本文来自微信公众号： 复旦金融评论 ，作者：陈诗一等，原文标题：《陈诗一等：算力尽头是电力——“算电协同”如何重构中国AI总成本》
算力竞争的底层是能源竞争。国际能源署的最新研究显示，到2030年全球数据中心用电将升至945太瓦时，较2024年的415太瓦时翻倍还多，人工智能相关用电将占据主要增量。从这个意义上说，谁能以更低的碳强度、更稳定的供给、更合理的综合成本持续扩张算力，谁就在这场竞争中握有更持久的优势。对中国而言，这不只是一道能源供应题，而是一道关于“总成本”重构的经济政策题。
大模型竞争的表层是参数、数据和架构，但深层存在一个更根本的物理约束：持续、稳定、可扩展的电力供给。电费长期占据数据中心总成本的重要份额，且随AI训练和推理需求的爆发式增长持续攀升；美国部分地区已出现并网排队，局部电力瓶颈正从背景变量演变为前台约束。更深层的问题在于：如果新增算力主要由化石能源支撑，AI产业扩张就与“双碳”目标直接冲突，路径依赖一旦形成，今天以化石能源喂养算力的惯性，将转化为未来高昂的碳合规成本和系统性转型风险。能源结构与减排路径的差异，正日益成为各国长期竞争优势分野的关键变量。
中国电力的双重禀赋：体量与绿电增速
在这一维度上，中国拥有其他主要经济体难以复制的双重优势，但能否将这两重优势转化为持续的竞争力，还取决于制度和机制的设计质量。
第一重是电力体量。中国目前是全球最大的电力生产和消费国，2025年用电总量超过10万亿千瓦时，相当于美国全年用电量的两倍多，也高于欧盟、俄罗斯、印度、日本全年用电量的总和。这一基数意味着，在同等算力扩张幅度下，新增电力负荷对中国电网的系统性冲击，远低于规模较小的经济体，电力系统有足够的纵深平稳吸纳智能经济高速增长带来的用电压力。
第二重是绿电增量。到2025年底，我国可再生能源总装机达到23.4亿千瓦，可再生能源装机占比提升至60%左右，风电光伏合计装机历史性超过火电，新型储能装机历史性突破1亿千瓦大关、占全球比重超过40%，可再生能源绿色电力证书的全年交易规模超过历年交易量总和。对一个正在快速扩张的智能经济而言，决定其长期碳成本走向的是增量，而非存量；当新增电力需求中绝大部分由清洁能源满足，每一个新建智算中心就有越来越大的概率被绿电而非煤电驱动。
从更宏观的视角看，能源要素的高效配置，本就是推动经济向高质量发展转型的核心议题。历史数据表明，能源扭曲曾是拉低中国全要素生产率的重要因素，1998至2013年间能源扭曲对资源配置总扭曲的贡献率高达36.1%，并逐渐超越资本扭曲成为首要贡献者。如今，绿电扩张与算力需求的历史性叠加，为以市场化机制重新优化能源要素配置提供了新的现实可能，其意义已超出数字经济领域本身。
算电协同降低智能经济的“总成本”
“算电协同”的核心，是把电力系统和算力系统纳入同一套规划与成本核算框架，让“算力怎么建、建在哪里、用什么电”不再彼此脱节。2026年政府工作报告将“算电协同”明确列为新基建工程的重点任务，标志着这一理念正式上升为国家战略部署。
这里所说的“总成本”远不止企业财务报表上的电费账单，而是包含直接用能成本、系统调节成本和碳合规成本在内的综合概念。算电协同的战略价值，在于它能够同时在这三个层次发力，形成叠加效应。
就直接用能成本而言，过去数据中心大量集中于东部地区，当地负荷重、电价高，边际扩容和并网成本持续攀升。“以电定算”的布局逻辑，将部分智算中心引向绿电资源富集区域，可以让企业通过长期购电协议锁定更低的边际发电成本，同时规避局部供电紧张带来的投资风险。
就系统调节成本而言，数据中心的训练任务、离线计算、非实时推理在时间和空间上都具有相当的可调度性。若算力调度机制与电力现货市场、辅助服务市场有效衔接，数据中心便可在风光出力富余、系统负荷偏低时段多承担计算任务，在尖峰时段适当压缩非关键任务，实际上承担了部分调峰和绿电消纳功能。实现“双碳”目标，高度依赖技术创新与制度创新的双向互动；将算力调度纳入电力市场的价格信号体系，正是这种互动的具体体现，全社会也因此不必单纯靠新建高成本调峰电源来陪跑算力增长。
