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姜黎
2026年政府工作报告首次提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”；“十五五”规划纲要明确提出，“推动绿色电力与算力协同布局”。算电协同，这个由产业界率先提出的名词，已经纳入到国家战略部署。
直观理解，算电协同是通过智能化调度实现算力资源与电力资源的动态匹配与优化配置，实现两者在运行管理层面的协同互动，以提升能源利用效率、保障算力供给稳定，并推动低碳化发展。
早在2022年，阿里巴巴与华北电力大学合作开展的数据中心“算力—电力”优化调度项目就以试运行方式参与了华北电力调峰辅助服务市场。在这个项目中，阿里云算力调度系统将南通数据中心搜索业务和推荐业务迁移至由可再生能源供电的张北数据中心，从而使南通机房相关电力负荷下降约100千瓦，约150千瓦时电量转移至张北机房，增加了该时段华北电网可再生能源消纳。
该案例被认为是当时“电算协同”的标杆，它的可复制性也为业界密切关注。经过数年探索，短时局部的算力调度，配合可再生能源消纳已被证明技术可行，但其综合经济成本仍有较大优化空间。多位业内人士认为，大规模高频的“算随电动”难度很大，两个行业有着不同的生产运营逻辑和特点。比如，算力需求类型多样，而电力同质化高；算力供需超越国界，而电力基本限于国内；算力本身不可流动，无法实现瞬时调配，而电力必须实时平衡。对算力中心用能的要求，应该集中在节能和降碳，至于实现手段，不应局限于微观的算力与电力调度协同。
可以挖掘的协同方向至少还包括以下两个层面：一是能效协同，即基于高效供电设备、换热设施与算力设备的匹配优化；二是规划协同，实现绿色价值、电力价值与产业价值等多维度统筹。
与传统高载能用户相似的是，算力中心需要大量的能源电力供给，不同的是，人工智能技术快速迭代，对算力需求变化大，不确定性高、增速快，给电力系统投资建设带来的全新挑战。换句话说，既要把算力中心当作“普通”负荷，避免过分要求其与电力深度“绑定”，又要重视其“特殊”性，避免出现供需错配。
当前我国算力节点布局仍处于发展初期，许多需求尚未释放，新增算力负荷使用何种电源、依靠大电网还是园区微网、如何嵌入既有能源供需体系等命题，都应纳入算电协同的范畴。电力领域应密切跟踪负荷投资，为算力发展提供“最优解”，提高两者的综合投资利用率，降低总成本，共同支撑我国人工智能产业高质量发展。
编辑 陈仪方
审核 黄燕华