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当前 ，随着AI产业爆发式增长 ，算力已成为全球科技竞争的核心赛道。在此背景下，算力产业的叙事焦点正由此前的“抢卡” ，悄然变为“抢电 ”“抢时间 ” 。因此 ，算电协同显得必要和迫切 。
算电协同，并非“给算力供电”的简单算法。瓦特（电力）与比特（算力）双向奔赴 ，如何实现更加高效、更低成本 、更优协同？这本“经济账 ”要算明白 。
近期 ，上海证券报记者走进南方电网，就算电协同 、算力网等话题进行了采访 。
为何算电协同
“全球人工智能竞争，不是技术层面的单点博弈 ，而是AI落地赋能实体经济、赋能全产业的能力比拼 ，是综合国力的较量。这是我国布局算电协同的一个出发点 。 ”南网数字电网研究院总经理胡荣对记者表示 。
电力和算力，从20年前的平行到如今的交汇 ，再到协同 、融合 ，将是一场关乎国家竞争新优势 、AI可持续发展路径的深刻演变。
胡荣认为，在算力的发展路径上 ，国内外有着本质差异：海外无强大统一电网 ，算力发展依托分布式供电、碎片化布局；我国依托全球领先的统一大电网，走电力赋能算力、算力反哺电网的协同发展之路 ，是完全自主探索的中国特色产业模式。尽管当前我国算力在技术方面仍处于追赶阶段 ，但电力基础设施全球领先，借此可实现算力产业的换道超车和普惠落地 。
“立足全球竞争与产业升级双重维度 ，算电协同的目标并非单纯做大算力 、电力单一产业规模 ，而是通过电 、碳、算 、网全域协同，优化全社会资源配置，降低千行百业的AI应用成本 ，以数字生产力赋能实体经济 ，构筑中国数字经济的核心竞争壁垒 。”胡荣说。
2026年，“算电协同 ”被首次写入政府工作报告 ，标志着能源与数字融合发展上升为国家战略 。在胡荣看来 ，这具有三层重大意义 。
一是能源安全层面。算力需求呈指数级增长，预计到2030年我国数据中心能耗总量将超过4000亿千瓦时 ，算力用电将成为电网新型刚性负荷 。算电协同通过“算随电调 ”与“电随算用”双向互动 ，将算力中心从纯粹的“用电大户 ”转化为可调节负荷，参与电网削峰填谷 ，增强电力系统的韧性与安全性 。
二是数字经济层面。算力是数字经济的核心生产力 ，电力是算力的“燃料 ” 。算电协同通过优化算力布局 、降低算力成本、保障算力稳定性，为AI大模型 、工业互联网等新兴应用提供低成本 、高可靠的算力支撑 ，夯实数字经济的底层基础 。
三是“双碳”目标层面。国家明确要求枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80% 。算电协同推动算力中心使用绿电 ，将新能源消纳与算力需求在时空上重构，既降低算力碳排放，又为西部富余绿电提供稳定消纳出口 ，形成“绿电养算力 ，算力促消纳 ”的良性循环 。
“当前，中国算力技术与全球领先水平的差距在持续收窄 ，但在芯片、存储等核心硬件方面的效能差距依旧显著。比如 ，美国单台算力设备可实现满负荷高效输出，而我国则需要设备叠加才能达到同等算力效果。 ”南方电网电算科技数字工程有限公司技术总工程师钱琳分析称 ，若不能破解技术短板和成本劣势的困境 ，我国算力产业将处于被动跟随状态 。因此，算电协同是我国补齐算力产业短板 、构建全球价格竞争力 、推动数字经济提质升级的重要抓手 。
比较优势不同 ，路径就有不同。我国选择“集群协同”模式 ，依托电力基础设施优势，借助电价便宜且体系稳定、电网可靠全球领先 、新能源资源充沛等竞争力 ，为算力产业发展构建坚实底座 ，可以走出“集群胜单兵”的发展道路 。
有何堵点痛点
