“算力的尽头是电力”正在成为结构性现实。一个千亿级参数通用大模型单次完整训练耗电量已突破100万千瓦时，相当于10万人口县城一整天的居民用电量。AI算力每18个月翻一番，而电力装机容量年均增速仅为5%左右，计算任务耗能增长斜率已远超电力基础设施扩建速度。
2025年全国算力中心总用电量达1960亿千瓦时，同比增长18.1%；2026年一季度互联网数据服务业用电量同比暴涨44%，占全社会用电量近1%。按中速增长预测，2030年算力中心用电量将突破5000亿千瓦时，占全社会用电量5%以上，未来五年全社会新增用电量超三分之一将被算力行业消耗。若继续用传统火电承接AI用电增量，仅算力行业碳排放就将抵消我国“双碳”目标的大部分努力，因此用可再生能源承载数字经济未来已是必答题。
随着AI算力用电爆发式增长，算力与能源的协同也在两年半内，完成了从行业概念到国家战略的跃升。2026年4月国家发展改革委、能源局、工信部、国家数据局四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》）。这标志着其进入全面落地新阶段。绿电直供作为算电协同最核心的落地载体，既是实现算力绿色化的关键，也是推动新能源消纳、构建新型电力系统的重要抓手。
现有研究多关注绿电直供对算力成本的降低作用，而对“AI与能源双向赋能”的内在逻辑、绿电直供如何支撑双向赋能的实现，以及对应的治理路径缺乏系统分析。基于此，本文以宁夏中卫云基地为核心样本，以“电力支撑算力、算力反哺电网、市场信号引导”为分析框架，解读政策逻辑，对比实践模式，剖析深层矛盾，并提出针对性的治理建议。
（一）四部门《行动方案》的核心要求与政策逻辑
四部门《行动方案》部署六大方向29项重点任务，核心是推动绿电与算力协同、提升能源领域AI应用水平。文件首次明确AI与能源双向赋能内涵：能源为算力提供绿色低碳支撑，算力反哺能源系统智能化升级。这一定位突破了传统“能源为算力配套”的单向思维，旨在同时解决AI能源瓶颈与新能源消纳难题，实现经济增长、能源安全与绿色转型的有机统一。
（二）从“各管一摊”到“三向互动”：双向赋能的范式革命
传统模式下，电力与算力系统独立运行，电力五年规划节奏完全跟不上AI半年一次的技术迭代，导致东部多地智算中心因电力容量不足推迟部署。算电协同从规划源头破解 “时间差”与“空间差”矛盾，核心是构建“三向互动”机制：
①电力支撑算力：改变“哪里有网就建哪里”的逻辑，让数据中心跟着绿电走，实现新能源就地消纳；
②算力反哺电网：数据中心作为“柔性负荷”，根据绿电出力灵活调整任务，助力新能源消纳；
③市场信号引导：通过价格机制形成“新能源越建越多、算力成本越低、电网越稳定” 的良性循环。
（三）三重压力叠加：双向赋能的时代必然性
算电协同之所以在短时间内上升为国家战略，并非偶然，而是“双碳”目标约束、能源安全需求与数字经济发展三重压力叠加的必然结果。
第一，“双碳”目标的硬约束。我国承诺2030年前碳达峰、2060年前碳中和，数据中心作为高耗能行业，是碳减排的重点领域。若不能实现算力的绿色化，“双碳”目标将难以达成。绿电直供不仅能降低数据中心碳排放，还能促进新能源消纳。
第二，能源安全的战略需求。我国能源对外依存度较高，大力发展新能源是保障能源安全的根本出路。数据中心作为稳定的电力负荷，能够为新能源提供长期稳定的消纳市场，推动新能源产业健康发展。
第三，数字经济的发展需要。AI产业已成为全球科技竞争的制高点，算力是AI发展的根基。若不能解决算力的能源瓶颈，我国AI产业将面临“缺电少能”的困境，在国际竞争中处于被动。算电协同能够有效降低算力成本，提升我国AI产业的整体竞争力。
（四）2027年：一个不能再晚的政策时间节点
《行动方案》设定明确的“两步走”目标：到2027年，国家算力枢纽节点新建数据中心绿电占比达80%以上；到2030年，算力设施清洁能源保障能力和能源领域AI应用水平达到世界领先。
这一时间节点由产业现实决定：截至2026年初，全国8个国家算力枢纽中仅宁夏、甘肃、内蒙古建成成熟绿电直供通道，其余节点绿电占比普遍不足30%。而宁夏中卫项目从规划到投运需三年，意味着未来三年是落实战略的关键窗口期。
