深夜，宁夏中卫。黄河之畔、戈壁滩上，一片由巨型模块化箱体组成的建筑群灯火通明，数以十万计的服务器发出低沉嗡鸣进行矩阵运算。这里不生产任何实体产品，但其耗电量和一座中型工业城市相当，所有的能量都流向了“0”与“1”构筑的数字世界。而在几千公里外的上海，一次对大语言模型的深度训练所消耗的电能，可支撑一栋写字楼运行一整年。算力，这个数字经济的核心引擎，正以指数级增长的能耗需求，对现代电力系统的承载极限与智慧提出新挑战。顶层设计筑牢电算融合根基当你用手机点一杯奶茶，阿里通义千问在0.03秒内完成了需求匹配；当你驾车行驶在高速路上，华为昇腾芯片以每秒30万亿次运算守护行车安全；广东深圳市70名“AI公务员”上岗，山西大同云冈石窟用人工智能（AI）修复千年壁画，豆包大模型变身智能管家……人工智能通过算力服务器和大模型，顺着网线、通过手机，服务千家万户的智能生活。当前，全球人工智能高速发展，算力需求日益攀升。“算力即国力”这句话已被讨论3年。算力是什么？它是AI的电力。国际能源署发布《能源与人工智能》报告预测，到2030年，全球数据中心的电力需求将达到约945太瓦时，略高于当前日本的总用电量。不难看出，人工智能对于能源行业具有双重影响：一方面，人工智能可能会带来一些能源安全层面的压力；另一方面，人工智能极大地推动能源行业技术创新和节能减排。如何发挥能源优势？这无疑是世界性的难题，业界期待更具开创性的“中国方案”。随着DeepSeek、千问、豆包等国产大模型的技术突破，我国人工智能整体实力实现系统性跃升。值得一提的是，中国算力平台已完成山西、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、河南、青海、宁夏、新疆10个省份分平台接入工作，实现“平台、主体、资源、生态、场景”全面贯通。算力产业迈向高质量、规模化发展的新阶段。“无论是中国还是美国，建设数据中心的前提都是在合适的位置，获得长期、稳定、可预期的电力供应。”中国工程院院士郑纬民表示，我国算力产业突飞猛进发展的背后，是电力行业的全方位保障支撑。多维破局支撑数字经济发展底座检索“算力”“人工智能”“新能源”等关键词，可以看到，近年来，我国相关部门已出台多项相关政策。2025年5月，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，提出加快构建算力互联互通体系，到2028年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成具备智能感知、实时发现、随需获取能力的算力互联网。算力网的互联互通，将进一步提升算力调度的灵活性，进而改变其电力需求。“这需要电力系统提前谋划，以适应算力网发展带来的用电特性变化。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所总工程师郭亮说。“十四五”以来，“东数西算”成为国家重大生产力布局的战略工程，规划建设了8个国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群。2025年，这一布局已全面建成并高效运行，覆盖东中西部14个省份，带动社会投资超过万亿元。将东部算力需求向西部风光水资源富集地区迁移，甘肃庆阳、内蒙古乌兰察布等西部城市崛起为算力新城，推动区域数字经济均衡发展。以全国一体化算力网络甘肃枢纽节点庆阳数据中心集群为例：2023年，庆阳机架规模仅1.5万架；2024年，算力规模约3.1万架，到2025年，规模已达10万架。算力集群的电力需求在局部地区大幅增长。对此，庆阳供电公司计划在算力园区新建1座750千伏变电站、4座330千伏变电站及多座110千伏变电站，满足各阶段用电需求。由于算力建设周期（1～2年）短于电力建设周期（3～5年），电网企业就要承担较大的规划和先期投资压力。“数据中心具有能耗高、负荷变化大、对供电稳定性要求极高等特点。”中国能源政策研究院院长林伯强表示，数据中心必须确保不间断供电，且负荷呈现明显的季节性和周期性波动，夏季负荷较冬季高10%～15%，日间负荷高于晚间，电力网络实质承担了算力用电的部分系统成本。