就碳合规成本而言，这是算电协同最具战略意义的一层。国际贸易规则正在将嵌入碳（Embedded Carbon）纳入竞争条件。欧盟碳边境调节机制短期内可能对出口企业形成较大压力，但从中长期看，倒逼高碳部门加快碳定价改革和低碳转型，最终有助于提升宏观经济增长的质量。与此同时，国内政策也在绿电消费比例强制考核等方面同步加码。算电协同通过完善绿电直供、绿证核发与碳足迹溯源机制，让企业得以建立清晰可验证的低碳能源履历，而充分发挥碳交易市场的资产定价功能，将进一步释放绿电与算力融合发展的市场潜力。
阳江：绿电可核证重塑产业区位
抽象的机制需要具体案例来检验。广东阳江近年的产业集聚，提供了一个值得深入解读的案例。阳江地处粤港澳大湾区、北部湾城市群和海南自贸港三大国家战略的交汇中心，户籍人口299.44万人，海域面积1.19万平方公里（全省第二位）。阳江能源禀赋尤为突出，已建成各类能源装机2439万千瓦，清洁能源占比高达76.8%、年发电量638.85亿千瓦时。其中海上风电700万千瓦、占全省51.8%，陆上风光共347万千瓦，抽水蓄能建成120万千瓦（规划240万千瓦），核电装机651万千瓦、年发电量500亿千瓦时。“风光水火气核储氢”多能齐发的格局，使阳江成为全国为数不多的、可稳定提供高比例可核证绿电的地级市之一。
支撑阳江产业集聚的核心制度创新，是其规划面积17平方公里的绿能示范产业园。其中高新园区采用“现场分布式光伏或分散式风电供电+海上风电可物理溯源供电至企业或园区”的实施模式，可实现绿电比例在70%以上。这一物理溯源供电模式之所以关键，在于它解决了长期困扰企业的绿电可信度难题。企业无需依赖绿证市场的事后核发，而是通过电网物理连接直接证明其用电来自可再生能源，从而在国际客户尽调与ESG评级中形成可验证的清洁能源履历。园区产业导入方向，精准锁定受绿色贸易规则影响明显、对绿色能源供给高度敏感的高附加值产业，比如新能源汽车、动力和储能电池、海上风电装备、绿色家电、绿色燃料、绿色航运等。这一格局揭示了一个值得深思的内在逻辑，推动阳江产业集聚的核心驱动力，并非传统的土地价格或税收优惠，而是绿电来源的清晰度和核证机制的可信度。
对人工智能研发和云计算企业而言，能否向外部证明算力用电来自可核证的清洁能源，已逐步影响国际客户合作意愿和ESG评级；对高碳制造业（如钢铁、多晶硅）而言，接入本地绿电或绿氢，是降低产品碳足迹、应对欧盟CBAM的最直接路径。两类诉求截然不同的企业，未来都有可能齐聚同一片绿电高地。在这个意义上，阳江并非一个偶然的工业政策产物，而是绿色竞争力逻辑在产业区位上的自然显现，更是中国未来产业地理演变的一个预告。沿海的海上风电带、西北的大型风光基地、西南的水电基地、跨区域输电通道沿线，都可能逐步形成“绿电—算力—制造升级”三者耦合的新型增长极。产业竞争力地图与绿电资源分布图的逐步重叠，将是智能经济时代中国区域发展格局值得持续跟踪的结构性变化。
低碳是竞争力，不是代价
在更长的历史尺度上，算电协同与绿色竞争力之间的内在联系，最终指向一场能源消耗结构的根本性翻转：从化石能源主导走向非化石能源主导，从高碳增长走向低碳高质量发展。这一翻转的速度和深度，将直接决定中国在智能经济时代的全球竞争位势。
绿色竞争力的含义不言自明。它不是叠加在增长目标之外的道德修饰，而是增长本身的成本结构重构。当驱动算力运转的每一度电都越来越多来自清洁能源，算力扩张本身就不再与碳约束方向相悖。算电协同通过将能源系统与数字系统纳入统一框架，在直接用能、系统调节、碳合规三个层次上同时压降“总成本”，为中国智能经济的持续扩张打开了一条成本更低、约束更少、国际竞争持久力更强的发展通道。
“十五五”规划明确将“坚持智能化、绿色化、融合化方向”作为建设现代化产业体系的核心战略取向。“新三化”并非三条并行赛道，而是一个有机整体。我们建议，从以下三方面将“新三化”的政策设计转化为算电协同领域可操作、可核验、可传导的制度安排。首先，以“智能化”为引擎，构建算力参与电力现货市场的制度通道，解决系统调节成本高企问题；其次，以“绿色化”为底线，健全算力产业碳足迹核证与绑定机制，解决碳合规成本难以量化问题；最后，以“融合化”为抓手，推动算力基础设施绿色选址制度化，解决能源要素空间配置失衡问题。绿色化与智能化的深度融合，不是选择题，而是必答题。在“新三化”框架的约束与激励下，算电协同的制度设计质量，将直接决定中国智能经济能否在“双碳”约束内实现可持续的规模扩张，进而在全球AI竞争格局中，将今天的绿色电力禀赋转化为明天持久的竞争优势。