電力與算力的雙向奔赴
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時(shí)間：2026-07-29 20:00
電力與算力的雙向奔赴
——從超節(jié)點(diǎn)到算電協(xié)同，重塑AI時(shí)代電力新價(jià)值
7月的上海，2026世界人工智能大會(huì)上，昇騰950超節(jié)點(diǎn)真機(jī)首次亮相。它展現(xiàn)的不只是算力規(guī)模的躍升，也把一個(gè)長期處于后臺(tái)的問題推到了前臺(tái)：支撐人工智能持續(xù)發(fā)展的電力從哪里來，算力又該如何更加綠色、高效地使用這些電力？
隨著大模型、復(fù)雜推理和智能體快速發(fā)展，算力競爭已經(jīng)不只是芯片之性能的競爭，更也越來越取決于供電能力、系統(tǒng)能效和基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營水平。與此同時(shí)，新能源快速增長，也在尋找新的消納方式和價(jià)值空間。
過去，算力行業(yè)更多把電力看作成本和保障條件，電力行業(yè)則把數(shù)據(jù)中心看作一種用電負(fù)荷。今天，雙方開始重新認(rèn)識彼此：做算力的人開始研究電價(jià)、綠電比例和供電可靠性，做電力的人也開始關(guān)注算力任務(wù)能否遷移、負(fù)荷能否調(diào)節(jié)，以及一度電最終能夠轉(zhuǎn)化成多少有效計(jì)算和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
人工智能越向產(chǎn)業(yè)深處發(fā)展，電力與算力就越不可能“各管一段”。如何讓綠色電力安全、經(jīng)濟(jì)地支撐智能計(jì)算，又如何讓人工智能真正進(jìn)入能源系統(tǒng)，提升其安全性、經(jīng)濟(jì)性和靈活性？這正是電力與算力“雙向奔赴”所要回答的命題。
華為中國政企業(yè)務(wù)電力系統(tǒng)部總經(jīng)理 李繼光
從“AI賦能能源”走向“雙向賦能”
今年，四部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)人工智能與能源雙向賦能的行動(dòng)方案》，從政策層面系統(tǒng)確立了能源與人工智能的雙向關(guān)系，而不只是單向的“AI賦能能源”。
過去很長一段時(shí)間，我們習(xí)慣的敘事是“AI賦能能源”，把AI當(dāng)成先進(jìn)工具，幫能源行業(yè)提質(zhì)增效、降低成本。但今天，隨著大模型、智能體和超大規(guī)模算力集群的爆發(fā)，能源正在反過來決定AI基礎(chǔ)設(shè)施怎么布局、成本怎么算、到底夠不夠綠。
能源不再只是AI的成本項(xiàng)，它正在成為AI時(shí)代的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施；AI也不再只是能源行業(yè)的輔助工具，它將成為新型電力系統(tǒng)的重要技術(shù)能力。
這個(gè)判斷，是我和很多電力企業(yè)、算力運(yùn)營商聊完之后越來越清晰的感覺。所謂“雙向賦能”，在我心里就是兩條主線：一條是電力支撐算力——讓綠色電力更高效地流向算力，提高算力基礎(chǔ)設(shè)施的綠色化、經(jīng)濟(jì)性和運(yùn)行效率；另一條是算力反哺電力——讓AI真正進(jìn)入能源生產(chǎn)、調(diào)度、交易和運(yùn)維流程，提升能源系統(tǒng)的感知、預(yù)測和優(yōu)化能力。兩條主線共同構(gòu)成雙向賦能的完整閉環(huán)。
電力支撐算力：不是“為算力找電”那么簡單
“算電協(xié)同”現(xiàn)在很熱，但我發(fā)現(xiàn)一個(gè)常見的誤解：很多人覺得，只要把數(shù)據(jù)中心建到風(fēng)電光伏基地旁邊，拉一根綠電專線，就算大功告成了。我們實(shí)地看過這樣的項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)遠(yuǎn)比想象中大。電是有了，但電網(wǎng)接入的條件、負(fù)荷波動(dòng)的特性、算力任務(wù)能不能靈活遷移，每一環(huán)都扣得很緊。
真正的算電協(xié)同，是在保障電力系統(tǒng)安全和算力服務(wù)質(zhì)量的前提下，把能源供給、電網(wǎng)接入、算力布局、負(fù)荷調(diào)節(jié)、任務(wù)調(diào)度和市場機(jī)制統(tǒng)籌起來，讓電系統(tǒng)和算系統(tǒng)一起規(guī)劃、一起建設(shè)、一起運(yùn)行。
算電協(xié)同的核心，不是“把算力搬到電廠旁邊”，而是讓電力供給適配算力的真實(shí)需求，讓一部分算力負(fù)荷能夠柔性響應(yīng)電力系統(tǒng)的變化。
對于規(guī)模大、運(yùn)行周期長、時(shí)延要求相對較低的模型訓(xùn)練和離線分析任務(wù)，可以更多向綠電資源富集、能源綜合成本較低的地區(qū)布局；對于低時(shí)延、高可靠、數(shù)據(jù)安全和實(shí)時(shí)響應(yīng)要求較高的在線推理和生產(chǎn)控制任務(wù)，則仍需靠近用戶和業(yè)務(wù)現(xiàn)場部署。未來，算力布局將在“東數(shù)西算”基礎(chǔ)上，進(jìn)一步形成東部與西部協(xié)同、中心與邊緣協(xié)同、算力與電力協(xié)同的多層次格局。
這張網(wǎng)里，電網(wǎng)的角色極為特殊。大規(guī)模算力設(shè)施正在成為一種能“呼吸”的負(fù)荷——電網(wǎng)通過市場價(jià)格、需求響應(yīng)等機(jī)制傳遞電力供需和系統(tǒng)調(diào)節(jié)信號，算力運(yùn)營主體則在滿足時(shí)延、可靠性和服務(wù)等級要求的前提下，對可遷移、可延遲的任務(wù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。
