AI大模型爆發(fā)帶來的前所未有算力需求增長，已成為能源研究的關(guān)鍵議題。澎湃新聞注意到，北京理工大學近日發(fā)布的2026年能源經(jīng)濟預測與展望研究報告將低碳算力與能源經(jīng)濟形勢、全球能源轉(zhuǎn)型、能源市場、碳市場等主題并列，這是該系列報告連續(xù)發(fā)布16年來，首次聚焦純能源和氣候議題之外的技術(shù)領(lǐng)域，足見電力算力息息相關(guān)——一方面，算力的最終邊際成本取決于電力，與此同時，在量級躍升、密度倍增的同時，雙碳目標約束對算力的“含綠量”提出了更高要求。

《低碳算力服務回顧與展望》（2026）報告執(zhí)筆人、北理工能源與環(huán)境政策研究中心副主任從榮剛教授認為，當前算力供需存在“東緊西松”區(qū)域錯配、算力類型錯配、算力算效水平錯配。我國算力產(chǎn)業(yè)已邁入梯度布局、綠色低碳、高效服務的轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期。未來，需錨定“低碳+普惠+融合”價值導向，構(gòu)建東西對接、類型適配、算電協(xié)同、市場多元、業(yè)態(tài)豐富的低碳算力服務體系與網(wǎng)絡，完善可持續(xù)的算力服務生態(tài)及市場，助力我國實現(xiàn)從 “算力大國”到“算力強國”的跨越。

報告分析稱，我國算力服務存在五大現(xiàn)實挑戰(zhàn)：需求端呈現(xiàn)“高端智算緊缺與低端算力閑置并存”的結(jié)構(gòu)性失衡，供給端面臨核心芯片、高端服務器等關(guān)鍵硬件自主可控不足與算力分布區(qū)域不均的雙重制約，傳輸端受限于跨域網(wǎng)絡時延、異構(gòu)算力互聯(lián)互通壁壘等技術(shù)瓶頸，市場端存在交易機制不健全、價格形成體系不完善、標準化程度偏低的短板，環(huán)境端則面臨綠電供給不足、電能利用率優(yōu)化空間收窄、碳核算與碳交易協(xié)同不暢等現(xiàn)實難題。

比如，東部核心城市群作為數(shù)字經(jīng)濟核心承載區(qū)，算力需求高度集中，部分熱點區(qū)域（如上海、北京的智算樞紐）算力負載率超85%，高峰時段甚至出現(xiàn)算力排隊現(xiàn)象；反觀中西部地區(qū)（如貴州、內(nèi)蒙古等“東數(shù)西算”樞紐節(jié)點）綠電覆蓋率超80%，單位能耗成本較東部低45%，但因需求承接能力不足，部分算力節(jié)點平均利用率低于25%，西部算力供給占比僅為20%；受限于多重約束，算力如水電的愿景尚未實現(xiàn)，顯性成本中，跨區(qū)域傳輸費用可達區(qū)域內(nèi)的2-5倍，常抵消西部資源價格優(yōu)勢，系統(tǒng)遷移、測試驗證、數(shù)據(jù)中心等能耗壓力等隱形成本同樣突出，削弱西部算力的經(jīng)濟吸引力；算力市場、電力市場、碳市場在制度成熟度與政策目標上存在錯位，制約了算力資源的高效配置及其與能源轉(zhuǎn)型目標的協(xié)同推進。

“算力是核心驅(qū)動，電力是能源支撐，碳排是約束底線，三者的協(xié)同耦合是算力產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵?！痹诖嘶A上，該報告結(jié)合“東數(shù)西算”國家戰(zhàn)略、算力網(wǎng)、算力券等普惠政策實踐，探討了算力服務向商品化、低碳化轉(zhuǎn)型的路徑。

在優(yōu)化算力服務市場方面，報告建議強化“東數(shù)西算”工程的約束力，具體措施包括實施差異化準入，西部新建數(shù)據(jù)中心需滿足綠電占比與PUE要求，東部重點部署實時算力，建立跨區(qū)域補償機制，由東部向西部支付綠電算力補償費用，用于支持西部綠色基礎設施建設。在適配算力供需定價方面，報告建議建立全國統(tǒng)一的算力基礎定價機制，區(qū)分通用與智能算力，同時實施差異化補貼，對使用綠電算力給予價格折扣，并向小微企業(yè)發(fā)放“算力券”以降低使用成本。

針對算力市場機制缺失，從榮剛在報告發(fā)布會上對澎湃新聞表示，算力金融化可以借鑒能源金融化的思路：虛擬算力金融化方面，可以通過引入期現(xiàn)貨市場來發(fā)現(xiàn)算力價格，解決算力不匹配的問題；實體算力金融化方面，可借鑒能源合同管理，將未來算力資源打包成可交易的金融產(chǎn)品，以未來資產(chǎn)降低當前算力中心節(jié)能改造、降本增效的成本。

報告預測，2030年全國數(shù)據(jù)中心電力負荷均值將達到1.05億kW，總用電量均值將達到5257.6億kWh。在智能算力中等速率增長下，推斷到2040年數(shù)據(jù)中心在全國電力需求中的占比為10.84%。

電力系統(tǒng)規(guī)劃建設中如何考慮算力的影響？華中科技大學教授、電力能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型中心主任陳新宇就此回應澎湃新聞稱，一是算力中心與電網(wǎng)整體的協(xié)調(diào)規(guī)劃，比如能否在可再生能源大基地同步規(guī)劃算力設施，優(yōu)化算力主干網(wǎng)和電力傳輸網(wǎng)；二是在算力設施布局給定的情況下，如何實現(xiàn)電力系統(tǒng)的調(diào)度運行與算力服務市場的連接，從而打通從電力市場到算力市場等一系列價格傳遞渠道，使得算力能夠真正與電力協(xié)同響應。

“比如在青海，可再生能源成本非常低，但傳導到用戶側(cè)，在時間、空間上價格的傳遞仍有一定滯后效應和提升空間，可再生能源棄風棄光的情況下，算力市場價格沒有得到及時響應。從電力市場到電力終端價格傳導再到算力市場，可否產(chǎn)生更多協(xié)同？”陳新宇對澎湃新聞表示，中國的清潔能源為AI算力發(fā)展提供了全球最佳能源支撐，展望2026年，軟硬件支撐水平有望進一步提升。