本文首发于《能源》杂志2026年第5期封面文章栏目。
文/本刊记者 武魏楠 范珊珊
算电协同已成为国家级新基建风口，在政策与资本的双重加持下快速升温。但其落地过程中，供需博弈、机制卡点与现实困局也随之浮现
2026年5月18日收盘时，大唐发电的股价定格在7.93元。虽然当天的日涨幅仅有微弱的0.13%，但这并未掩盖其近期的火爆表现——在过去20个交易日中，该股已累计飙升了103.86%。
导致股价暴涨的因素是多重的，但其中一个重要原因一定不会被大家忽视：多家媒体报道，5月2日，中国首个大规模“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，标志着国家“东数西算”工程实现了从沙漠风光资源到数字算力负荷的直连直通。
“算电协同”作为国家级新基建被写入今年的《政府工作报告》后，这一概念已经成为2026年最为火爆的蓝海。2026年4月四部门联合印发的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，更是把“算电协同”这一战略推上了高潮。
大唐发电股价的飙升只是“算电协同”火爆的一个侧影。在产业端，算电协同项目受到了政府、企业和产业基金的联合追捧；在资本端，资金疯狂涌入，产业链全线受益，覆盖绿电运营、智算中心、电网调度、储能液冷等。
事实上，从AI开始火爆起，电力供给问题就开始备受关注。2023年，马斯克就公开表示芯片短缺之后，就将面临变压器短缺。2024年，马斯克更是直接说出电力短缺马上就要限制AI发展。同样是在2024年，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼表示，AI未来的能源消耗远超人们预期，AI需要核聚变或者更便宜的太阳能加储能。
“算力的尽头是电力。”这一结论似乎已经不需要再去论证。然而，随着“算力的尽头是电力”成为现实，如何将电力高效、稳定地转化为算力，已成为各方不容回避的紧迫课题。在这场地方政府与企业争相竞逐算电协同的浪潮中，由于算力负荷与绿电发电特性的天然差异，无论是发电企业还是数据中心，在热捧背后正滋生着各自的担忧与博弈。
01
急迫的算力与绿电
2022年底，ChatGPT横空出世，彻底让互联网和科技界进入了AI时代。在AI大模型不断迭代的同时，算力中心便彻底暴露出了其高耗能的实体特征。
从实际数据来看，中国乃至全球数据中心的用电体量在过去几年里经历了明显的爬坡。公开数据显示，2022年，我国数据中心总用电量约为1300亿千瓦时，占全社会用电量的1.5%。到了2025年，这一数字增长至1960亿千瓦时，占比提升到1.9%。
根据银河证券的预测，到2030年，国内数据中心用电量预计突破7000亿千瓦时，在全社会用电量中的比重超过5%。这意味着2025年至2030年期间的年复合增长率高达29%。
这种因AI暴涨而带来的用电紧迫性并非中国独有。根据国际数据中心管理局（IDCA）5月的最新研究数据，在人工智能和互联网需求的拉动下，全球数据中心用电占比在过去两年内上升了15%。目前，英国和美国的数据中心耗电量占其全国电力供应的比例已分别惊人地达到了5.9%和6.0%，远超全球2%的平均水平。在爱尔兰，这一数字甚至已经达到21%，预计到2030年消耗该国三分之一的电力预算。
在大模型日常运营中，Token（词元）是衡量算力负载最基础的量化指标。国内Token调用量的走势图呈现出一条极其陡峭的曲线：2024年初，国内日均Token调用量仅在1000亿左右；到了2025年底，这一数字蹿升至100万亿；而截至2026年3月，日均调用量已经突破了140万亿。