绿电直供，就是算电协同最核心、最成熟的落地方式。它之所以成为算电协同最核心、最成熟的落地方式，根本原因在于它同时解决了双向赋能的两大核心问题：一是通过降低用电成本和提供绿电溯源，为AI产业提供安全、绿色、经济的能源保障；二是通过数据中心的柔性负荷调节，为新能源提供稳定的消纳市场，支撑新型电力系统建设。它精准解决了数据中心行业的两大痛点：一是用电成本太高，二是绿色认证太难。
传统模式下，数据中心从电网买电，最终电价中发电成本占比约50%，剩下的50%是输配电价、容量电费和各种政策性交叉补贴。而绿电直供相当于让新能源电厂和数据中心直接“对接”，绕开了电网的中间环节，每度电可以便宜5分钱左右。别小看这5分钱，一个年用电10亿千瓦时的超大型数据中心，一年就能省下5000万元，这对于利润率普遍不足10%的数据中心行业来说，是决定性的成本优势。
同时，在欧盟碳边境调节机制（CBAM）等国际规则下，物理直供的专属线路可提供清晰的绿电溯源链条，对于承接海外AI推理和云计算服务的中国企业来说，是进入国际市场的“通行证”。
目前，国内已经形成了三种主流的绿电直供模式，分别适合不同的地区和情况。
（一）宁夏中卫模式：“物理直供+双边交易”双轨并行
2026年5月2日，我国首个大规模算电协同绿电直供项目——中国大唐中卫云基地50万千瓦光伏电站正式投运。这个项目之所以被全行业视为“标杆”，是因为它创造了一种非常实用、可复制的“双轨并行”模式，解决了长期困扰行业的“增量与存量”矛盾。
中卫年日照超3000小时，新能源装机占比超60%，地处中国地理中心，光纤网络到主要城市的距离均衡，是“东数西算”工程的理想节点。
中卫项目的核心创新，就是没有搞“一刀切”的纯物理直供，而是采用了“增量用新线，存量用旧网”的双轨制：
对于2025年之后新建的数据中心，专门架设了四条110千伏的专属输电线路，光伏发的电直接送到机房，中间不经过公共电网，绿电纯度100%，而且不用缴纳输配电价；不仅实现了绿电100%就地消纳，还可通过专属线路的灵活调节，快速响应电网的调峰需求。
对于2025年之前已经建成的老数据中心，通过电力市场的双边交易，向周边的新能源企业购买绿电，不用重新架线，改造成本几乎为零。
这样一来，白天光伏发电多的时候用物理直供，晚上光伏不发电了用风电的虚拟直供补位，既实现了24小时绿电覆盖，又兼顾了经济性。目前，中卫数据中心的电价稳定在0.36元/千瓦时，绿电占比超过90%，每年可以减少二氧化碳排放365万吨。中卫“双轨并行”模式完全符合四部门《行动方案》中“因地制宜推广绿电直供”的要求，为全国其他算力枢纽节点提供了可复制、可推广的经验。
（二）三种模式大比拼：AI与能源双向赋能视角下的量化分析
中卫并不是孤例。截至2026年5月，全国已经有24个省份出台了绿电直连的配套政策，99个项目完成了审批，总投资超过500亿元，配套新能源装机规模达到3405万千瓦。各地根据自己的资源禀赋，走出了不同的路子，本文对其从经济性、技术性和适用性三个维度进行全面对比（见表1）：
贵州贵安新区是虚拟直供模式的典型代表。这里方圆200公里范围内有50多座水电站和光伏电站，通过电力市场双边交易，让数据中心直接向这些电厂购买绿电，不用改变现有电网架构。通过电力市场的价格信号，引导数据中心在绿电出力高峰时增加负荷，在用电高峰时降低负荷，实现与电网的双向互动。目前贵安新区20多家大型数据中心的绿电占比已经达到75%以上。
内蒙古乌兰察布则走了源网荷储一体化的路线。中金数据在这里建设的零碳算力基地，配套了20万千瓦风电、10万千瓦光伏和4.5万千瓦储能，形成了一个完全独立的微电网系统。这种模式形成了“发电—储能—用电”的闭环系统，数据中心的负荷完全跟随新能源出力变化，是双向赋能的最高形态，绿电消纳率可以达到95%以上，但投资成本比普通数据中心高30%左右。
