算电协同：宏观图景与政策框架——“AI+能源”系列报告之二

摘要

东方证券绿色金融研究院指出，算力形态正从训练主导转向推理驱动：2026年年中我国智算规模达2185EFLOPS（FP16）、同比增长177%，日均Token调用量两年增长超千倍（2026年3月突破140万亿），预计2030年智算占全球算力比重超95%、我国乐观情景下智算规模达22.7ZFlops。 时间维度上，2030年可时移负荷约3350亿千瓦时、占总用电50%，但受业务连续性、GPU利用率经济性与市场机制等约束，实际可调度电量约1600—2000亿千瓦时，短期协同价值重在绿电消纳而非电网调峰。 空间维度上，东西部算力与绿电错配长期存在，2030年绿电刚性需求约3000亿千瓦时，需依赖西电东送（2030年能力4.2亿千瓦）与绿电交易机制解决，调度协同对弃电的额外消纳保守估计仅500—1000亿千瓦时。 因AIDC设备较贵、折旧快且仍在涨价，主动停机成本高，“算随电动”短期难以实现，“电服务算”将是短期主流方向，算电协同定位为“小而精”的战略性场景。 政策层面，算电协同自2023年首次提出，2026年写入政府工作报告与“十五五”规划纲要完成战略升维，电价市场机制被视为长期破局关键。

主要观点

• 算力形态从训练主导转向推理驱动，智算成为AI时代核心生产力：2026年年中我国智算规模达2185EFLOPS（FP16）、同比增长177%，日均Token调用量两年增长超千倍。

• 全球算力高度集中：中美欧日合计占88%（美国44%、中国23%、欧洲17%、日本4%），2025年6月全球算力总规模4495EFLOPS（FP32）、同比增长117%、智能算力占85%；预计2030年全球算力超50ZFlops、智算占比超95%。

• AI推理接棒训练成为算力需求爆发主引擎：全国日均Token调用量从2024年初的1000亿升至2025年底的100万亿、2026年3月突破140万亿；IDC、德勤等预测2026年推理算力占比将首次超过70%。

• “东数西算”构建八大枢纽十大集群：截至2025年底我国在用算力设施机架超1373万标准机架、万卡智算集群建成42个居全球第二，八大枢纽机架超195万架、上架率63%、智算规模138.8万PFlops占全国超80%。

• 算力物理布局走向“云—边—端”一体化泛在形态：中性情景下2030年大规模算力基础设施用电占比65%—70%，边缘算力20%—22%，端侧算力仅8%—10%。

• PUE与负载率是决定用电天花板的核�心变量：当前我国算力基础设施平均PUE约1.42、八大枢纽新建项目约1.3、先进项目已降至1.2以下；PUE每降低0.1、负载率每提升5个百分点均对总用电量产生百亿度级影响。

• 时间维度：2030年可时移负荷约3350亿千瓦时、占总用电50%（训练1250亿千瓦时全部可时移，推理3450亿千瓦时中仅离线部分1300亿可时移），多重约束后实际可调度电量约1600—2000亿千瓦时、占算力总用电量25%—30%。

• 空间维度：2030年绿电刚性需求约3000亿千瓦时（新增算力80%集中枢纽节点、新增算力用绿电占比80%），占2030年绿电总供给5.9万亿千瓦时的5%，规划2030年西电东送能力达4.2亿千瓦。

• 绿电消纳总量可观、协同有限：2025年全国弃风弃光电量达2518亿千瓦时（弃风率5.7%、弃光率5.2%）；可时移负荷理论上可消纳弃电1000—2000亿千瓦时（约为2030年弃电总量4000亿千瓦时的25%—50%），保守估计实际兑现约500—1000亿千瓦时且高度集中于西部弃电富集区。

• AIDC设备较贵、折旧较快且仍在涨价，高端IT设备机会成本高，主动停机成本高、配合意愿有限，“算随电动”短期难以实现；短期“电服务算”是主流方向，长期随AIDC设备边际成本占比下降、电费占比上升才逐渐探索“算随电动”，算电协同是“小而精”的战略性场景。