与此同时，不同大模型由于参数规模、网络架构和硬件优化程度的不同，在消耗电力的效率上存在显著差异。银河证券数据显示，国内模型的百万Token耗电量则基本分布在0.18～1.22千瓦时的基准区间。作为对比，OpenAI的系列模型由于追求深度推理，耗电上限达到了每百万Token5.56千瓦时。
根据测算，若国内日均Token消耗量进一步增长至1500万亿的中性水平，按照百万Token耗电0.2～1.2千瓦时的范围计算，仅大模型推理一项，每年的用电需求就将落在1095亿～6570亿千瓦时之间。
2025至2026年间，由科技巨头主导的超大规模基础设施投资达到了现代史上的罕见规模。由OpenAI、软银、甲骨文等联合推进的“星门项目”（StargateProject）计划在4年内投入5000亿美元，规划的10GW算力规模，用电量足以支撑近1000万户家庭；Meta在路易斯安那州的单一智算区域，直接拉高了当地公用事业公司30%的电力需求。
这种高度集中的算力扩张，正在对传统电网施加极端的挤压，并直接导致了电力市场价格的剧烈震荡。2026年第一季度，美国最大的区域电网运营商PJM发布了令市场震动的监测数据：其覆盖区域的批发电力平均价格从2025年同期的77.78美元/兆瓦时暴涨至136.53美元/兆瓦时，涨幅高达76%。这引发了关于“算力红利归巨头，用电成本归全民”的能源正义辩论。
在如此严峻的资源和财务倒逼下，绿电已经不再是一项标榜企业社会责任的选项，数据中心无论在国内还是在国外都是无法绕过的刚性选择。
首先，是政策维度的合规硬约束。根据2024年印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，到2025年底，算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》提及，要持续提升算力设施的绿电占比。
国外如阿姆斯特丹、新加坡及美国部分地区，因电网承载力限制，对未取得绿电配比或能效达标的数据中心引入了严厉的暂停连接和限入措施。
其次，除了合规压力外，数据中心自身的成本控制逻辑，是其对绿电产生强烈需求的另一个内生动力。在当前算力租赁和Token价格竞争日趋激烈的市场环境下，一千瓦时电便宜几分钱，直接决定了算力产品的毛利率。
从发电成本来看，水、风、光等绿电边际成本较低甚至为0，度电营业成本远低于煤电和气电。近期国内落地的绿电直连政策，则从制度上进一步放大了这种成本优势。新政策允许风电、光伏等就近消纳项目通过直连线路直接向单一用户供电，并在输配电费、系统备用费和政策性交叉补贴上给予了减免。
在海外，由于面对昂贵的公共电网输配成本和飙升的容量溢价，科技巨头开始转向能源“自救”，频繁加码清洁能源投资。例如，微软重启三哩岛核电站的1号机组，以实现老旧核电站对AI数据中心的直供；亚马逊投资SMR技术；谷歌推动FervoEnergy的地热商业化进程。
这种“自带干粮”的模式，进一步佐证了算力产业通过拥抱自主绿电规避大电网局限的必然趋势。
这种需求端的紧迫性，恰好迎合了发电侧的另一重焦虑。目前，国内大量新能源装机集中在中西部地区。受限于当地电网的送出消纳能力，这些发电资产在特定时段不得不面临着限电、弃风、弃光的困境，导致实际利用小时数无法达到预期。同时，国内绿证价格在市场上长期处于低位，发电企业的绿色资产价值未能充分兑现。
算力中心是一种高负荷、连续性强的电力用户。其空间布局和用能模式的改变，为绿电消纳提供了最理想的就地消费场景。算力运营方需要合规、廉价的绿电来应付能评并降低运营成本；新能源运营商则需要稳定、巨大的本地负荷来提升利用小时数，进而撬动环境溢价的上涨。
这种供需两端各自面临的现实瓶颈，让“算电协同”从一个政策概念，快速转变成两股产业力量在利益驱动下的实质性合流。