在推动算电协同方面，南方电网凭借先发布局和系统创新，成为行业先行者 。
2023年12月 ，五部门联合发布《关于深入实施“东数西算 ”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》 ，首次提及“算力电力协同 ”。
记者了解到，2024年3月 ，南方电网提出电碳算协同 、“比特与瓦特协同”等理念 ，并发布专项行动计划与完整战略落地路径，并在2025年数博会上线全国首套电碳算协同运营系统、电碳算计量模型等 。“十四五 ”期间 ，南方电网建成了“3+1+X ”数字基础设施集群 ，研发“电鸿物联”操作系统、高能效服务器，落地多项国内首创成果 。
“如果算电协同的总路程是100公里 ，那么我们目前还处于起步阶段 ，只是领先半个身位而已。 ”胡荣坦言，算电协同从先行先试到规模化落地推广 ，并非一片坦途 ，“当前电力算力深度融合的核心堵点在于标准缺失与市场机制不健全 ” 。
胡荣表示：技术层面，算力缺乏统一计量单位，不同硬件能效差异大 ，导致“电—算—碳”难以精准换算；市场层面 ，算力负荷尚未全面参与电力市场化交易，跨区域调度缺乏价格信号引导；机制层面 ，电力 、算力 、碳排各属不同管理体系 ，数据壁垒尚未完全打通；标准层面，缺乏全国统一的电算计量模型、碳足迹核算方法和协同调度协议 。
此外 ，算力发展的结构性痛点也不容忽视。在胡荣看来 ，当前国内算力产业快速扩容，但发展模式相对粗放 ，催生了资产利用率低下 、商业模式错位 、成本传导失效等结构性痛点 。
“目前 ，市场普遍认知存在偏差，认为电力成本占算力运营成本的60%至70% 。但全生命周期测算显示 ，电力成本实际占比仅12%。算力成本居高不下的核心症结在于算力资产的低效闲置。 ”胡荣说 ，当前全国算力平均利用率为40%至50%，过半数算力资源处于冗余闲置状态，资源浪费问题突出 ，导致算力价格高 。
胡荣分析称 ，算力资源冗余闲置的背后，是国内算力市场采取的是“店铺模式 ”运营 ，以及生态割裂的格局 。从供给端看 ，不同于美国算力市场以英伟达单一生态为主、资源可自由跨区域调度，国内市场英伟达 、华为昇腾 、沐曦等多技术路线并行 ，生态互不兼容、无法跨厂商调度 ，各大算力中心 、运营商站点独立核算 、独立扩容，按照各自峰值需求配置算力资源 ，造成全域的规模冗余；从需求端看 ，企业采购算力以自身峰值用量为标准，实际使用率为60%至80%。供需双向错配 ，放大了资源浪费 。
“这种商业模式导致产业链出现‘草绳卖出螃蟹价’的价值错位 。”胡荣打了一个比方 ，算力好比螃蟹，电力是捆绑螃蟹的草绳。电力作为算力生产的基础生产资料，成本透明、利润微薄 ，但经过算力厂商层层包装后 ，终端算力产品溢价高企，电力降本 、资源优化的红利被中间环节截留 ，难以惠及千行百业 ，最终导致全社会资源优化的价值落空 。而且，行业还长期存在“降价 ”的认识误区 ，国内电价为政府核定的公共属性定价 ，单纯降低算力企业或数据中心的电价，仅是社会成本的内部转移 ，将会挤压民生用电 、公共用电的利益 ，并不能真正降低终端用户的AI应用成本 。
在钱琳看来，算电协同在落地推广方面还面临跨省跨区算电交易的诸多难题。比如 ，电力交易的送端省与受端省之间存在收益分配矛盾 ，跨区输电通道容量有限且成本分摊机制不清，算力调度与电力调度的权责边界模糊，算力缺乏计量计价标准等 。
如何进行破局
“当前 ，算电协同落地的核心阻碍并非技术瓶颈 ，而是制度规则与商业模式变革的难题 。 ”胡荣说，国家通过建设全国统一大市场、全国一体化算力网、数据局统筹布局等措施 ，力求破除区域壁垒 、行业壁垒 ，但政策落地 、市场生态重构需要时间和耐心。同时，传统算力“店铺模式”的独立运营、政府属地化补贴 、多方利益博弈等情况 ，在短期内也难以彻底改变 。
