综合因素，低价绿电仅能优化部分成本，硬件迭代、系统优化、算力高效调度仍是提升产业盈利空间的核心关键。
相关公司
泽宇智能：公司深耕算电协同算力载体环节，聚焦数据中心电力配套建设与智能运维服务，受益于绿电直连、源网荷储项目加速落地，变电、配电、能源管理等电力配套设备具备前置落地属性，能够优先承接算力园区基建增量需求。
南网数字：公司立足算电协同软件与数字化管理环节，主营电力数字化系统与智能调度平台，可实现电源、储能、电网负荷、运行数据的一体化统筹调度，适配算力负荷随新能源出力、电价动态调节的行业需求，后续业绩兑现取决于具体项目落地与合同体量。
301***：公司属于算力载体核心标的，主营数据中心精密制冷设备，适配AI高功率服务器高密度散热需求，制冷效率直接决定算力园区整体耗电水平与运营成本，是算电协同降本增效的关键环节，业务增量取决于项目集采入围与交付落地进度。
002***：公司专注数据中心高端供配电设备领域，覆盖变电、配电、整流、备用供电全系列产品，适配AI算力集群高稳定性、不间断供电的严苛需求，充分受益绿电直连项目规模化落地，同时行业存在项目招标、交付、收入确认的阶段性时间差。
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作者：于晓明 执业证书编号：A0680622030012
算力需求爆发式增长带动电力消耗持续攀升
国内智能算力产业近两年迎来指数级扩容，算力需求爆发式增长直接带动电力消耗持续攀升，算电绑定的产业趋势愈发凸显。数据显示，2026年国内智能算力规模预计达到1460.3EFLOPS，相较2024年实现翻倍增长。从模型调用数据来看，行业增长势头更为迅猛，国内大模型日均Token调用量从2024年初的1000亿，飙升至2026年3月的140万亿，两年增幅高达1400倍。其中豆包平台日均Token使用量已突破120万亿，算力商业化落地成效显著；同时火山引擎平台累计Token调用破万亿的企业数量，从2025年底的100家增长至140家，政企端算力需求持续扩容，而所有算力调用、模型迭代的底层支撑，均来源于稳定的电力供给。
AI全产业链的运转具备高耗电、全天候运行的特征，电力已成为制约算力规模化落地的核心底层要素。大模型前期训练阶段，需要海量AI芯片长时间连续运转，单次大模型完整训练耗电量极高，例如GPT-3模型单次训练耗电约1.287吉瓦时，等效于120户美国家庭全年用电总量。模型正式商用后，电力消耗并未回落，用户日常发起的问答、搜索、代码生成、图片创作等操作，均需要服务器实时运算耗电，尤其AI智能体迭代普及后，单次用户操作背后包含任务拆解、工具调用、代码执行、多轮校验、纠错迭代等数十次模型循环调用，进一步大幅抬高算力与电力消耗。
与此同时，数据中心冷却系统、变配电设备、UPS备用电源等配套设施同步全天候运行，叠加算力集群规模化扩容，整体电力负荷持续走高。更关键的是，智算中心属于核心一级负荷，无法像普通工业设施随意停机，供电稳定性、电力容量、电价成本直接决定智算项目的落地规模与商业化效益。
电力短缺成为制约产业发展的全新核心瓶颈
算力行业用电量持续高速增长，已成为全社会用电增量的核心来源。2025年国内算力中心总用电量达到1960亿千瓦时，较2024年新增300亿千瓦时，同比增幅18.1%。随着AI算力持续扩容，行业用电规模将保持高速增长，机构预测2030年国内数据中心用电量将突破7000亿千瓦时，占全社会用电量比重超5%。行业发展逻辑已发生根本性切换，过去市场布局AI基建的核心痛点是高端芯片供给紧缺，而当前算力规模持续扩张后，电力容量不足、供电不稳定、用电成本偏高，成为制约产业发展的全新核心瓶颈。
国内新能源装机规模持续快速增长
风光新能源逐步成为电力供给主体，但消纳压力、出力波动问题持续凸显，为算电协同发展创造了核心契机。2025年全国风电、光伏新增装机超4.3亿千瓦，累计装机总量突破18亿千瓦，历史性超越火电装机规模，新能源装机占比从2020年的25.7%提升至48.5%。但新能源发电具备间歇性、波动性特征，光伏仅白天出力、风电受天气影响极大，发电节奏与居民、工业传统用电错配，导致新能源消纳难题凸显。