然而，当绿电与算力紧密捆绑、展现出巨大的产业红利时，这块新蛋糕演变成了一个多方角逐的利益竞技场，一场围绕“算电协同”主导权的争夺战已经悄然打响。
02
多方博弈
在当前的政策环境下，绿电直连在技术上已经不存在太多障碍。绿电直连基础下的算电协同项目已经脱离了单纯的技术探索阶段，演变成了一个由大型中央企业、地方政府和科技巨头共同角逐的利益竞技场。
由于优质的风光资源具有天然的地域稀缺性，而卡位核心算力节点的指数级负荷又极具经济附加值，围绕这一新蛋糕的主导权和定价权争夺已经悄然打响。
这种竞争的白热化，首先直观地体现在对“行业地位”与“首创标签”的激烈公关争夺中。2025年8月，华电集团在内蒙古和林格尔投建的绿色能源供给示范项目实现并网供电，媒体将其定义为“全国首个点对点直供数据中心的绿色能源系统”。2026年5月初，大唐集团位于宁夏中卫云基地的50万千瓦光伏电站正式投运，官方通稿同样冠以“中国首个大规模算电协同绿电直供项目”的头衔。
两个电力巨头在极其接近的时间节点上，在相近的西北区域，各自宣告抢占了算电协同的“全国第一”。
这种在话语权上互不相让的细节，折射出当前发电侧对于算力中心这一优质客户的极度焦虑与极度渴望。随着国内新能源装机规模的井喷，传统的电力市场化交易价格正面临着巨大的下行压力。而算力中心作为一种全天候运行、负荷曲线较为平稳且总量不断攀升的下游产业，已经成为发电企业眼里的“无价之宝”。为了留住这些优质负荷，发电企业不得不通过极致的让利和复杂的商业模式创新展开全方位的价格内卷。
在价格维度上，“算电协同”项目的市场化竞争已然刀刀见血。据媒体披露，大唐中卫云基地项目通过“物理直供+双边交易”的双轨体系给到算力中心的终端综合电价压低至每千瓦时0.36元。
据《能源》杂志了解，在西北新能源富集地区，有绿电直连向算力中心提供的电价，已经低至每千瓦时0.32元。几分钱的度电利差，在年耗电数亿千瓦时的数据中心账单里就是数千万元的利润。
这种极其敏感的价格战，从侧面印证了新能源运营商为了摆脱限电困境、锁定长期确定性收益，正在不惜代价地向算力巨头输血。
然而，央企之间的商业博弈只是算电协同大棋局中的一面。在政府端，围绕能耗指标、项目备案以及新型电力网络主导权的博弈则显得更为复杂。
由于AI推理侧需求开始向东部及核心城市群靠拢，局部地区的电网面临着难以承受的突发冲击。2026年5月以来，多地算力基础设施与新型电力网络项目集中进入备案和招标阶段。国内不少地方政府开始在前瞻性布局中引入电网承载力的刚性约束，人为提高了新建算力项目的准入门槛。
据《经济观察报》报道，在实际执行中，这种监管门槛正在变成一把严厉的剪刀。一些统筹算力基础设施与新型电力网络项目的地方发改委官员透露，其所在地区已经开始执行硬性标准：“新建大型算力中心必须在选址阶段即落实明确的绿电直供来源与大容量储能配套，不达标、不具备柔性负荷调节能力的项目，直接不予备案、不予电网接入。”
地方政府试图通过这种刚性约束，强行将算力企业从纯粹的“耗能大户”转化为具备虚拟电厂（VPP）调峰功能的“灵活用电单元”。
在物理技术层面，纯粹的风光电本质上是不可靠电源。数据中心想要实现100%安全供应，往往会陷入安全、绿色、低价这三者难以平衡的“不可能三角”。
算力运行容不得一毫秒的中断。为了防范风光电波动的断电风险，传统数据中心被迫在机房外配置大量极低利用率的柴油发电机组和UPS不间断电源，给企业造成了巨大的资产沉没成本。
虽然国家政策要求新建数据中心的绿电占比要达到80%的硬红线，但由于风光发电的有效利用小时数天然偏低，纯粹的物理直供在现实中极难超过50%。
“如果想要100%依靠纯物理直供来平替传统火电，至少需要配置3倍的光伏装机和15倍的储能容量。这在经济上完全是不切实际的。”世纪互联集团高级副总裁戚野白解释说。