青海则更为特殊：全省清洁能源占比已经超过90%，这里的数据中心哪怕直接从电网买电，用的也几乎全是绿电，根本不需要搞复杂的直供架构。一个年用电1亿千瓦时的数据中心在青海落地，碳排放只有1.8万吨，是全国平均水平的三分之一。
不过也要提醒一句，现在各地都在“抢跑”绿电直供项目，但已审批的项目里，大部分还在规划阶段。有的地方盲目补贴甚至承诺“零地价”，有的项目配套新能源电站迟迟未开工，还有不顾自身条件盲目上马物理直供导致频繁停电的情况。地方政府不能盲目跟风，一定要根据实际情况选择合适的模式，避免把绿电直供变成政策套利的工具。
双向赋能背景下绿电直供支撑算电协同的现实困境
尽管绿电直供成效显著，但实践中仍存在三大深层次矛盾，制约 AI 与能源双向赋能的长远发展。
（一）经济性矛盾：双向赋能的成本分担机制缺失
虽然绿电直供能够降低数据中心的用电成本，但在部分地区，绿电的价格仍然高于传统火电。这是因为新能源发电的间歇性特征，需要配套建设储能设施，而储能的成本目前仍然较高。据测算，配套4小时储能的光伏电站，度电成本比纯光伏电站高0.10元。
当前储能成本主要由新能源企业或数据中心单独承担，尚未建立“发电—用电—电网”三方共担的成本分担机制，这直接制约了双向赋能的可持续性。同时，绿电直供的经济性还存在明显的区域差异。在中西部新能源富集地区，绿电直供的度电成本可以低至0.25—0.30元/千瓦时；但在东部沿海地区，由于新能源资源匮乏，绿电直供的度电成本高达0.45—0.50元/千瓦时。这导致东部地区的数据中心参与绿电直供的积极性不高。
（二）机制性矛盾：双向赋能的跨部门协同与市场壁垒
绿电直供涉及电力、能源、数据、工信等多个部门，需要跨部门协同配合。但目前我国的管理体制仍然存在条块分割的问题，各部门之间的政策缺乏有效衔接。四部门《行动方案》虽然明确了各部门的职责，但在实际执行中，电力市场与数据要素市场的衔接不畅，跨省跨区绿电交易和算力调度的壁垒依然存在，导致“源荷逆向分布”的矛盾难以有效解决。
同时，我国电力市场仍然存在地方保护主义，跨省跨区绿电交易壁垒依然存在。新能源富集地区的绿电无法有效输送到东部地区的数据中心，加剧了“源荷逆向分布”的矛盾。内蒙古的风电成本只有0.18元/千瓦时，却因跨省壁垒无法输送到北京。
（三）技术性矛盾：双向赋能的技术支撑能力不足
新能源出力的间歇性与数据中心24小时不间断供电需求之间存在天然冲突。风电和光伏发电受天气影响较大，难以稳定供电。
为了解决这一矛盾，目前主要采用配套建设储能设施的方式。但储能的成本较高，技术成熟度也有待提高。锂电池储能的度电成本约为0.6—0.8元/千瓦时，远高于新能源发电成本；同时，锂电池的寿命较短，一般只有5—10年。
当前算力柔性调度技术仍处于起步阶段，数据中心参与电网调峰调频的能力有限，难以充分发挥其“柔性负荷”的作用，制约了算力对能源系统的反哺效果。大部分数据中心仍采用“按需供电”的传统模式，无法根据绿电出力情况动态调整任务分配。
绿电直供解决了“用什么样的电”的问题，实现了“电力单向支撑算力”的算电协同1.0阶段。而四部门《行动方案》提出的“AI与能源双向赋能”，标志着算电协同进入了2.0阶段——数据中心从“被动用电”变成“主动用电”，不仅是能源的消费者，更是电力系统的“智能调节器”。
（一）算力也能跟着电跑：柔性调度的技术实现
什么是“主动用电”？简单来说，就是让算力任务适应电力的变化，而不是让电力适应算力的变化。AI任务可以分为两大类：一类是实时任务，比如语音识别、图像识别、在线支付等，需要立即响应，不能中断；另一类是非实时任务，比如大模型训练、数据预处理、离线推理等，对时间不敏感，可以灵活安排执行时间。
非实时任务占数据中心总能耗的60%以上，这为算力的柔性调度提供了巨大的空间。通过AI技术，我们可以将这些非实时任务拆分成更小的模块，根据绿电出力情况和电价信号，动态分配到不同地区、不同时间执行：午间光伏满发、电价低廉时全力运行非实时任务；晚间用电高峰、电价上涨时暂停非实时任务，只保留必要的实时服务。