加快建设全国一体化算力网 ，就是要打破保护壁垒，实现算力资源全国自由流通 、按成本与效率最优配置 ，仅以延迟、业务适配性为技术约束 ，实现市场化择优使用 。
胡荣认为，“十五五”时期 ，算电协同有三大突破口。
一是构建标准体系。算力计量 、电碳核算 、协同调度等核心标准缺失是制约规模化推广的最大瓶颈 。当前 ，南方电网已牵头IEEE算电协同分委会，加快推动“电算耦合计量标准 ”“算力任务碳排放核算标准 ”等关键标准的制定和发布，以标准引领行业 。
二是打通市场机制。推动算力负荷作为独立主体参与全国统一电力市场交易 ，建立“电—碳—算”三位一体的交易模式 ，通过市场机制调节算力资源配置，引导算力向运营成本较低、绿电富集的区域流动 。
三是技术产品化 。可将南方电网已突破的电算耦合计量表 、电碳算协同运营系统 、电鸿物联等首创技术进行产品化、商业化 ，形成可对外输出的解决方案 ，赋能全行业。
“建立‘算力—电力’一体化规划协调机制 。 ”他建议，在国家层面成立由相关部门共同参与的算电协同协调机构 ，将算力布局与电力规划 、新能源开发统筹考虑 ，从顶层设计上打破行业壁垒 。唯有规划协同，才能实现算电同频；唯有算电同频 ，才能释放算电协同的最大价值。
钱琳认为 ，算力像水 、电一样可计量、可计价、可交易，仍待完善相关机制 。
一是统一计量标准 。当前 ，算力缺乏统一计量单位 ，不同硬件架构（如GPU 、TPU 、NPU等）的算力能效比差异巨大，不同训练框架的能耗特性各异，应建立跨硬件、跨框架的标准化算力度量体系。
二是电力市场与算力市场的联动机制 。算力市场尚未与电力市场打通 ，要推动算力负荷作为独立主体参与电力市场交易 ，探索算电市场联合交易结算模式；推广新型电碳算协同产品，初步构建电碳算协同产业模式 。
三是制定算力碳排放核算标准。若想实现绿色词元的溢价和碳资产变现 ，应建立统一的算力任务碳排放核算标准和认证体系。
四是构建全行业协同平台 。建设覆盖全国的“算力—电力 ”协同运营系统 ，实现跨区域的算力资源统一管理与调度 。目前，南方电网的电碳算协同运营系统已接入全国一体化算力网 ，但全行业仍应进一步打通各算力资源的平台壁垒。
胡荣介绍 ，基于全社会资源最优配置的核心逻辑，南方电网迭代出电碳算网协同 、数字一体运营的全新体系 ，从三大层级落地产业升级：一是国家层面 ，协同规划，统筹电力设施 、算力设施、网络设施一体化布局 ，破解资源错配难题；二是区域算力集群层面 ，推动资源共享与节能降本，同时依托西部冷资源 、新能源资源，引导算力集群向资源富集区集聚 ，实现资源最优匹配；三是产业运营层面 ，数字化一体化升级，将电力 、土地、新能源 、数据统一定义为AI时代的核心生产资料 ，大规模算力集群作为词元智能生产工厂 ，依托大模型算法，将基础数据加工为标准化词元智能零部件 ，形成可流通 、可交易的数据资产 。同时 ，通过电力、算力资源的跨区域优化，降低全域词元生产成本 ，实现全社会价值最大化 。
简单做加法 ，不能将瓦特更好地变成比特。在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下，只有算电协同 ，深度融合 ，才能将我国电力资源优势 、电网调度优势，转化为算力产业优势 、数字经济产业优势，从而加快打造我国在人工智能领域的核心竞争力 ，为数字经济高质量发展注入新动能 。
作者：朱文彬
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