在这种物理直供短期内无法突破技术瓶颈的制约下，算力行业不得不通过大量购买绿证的方式，来达成账面上的合规和能评指标。然而，当前中国绿证在国际上缺乏普遍的互认机制，无法直接对接海外严苛的碳足迹追溯标准。目前，国内企业主要只能依靠国内政策强制配额内部消化，或者依赖外企为了对冲总部的ESG要求进行买单。
算力中心面对严苛绿电政策的尴尬，让地方政府在执行的时候不可避免地陷入了新老政策交替的灰色地带与执行困境。
东部地区发改委的相关人士在谈及此事时表达了普遍的无奈和怨言。一位基层干部向《能源》杂志直言：“这个事情在基层确实很难说得清。现在大方向听起来是个亮眼的口号，但在具体的操作层面，有很多细节问题是糊里糊涂的。最大的矛盾就在于，新项目可以用硬性指标卡死，那老的存量项目怎么说？”
与此同时，东部地区的算力中心在试图配置绿电或者实现绿电直连时，面临着客观现实障碍。不同于土地广袤、风光富集的西部，东部部分省份由于土地资源紧张，极度缺乏大型集中式地面电站。尽管当地拥有体量庞大的分布式屋顶光伏和分散式风电，但现行的电力法规和技术调控条件并不允许这些零散的分布式项目与算力中心进行点对点的直连。这种技术与机制的缺位，导致东部算力中心空有政策硬性指标，却在本地找不到合规且具备物理溯源特征的绿电来源。
针对这一突出的现实卡点，新能源业界正在自下而上地展开制度与商业模式的突围。正泰新能源董事长陆川近期透露，正泰已经结合行业痛点，向有关管理部门正式提交了关于“分布式汇流直供”的方案建议。该方案试图通过建立一个集中的物理或虚拟汇流枢纽，将原本散落在东部各处的分布式绿色电力聚合起来，再统一以专线或柔性通道直供到区域内的算力中心。
这一机制层面的创新尝试，或许会成为破解东部地区算力中心绿电直连僵局、打破地理错位障碍的最具可能性的解决方案。
在每一度绿电点亮服务器指示灯的背后，政企之间、央企之间以及新旧用能机制之间的拉扯正在让这个新兴产业的每一步推进充满张力。
政府端既想保住算力的全球竞争力、拉动数字经济投资，又必须守住低电价这一保障制造业和民生的红利底线；企业端则在合规的雷区和价格的内卷中疯狂试探，试图在混乱的规则中咬下最大的一块蛋糕。
03
“以荷定发”困局
随着绿电直连的算电协同逐渐“遍地开花”，这种“源荷直连”模式在初期规划中被认为能够有效解决数据中心的低碳合规要求和发电企业的消纳问题。
然而，在项目进入真实结算与日常调度周期后，作为投资主体的央企发电集团在财务数据面前感受到了实际压力。算力中心作为电力负荷，真实的用电表现与前期可行性研究报告中的测算存在偏差，这引发了发电企业对投资回报率（ROI）的担忧。
这种担忧主要源于绿电直连模式下电力运行逻辑的改变。在传统的大电网模式下，发电企业将电力送入大电网，消纳与调配由电网公司统一负责，发电量并不与单一用户的生产波动直接挂钩。
但在目前的“点对点”绿电直连或源网荷储一体化模式下，电力系统遵循的是“以荷定发”的逻辑。“在这种模式下，负荷侧的数据中心需要多少电，发电侧的专属新能源电站才能供应多少电。”某个参与了算力中心绿电直连的央企发电集团员工告诉《能源》杂志，“如果算力中心的机柜空置、服务器没有运转，新能源设备就无法正常发电。”
在这种紧密的物理和商业绑定中，发电企业的资产利用效率和最终的财务回报，完全受制于数据中心的实际负荷率。
从实际运行数据来看，负荷侧的需求难以明确。有发电企业内部人士向《能源》杂志透露，在已投产的算力直供项目中，数据中心的实际用电量远未达到预期的规划标准，存在明显的缺口。这种负荷不足的现状，导致发电设备无法充分发挥作用。
“数据中心在建成初期确实存在负荷不稳定的情况。但在经过一段时间运行后，大多会恢复稳定。”一位数据中心人士称。