《算力基础设施高质量发展行动计划》等文件要求，到2025年年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%；到2030年年底，全国数据中心平均电能利用效率、单位算力能效和碳效达到国际先进水平，可再生能源利用率进一步提升。电力成为影响算力的重要变量。降本增效促进绿色电力向算力转化事实上，电力目前是中国算力布局中的一个现实优势条件。中国在西部地区拥有相对充足、成本较低的风电和光伏发电资源。在青海省海东市河湟新区，中国电信（国家）数字青海绿色大数据中心的机房内，服务器平稳运转，大屏上实时显示水电、光伏发电、风电的供电占比。这里是全国首个100%清洁能源可溯源的数据中心，依托青海94.6%的清洁能源装机优势，通过区块链技术实现每一千瓦时电的“绿电身份”可追溯。“算力未来的发展，一定是要求电力‘供得多、供得稳、供得绿’，还要‘供得便宜’。”中国新能源电力投融资联盟秘书长彭澎说。国家发展改革委高技术司副司长赵志丹日前也表示，电力系统和算力系统需要协同发展，探索降本增效路径。当一座超大型智算中心单日耗电量约等于3000户家庭年用电量时，如何让每一千瓦时电更高效、更清洁，成为决定中国AI竞争力的关键。国网能源研究院有限公司数字经济研究所副所长孙艺新建议，在宏观层面，需要把算力任务“挪”到成本更低、用能更绿色的地区。阿里巴巴通过阿里云算力调度系统，将江苏南通数据中心搜索业务和推荐业务迁移至绿电供给丰富的河北张北数据中心，降低南通机房用电量，增加了华北区域的绿电消纳。电力并非算力运营成本中占比最高的一项，却是影响算力能否持续发展，以及单位算力成本能否下降的重要因素。算力中心“懂了”错峰用电和削峰填谷，就能反过来挣电力的钱。一方面是省钱有妙招，某云计算平台把用户夜间生成的AI绘画任务，批量调整到2～5时执行。这段时间新能源出力充裕，电价只有白天的三分之一。另一方面是挣钱有奇招，上海联通国际数据港通过大容量柴油发电机组和不间断电源（UPS）开展多轮次虚拟电厂响应测试，3座数据中心可削减上万千瓦负荷。数据中心通过参与需求侧响应等电力辅助服务市场，可获得相应的经济收益。目前，我国先进算力中心正在不断优化自身节能技术：国家超级计算成都中心通过采用先进制冷系统和优化制冷方式，使电能使用效率（PUE）从1.38降低到1.3，年节约用电量98万千瓦时、用电成本约68.6万元。位于浙江省云和县的紧水滩水冷式绿色数据中心项目，在数据中心行业首创自流式水冷技术，通过深层低温湖水替代传统压缩机制冷，且剩余水头可回收用于发电，从而实现全年的自然冷源供应，整体PUE达到1.13。系统布局引领算电协同新路径电力算力协同仍处于起步阶段，郭亮认为目前还存在系统化的布局问题。“可以‘抄作业’的成熟模式少，电力网和算力网协同缺乏系统顶层设计，跨省跨区交易模式、协同运营规则体系等仍处于空白。跨主体间缺乏业务对接与资源共享平台，电算动态优化调度等核心技术有待进一步突破。”郭亮说。面对这些问题，怀柔实验室可再生能源研究中心主任金和平表示，电力系统有责任、有必要也有能力先行先试。国家电网、南方电网正密切跟进国家电算协同顶层设计要求，一边深度参与跨省跨区电力算力调度机制构建及试点建设，一边依托自身电碳协同体系优势，推动电力、算力资源在跨区域、跨时段的深度融合。从搭建制度框架到铺设数字底座，这场“电—算—碳”一体化的顶层设计，正为全国算力网络注入绿色动能——你刷的每条AI视频、用的每项智能服务，都可能来自更清洁、更高效的绿电。“围绕供电可靠性、负荷灵活调节、跨区协同调度等核心场景，需多元探索电算协同样本。”国家电网有限公司信息通信中心（大数据中心）人工智能应用部主任王宏刚表示，从保障算力“不掉链子”到让绿电“用得更好”，这些试点不仅要验证技术可行性，更要形成可复制的方案，为行业提供既能降本又能减碳还能提效的融合路径。正如郭亮提到的，从政策跟踪到技术攻坚再到试点示范，需要系统性布局，推动算力与电力从“各自为战”转为“双向奔赴”。