• 算电协同政策自2023年首次提出，历经系统部署（2024年）与试点推进（2025年），2026年3月写入政府工作报告并纳入“十五五”规划纲要上升为国家战略，2026年5月四部门《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》为层级最高、内容最系统的政策文件；未来将以电力市场价格信号引导算力调度优化，从政策驱动过渡为市场驱动。

论述逻辑

• 起点：AI推理需求爆发（Token调用量两年增长超千倍）驱动智算规模指数级增长（2026年年中2185EFLOPS、同比+177%），构成电力需求测算的出发点。

• 测算路径：以2030年智算规模三情景（12.1/16.7/22.7ZFLOPS）为出发点，按“芯片→服务器→机柜→算力中心→全国”五层架构、每层保守/中性/乐观假设，自下而上推出2030年全国算力用电5599/6683/7974亿千瓦时，其中PUE与负载率决定实际用电天花板。

• 时间维度推演：将2030年用电按任务性质拆分（训练占18.7%、推理占51.7%、通算超算占30%），得出可时移负荷3350亿千瓦时，再经业务连续性、GPU利用率经济性、部署形态、调度技术与市场机制等多重折扣，得到实际可调度电量1600—2000亿千瓦时，因此短期协同价值重在绿电消纳而非电网调峰。

• 空间维度推演：算力高密度在东部、绿电富集在西部的错配长期存在（八大枢纽上架率仅约63%、部分枢纽负荷率仅30%左右），叠加枢纽新建数据中心绿电占比超80%的政策刚性要求，推出2030年约3000亿千瓦时绿电需求需靠西电东送通道与绿电交易机制解决。

• 商业模式判断：由AIDC设备昂贵、折旧快、停机机会成本高的经济性事实，推演出“算随电动”短期难落地、短期“电服务算”为主流、算电协同是“小而精”战略性场景的结论。

• 政策逻辑收束：政策沿“概念萌芽（2023）→系统部署（2024）→深化落地（2025）→战略升维（2026）”演进至国家战略，报告据此判断电价市场机制是长期破局关键，推动算电协同从政策驱动转向市场驱动。

关键展望

• 2026年推理算力占比将首次超过70%（IDC、德勤等机构预测），算力应用从“训练主导”转向“推理驱动”，推理算力需求爆发周期全面到来。

• 2030年我国智算规模保守/中性/乐观情景分别为12.1/16.7/22.7ZFLOPS，全球算力2030年超50ZFlops且智算占比超95%。

• 2030年算力基础设施用电量5599—7974亿千瓦时（中性6683亿千瓦时）、占全社会用电5%—6%；国家能源局相关官员预计“十五五”期间年均新增约1000亿千瓦时、2030年达8000亿千瓦时、占全社会用电量6%左右。

• 绿电协同量化路径：空间协同（绿电直连、源网荷储等）可实现1000—1500亿千瓦时，时间协同（需求响应、现货、虚拟电厂）可实现500—1000亿千瓦时，其余绿电通过绿电市场化交易和绿证等商业行为解决。

• 《新型能源体系建设“十五五”规划》明确2030年西电东送能力达到4.2亿千瓦，2030年风光发电量约4万亿千瓦时、水电约1.9万亿千瓦时、合计绿电5.9万亿千瓦时。

• 展望“十五五”算电协同五大趋势：从概念倡导转向规模化落地、规划协同（算力网与新型电网同步编制/审批/建设）、市场机制建设、技术创新与标准体系加速构建、双向赋能格局形成；电价市场机制成长期抓手，实现“电服务算”与“算赋能电”双向融合。

• 长期展望：随着AIDC设备边际成本占比下降、电费占比上升，AIDC的可调负荷将逐渐探索“算随电动”。

• 风险提示涵盖七大方面：算力用电需求总量不达预期、算力结构向边缘端侧分流超预期、电力系统供给侧约束、政策与市场机制不完善、技术与装备不确定性、数据口径与统计偏差（主流机构2030年预测区间5000—8000亿千瓦时离散度较大）、地缘政治与供应链风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：本报告为算电协同宏观图景与政策框架研究，全文未出现个股评级、目标价或覆盖公司列表。