2025年全国风电、光伏利用率首次双双跌破95%，西部地区问题更为突出，青海、西藏、新疆、甘肃等地光伏利用率不足90%，西藏风光利用率更是低于70%，大量绿电因本地消纳不足、跨区输电损耗高、通道有限被迫限发。而智算中心用电负荷大、运行周期长、可集中布局、可柔性调度，能够高效承接西部富余绿电，形成“算力跟着电力走”的全新产业布局模式，有效破解新能源消纳痛点。
算电协同首次写入政府工作报告
算电协同并非简单的绿电采购，而是通过空间布局、运行时序、任务调度的全方位优化，实现算力与电力资源的高效匹配，相关模式已上升为国家级战略。2026年算电协同首次写入政府工作报告，后续国家发改委等四部门出台专项政策，明确阶段性发展目标，提出2027年初步建成安全、绿色、经济的AI能源保障体系，2030年持续提升算力设施绿电供给占比，同时落地绿电直连政策，优先支持算力园区对接风光电站。
从落地逻辑来看，低时延、高实时性的金融交易、云端对话、搜索服务等算力任务，需就近布局保障服务质量；而大模型训练、批量数据渲染、离线数据分析等低时延敏感型任务，可集中布局宁夏、内蒙古、甘肃、青海等新能源富集区域，直接消纳本地绿电，降低远距离输电损耗与用电成本。同时算力园区可依托UPS、储能、蓄冷系统参与电网调峰，新能源出力高峰、电价低谷时段加大算力任务投放，用电高峰时段缩减非实时任务，实现算力负荷柔性调度。
4种项目已经开始运行
国内已落地四类差异化算电协同标杆项目，形成因地制宜的多元化发展模式，验证了产业落地可行性。中卫云基地主打大规模绿电直供模式，配套50万千瓦光伏电站直连供电，叠加储能与电网兜底，后续规划150万千瓦风电项目，全年绿电发电量可完全覆盖园区用电，大幅降低碳排放。甘肃庆阳项目聚焦风光储聚合供电模式，依托200万千瓦新能源装机，打造超15万P智算规模，集聚大量数字经济企业，持续为园区输送稳定绿电。
乌兰察布项目侧重源网荷储一体化调度，通过风电、光伏、储能、电网、算力中心系统联动，提升新能源自发自用比例，可再生能源替代率接近40%。上海临港海底数据中心创新融合海上风电与海水冷却模式，依托近海海上风电场直供绿电，利用海水自然降温降低能耗，绿电直供率超95%，节能降本效果显著。四类项目适配不同区域资源禀赋、电网条件与算力需求，为全国规模化推广提供成熟范本。
算电协同规模化落地后，产业新增投资将集中流向算力硬件与电力配套两大核心赛道。算力设备端，Token调用量持续爆发带动训练、推理硬件需求扩容，AI芯片、服务器、高速网络、互联设备需求持续高增，同时硬件性能、算力利用率的提升，能够在同等电力条件下产出更多Token，摊薄单位算力用电成本。
电力配套端，算力园区落地需要完善的配电、变电、UPS、储能、制冷系统及能源管理平台，以此对冲新能源出力波动，保障算力集群7×24小时稳定运行。从成本结构来看，西部绿电电价具备成本优势，可有效降低算力电力能耗成本，但整体算力成本仍取决于硬件折旧、带宽资源、运营维护、算力利用率等综合因素，低价绿电仅能优化部分成本，硬件迭代、系统优化、算力高效调度仍是提升产业盈利空间的核心关键。
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泽宇智能：公司深耕算电协同算力载体环节，聚焦数据中心电力配套建设与智能运维服务，受益于绿电直连、源网荷储项目加速落地，变电、配电、能源管理等电力配套设备具备前置落地属性，能够优先承接算力园区基建增量需求。
南网数字：公司立足算电协同软件与数字化管理环节，主营电力数字化系统与智能调度平台，可实现电源、储能、电网负荷、运行数据的一体化统筹调度，适配算力负荷随新能源出力、电价动态调节的行业需求，后续业绩兑现取决于具体项目落地与合同体量。
301***：公司属于算力载体核心标的，主营数据中心精密制冷设备，适配AI高功率服务器高密度散热需求，制冷效率直接决定算力园区整体耗电水平与运营成本，是算电协同降本增效的关键环节，业务增量取决于项目集采入围与交付落地进度。
002***：公司专注数据中心高端供配电设备领域，覆盖变电、配电、整流、备用供电全系列产品，适配AI算力集群高稳定性、不间断供电的严苛需求，充分受益绿电直连项目规模化落地，同时行业存在项目招标、交付、收入确认的阶段性时间差。
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作者：于晓明 执业证书编号：A0680622030012