算力柔性调度正是四部门《行动方案》中“提升能源领域人工智能应用水平”的核心内容。通过AI技术实现算力与电力的动态匹配，既能降低算力成本，又能提高新能源消纳率，是实现双向赋能的关键技术路径。现在，这种技术已经在国内多个地方落地了：
商汤科技在上海临港的智算中心，用自己研发的能源大模型做智能调度，能提前24小时预测光伏发电量和电价，自动安排任务执行时间。系统预测准确率接近90%，每年能为商汤省下1200万元的电费；
贵州贵安已实现“哪里电价低，算力就调度到哪里”的跨区动态迁移；
上海、杭州的一些智算中心，已经开始参与虚拟电厂。在用电高峰的时候，它们会主动降低10%的负荷，帮电网渡过难关，同时还能从电网获得每千瓦时0.5元的补贴，一个夏天就能赚几百万元。
（二）全球都在探索同一条路：国际经验与中国特色
中国的探索并不是独有的。全球科技巨头都在研究怎么让AI更绿色，微软、谷歌、亚马逊都提出了自己的24/7无碳能源目标。全球科技巨头的探索本质上都是在追求AI与能源的双向赋能。
微软研究院提出的“AI Greenferencing”模式，和我们的思路几乎一模一样：他们把集装箱式的模块化数据中心直接建在风电场里，哪个风电场的风大、发电多，就把AI推理任务调度到哪个数据中心去。这样不仅不用建昂贵的输电线路，还能把风电场本来要浪费的“弃风”电都用起来。测试显示，这种模式能提高80%的AI计算吞吐量。
谷歌则建立了全球统一的算力调度平台，能根据每个地区的绿电占比和电价实时调整任务分布。2025年，谷歌数据中心的绿电占比已经达到95%，计划到2030年实现真正的24/7无碳能源。
欧盟也在大力推动算电协同发展。2025年，欧盟发布了《数据中心能效指令》，要求到2030年所有数据中心必须实现100%绿电供应，并参与电力系统调节。北欧国家凭借丰富的水电和风电资源，已经成为全球绿电数据中心的聚集地，挪威、瑞典的数据中心绿电占比已经达到100%。
对比来看，中国和国外的技术路线各有特色：国外更偏向“算力跟着电厂跑”，通过软件实现跨站点、跨国家的调度；而中国更偏向“风光储算一体化”，在一个园区里把发电、储能、用电都整合起来，形成一个小的闭环系统。与国外相比，中国的“风光储算一体化”模式更符合我国能源资源分布特点和电力体制现状，也更能体现四部门《行动方案》中“统筹布局、协同发展”的要求。
中国的优势也很明显：我们有“东数西算”这样的国家战略，可以自上而下地统筹算力和新能源的布局；我们的电力体制改革也为绿电直供开了“绿灯”，明确了绿电直连的合法身份和费用标准；再加上中西部丰富的风光资源和低廉的土地成本，中国完全有可能在算电协同这个领域走到世界前列。
针对当前算电协同的核心矛盾，结合四部门《行动方案》要求，本文提出四点优化建议：
一是强化跨部门统筹：将算电协同纳入“十五五”能源与数字经济规划，建立四部门联合协调机制，落实源网荷储算一体化布局，推动算力与新能源设施同步规划建设。
二是完善市场机制：加快建设全国统一绿电交易市场，打破跨省交易壁垒；建立“发电－用电－电网”三方共担的储能成本机制，完善数据中心调峰收益补偿政策。
三是突破核心技术：设立国家算电协同科技专项，重点攻关算力柔性调度、长时储能、绿电溯源等技术，研发适配算电协同的专用芯片与服务器。
四是健全标准体系：制定绿电直供、负荷调节、碳足迹核算等统一标准，明确数据中心参与电网调节的技术要求，防范虚假绿电与政策套利。
算电协同是数字经济与能源革命的必然交汇点，最后简单概括本文核心结论如下：
一、算电协同已进入全面落地期，未来三年将迎来爆发式增长，绿电直供将成为新建数据中心的标准配置。二、物理直供、虚拟直供、源网荷储一体化三种模式各有适用场景，未来将向“风光储算”一体化智能调度演进。三、算电协同将重塑中国经济地理格局，中西部可通过“绿电转算力” 实现产业升级，同时为电网提供柔性负荷支撑，破解新能源消纳难题。
参考文献:
文丨黄岱，广州商学院，高级经济师
编辑丨胡文娟 wenjuan.hu@wtoguide.net
来源丨《可持续发展经济导刊》2026年5月刊
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