但数据中心负荷波动的可能性依然存在。“即便是三大运营商等行业巨头投建的超大型算力中心，目前同样面临着自身负荷无法开满的现实。”有业内人士向《能源》杂志记者表示，“由于部分新部署的智算系统运行不够通畅，底层软件生态与硬件适配存在摩擦，加之市场上真正具有持续性、高负载的AI运算需求和Token调用总额并没有出现全行业普适性的爆发，导致一些算力中心的机房里，服务器全天候处于高负荷运转的比例并不高。”
下游算力需求的疲软，会直接影响上游发电企业的财务表现。为了满足这些大项目动辄数十万千瓦的用电规划，发电企业在前期投入了大量资金，配套建设了高标准的风光电场以及储能系统。
如果算力中心能够按照预期满负荷用电，发电企业便可以通过长期购电协议（PPA）锁定的基础电价，实现稳定的现金流收回。然而现在，由于算力中心真实需求不足，发电设备被迫闲置，原本规划好的发电小时数无法兑现。
不仅如此，由于双方依然需要接入公共电网作为保底（在绿电不足时由公网补缺），发电企业和算力中心必须按时向电网缴纳系统运行费与过网费。在发电量不足、营业收入减少的同时，固定的过网成本与设备折旧却在持续发生，导致项目的整体投资回报率受损。
在这种被动的处境下，发电集团的内部管理和风控呈现出防范姿态。据《能源》杂志了解，近期已有央企发电集团向旗下提供算力直供电力的电厂下发通知，要求对合作的算力中心展开实际运行情况的暗中核查。
一方面这是发电企业针对下游是否存在不合规“挖矿”行为的合规检查，另一方面这是发电企业在投资回报倒逼下对负荷真实性的再查验。如果是有些算力企业为了维持负荷而暗中从事耗电极大的违法挖矿业务，用电负荷虽然能够呈现出满负荷状态，但这在合规层面上存在巨大的风险。
这让夹在中间的电力企业略感被动。从合规和合同层面来讲，发电集团与算力中心已经签订了多年的绿电直供协议，只要手续合规下游怎么用电、用来算什么，原本不属于发电企业的监管范畴。但现在，如果任由下游为了维持负荷而铤而走险，未来一旦爆发合规整顿风险，整个直连专线项目将面临着被叫停的连带危机。可如果严格执行核查，彻底挤掉负荷泡沫，暴露出来的又是真实的用电需求不足。
这种局面打破了发电企业对算力负荷“高稳定性”的固有认知。过去在消纳压力下，电厂普遍将算力中心视为能够无条件消费电能的优质负荷，以此回收环境溢价。但“以荷定发”的现实表明，在数字产业商业闭环尚未跑通、下游应用无法提供持续支撑时，这种深度绑定反而将能源企业拖入了资产利用率低下的困境。如何促使下游提升真实负载、盘活闲置发电设备，已成为发电侧在算电协同深水区必须解决的核心痛点。
然而，在这场算电协同的宏大试验中，感到焦虑的并不只有上游的发电企业。作为电能的消耗端，数据中心在面对绿电直连与“以荷定发”的机制时，同样有着自身难以平衡的商业考量与现实担忧。
04
算电如何协同？
在《能源》杂志的采访中，多位业内人士均表示，目前，“算电协同”正处在从技术示范走向规模商用的关键过渡期。
在华北电力大学电气与电子工程学院教授丁肇豪看来，“算电协同”含义可从三个层面进行理解。第一是规划与选址协同。数据中心选址时，电力资源禀赋，特别是绿电可获得性，变得与网络、市场需求同等重要。第二是运行协同。这不仅要求电网提供可靠电力，而且希望算力中心能从“刚性负荷”转变为“柔性可调资源”，在绿电多时多用、电网紧张时少用，辅助电网稳定。第三是市场协同。未来算力服务（如AI调用）或许也能引入“分时定价”，用价格信号引导需求，实现与电力供给的精准匹配。
当下，规划选址层面的协同，在内蒙古、贵州等西部算力枢纽已有体现，就是大型的数据中心更多地向西部绿色电源富集的区域转移。然而，即使在这些区域，时间的协同也有错配的情况。通常情况下，算力中心建设周期1～2年，配套电网与新能源基地往往需要3～5年甚至更久。枢纽节点投运初期常遇“算力等电”或“电等算力”的窘境。
但更深层的运行调度和市场协同，仍大量处于实验室研发和试点验证阶段。如果真正走向可持续的商业化运行，还要攻克跨系统感知、调度优化等技术，并建立相应的市场机制。
算电协同是“西电东送”和“东数西算”的战略升级。“西电东送”和“东数西算”更侧重解决能源和算力在空间上的错配问题，是“物理搬运”。西部数据中心与新能源选址整体耦合，但局部方案、具体设计落地时并非完全匹配。数据中心接入需要电网提前预留线路走廊、变电站间隔资源。随着智能算力的扩张、数据中心的密集并网和规模化聚合，接入电压等级有抬升趋势，属地电网的增容压力、规划难度进一步增加。
换言之，“算电协同”追求的是系统性规划与智能调度，让电力和算力在规划、建设、运营的全周期实现深度联动与双向优化，是从空间布局到系统效率的跃升。因而，系统性协同的挑战更大。
算力中心的计算任务可分为延迟敏感型（如金融交易、实时支付等，需即时处理）和延迟容忍型（如图像处理、计算密集型任务等，可容忍一定延时）两类。延迟容忍型算力负载拥有优异的时空调节性能：空间上，可将计算任务转移至风光资源富集地区的算力中心，实现可再生能源就近就地消纳；时间上，可将任务从用电高峰时段转移至低谷时段，为电网提供削峰填谷的潜力。此外，算力中心内部配置的备用柴油发电机、不间断电源（UPS）、蓄冷装置等，也具备可观的灵活性调节潜力。
然而，对于现阶段的算力中心而言，保障稳定运行是第一要务。大模型训练对供电质量要求严苛，毫秒级波动即可导致训练中断、参数失误，损失数百万元。单机柜功率密度大幅提升带来强冲击负荷，电网调压调频压力剧增，局部供电瓶颈持续加剧。
在采访中，上述数据中心人士均表示，对于响应电网以及配合源测进行算力调节就是“算随电动”意愿不强。以GW级的算力中心为例，总投资约2000亿元。其中，80%投资为算力芯片，20%为机房、配电、制冷等基建。因而，对于运营商来说，提高芯片利用率，降低折旧才是他们最关心的。算力中心虽可参与调峰调频，但辅助服务市场定价偏低，收益难抵设备损耗与运营风险。
中国移动浙江公司总经理杨剑宇指出，我国总体电力供应充足，但算力电力空间错位问题突出。东部地区算力需求旺盛、电力对外依存度高，智算中心供电配套亟待补强；西部地区能源富集，却缺乏高效消纳场景。针对这一难题，要坚持全国“一盘棋”，推进双向协同布局：一方面引导“算力跟着电力走”，将高负载、高能耗的AI训练需求有序向西部绿电富集区转移，盘活闲置能源；另一方面鼓励“电力跟着算力建”，加快推进“西电东送”通道、储能配套等基础设施建设，支持东部因地制宜布局沿海核电、深远海风电等新型能源，就近保障实时性AI应用需求。同时，搭建跨区域算力电力调度平台，打破区域壁垒，实现资源最优配置。
当前算力与电力仍分属不同管理体系，调度平台互不打通：算力侧缺乏电网潮流、实时电价、碳排放等关键数据，电力侧无法精准掌握算力可调负荷与备用资源。加之跨部门审批流程冗长、标准体系不统一，算力电力协同往往停留在概念层面，难以落地见效。
国网冀北电力有限公司教授级高工、高级专家岳昊建议，推动更多新能源电力进入市场，积极引导数据中心参与绿电、绿证交易，探索发用双方签订多年期绿色电力购买协议，为数据中心等绿电需求量大的用户提前锁定绿电供应。要充分融合区块链、云计算、大数据等新型数字化技术开展绿电溯源，实现绿色电力的生产、传输、分配和消费全过程的透明追踪，确保绿色算力电力来源的清洁性。推进“碳—电”市场协同，推进绿证与全国碳排放权交易机制、温室气体自愿减排交易机制的衔接协调。
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