電力調(diào)度與算力調(diào)度邊界清晰、信號協(xié)同，是算電協(xié)同走向規(guī)?；闹匾疤帷?nbsp;這比簡單拉一根專線要復(fù)雜得多，也價(jià)值大得多。
說到這里，就不得不提綠電直連。它是算電協(xié)同的一種實(shí)現(xiàn)方式，但不是全部。算電協(xié)同還包括長期綠電交易、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同、需求響應(yīng)、跨區(qū)域算力調(diào)度等等，是一整套組合拳。
算電協(xié)同的核心，不是“把算力搬到電廠旁邊”，而是讓電力供給適配算力的真實(shí)需求，讓一部分算力負(fù)荷能夠柔性響應(yīng)電力系統(tǒng)的變化。
這對電力企業(yè)意味著什么？很多電力企業(yè)反饋，也希望積極參與到國家電算協(xié)同大戰(zhàn)略里，但發(fā)展算力業(yè)務(wù)，又覺得隔行如隔山。
我的看法是，電力企業(yè)做算電協(xié)同，路徑不止一種。從賣綠電、建機(jī)房出租到聯(lián)合運(yùn)營算力服務(wù)，每一種模式的生態(tài)位不同，對資源能力、運(yùn)營能力和客戶能力的要求也完全不同。關(guān)鍵不是一步到位，而是看清楚自己手里有什么、缺什么，再?zèng)Q定攻哪一層、跟誰合作。不必關(guān)起門來全鏈條自建，也不能望而卻步不碰。最好的路徑是電力企業(yè)、科技公司、算力運(yùn)營商聯(lián)合創(chuàng)新，共同把生態(tài)構(gòu)建起來。但有一點(diǎn)是確定要做的：從傳統(tǒng)電力供應(yīng)商向能源解決方案服務(wù)商轉(zhuǎn)型。這本身，就是一種需要學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的能力。
對電力企業(yè)而言，算電協(xié)同的價(jià)值遠(yuǎn)不只是多賣一度電，而是推動(dòng)綠色電力從能源商品向數(shù)字生產(chǎn)要素延伸。
往后評價(jià)一個(gè)算電協(xié)同項(xiàng)目，也不能只盯著電價(jià)和設(shè)備規(guī)模，更要看綠電占比、供電可靠性、算力利用率、系統(tǒng)能效，以及那一個(gè)越來越重要的指標(biāo)：單位電力有效計(jì)算產(chǎn)出。不能只算電價(jià)賬，更要算系統(tǒng)效率賬和長期運(yùn)營賬。
算力反哺電力：讓AI真正成為生產(chǎn)力
電力支撐算力，只是故事的一半。這些年走訪電力一線，我越來越清晰地感受到：AI在行業(yè)里的關(guān)注度很高，但真正能夠長期運(yùn)行、穩(wěn)定改善業(yè)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用，仍然不夠多。
問題往往不在模型演示得好不好，而在它能否適應(yīng)真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)室里的數(shù)據(jù)相對完整、工況相對穩(wěn)定，到了現(xiàn)場，設(shè)備差異、傳感器波動(dòng)、工況變化和業(yè)務(wù)規(guī)則都會(huì)影響結(jié)果。電力系統(tǒng)又有嚴(yán)格的物理規(guī)律和安全約束，AI不能脫離機(jī)理模型、專業(yè)規(guī)則和生產(chǎn)流程獨(dú)立運(yùn)行。
因此，決定電力AI能否走向規(guī)?；?，不是模型參數(shù)有多大，而是三個(gè)更關(guān)鍵的條件：數(shù)據(jù)和知識能否持續(xù)治理、動(dòng)態(tài)更新；模型和智能體能否在可控、可審計(jì)的邊界內(nèi)嵌入業(yè)務(wù)流程；應(yīng)用能否形成可評價(jià)、可運(yùn)營、可復(fù)制的工程體系，而不是換一個(gè)場站就重新開發(fā)。
電力AI真正的躍遷，不是再部署一個(gè)更大的模型，而是把算力、模型、數(shù)據(jù)、知識、專業(yè)工具和業(yè)務(wù)流程組織成一套能夠長期運(yùn)行的生產(chǎn)系統(tǒng)。
值得關(guān)注的是，這些條件正在逐步成熟。
機(jī)理模型與大模型加快融合，超級智能體開始連接專業(yè)工具和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，工程化約束、權(quán)限控制和運(yùn)營評測機(jī)制也在不斷完善。AI正在從輔助問答和單點(diǎn)試驗(yàn)，走向分析研判、輔助決策和流程協(xié)同。
算電協(xié)同解決的是瓦特如何更高效地轉(zhuǎn)化為算力，電力AI解決的是算力如何反過來提升電力的價(jià)值。只有兩條路徑同時(shí)走通，能源基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施才能真正形成雙向賦能的閉環(huán)。
做好產(chǎn)業(yè)“黑土地”：明確邊界，共創(chuàng)價(jià)值
華為在這股浪潮里的定位，我們想得很清楚：持續(xù)做好產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“黑土地”。這三個(gè)字背后是一種克制——聚焦根技術(shù)、平臺(tái)能力和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，與客戶和伙伴共同創(chuàng)造價(jià)值。
首先是筑牢算力底座。大模型正向著多模態(tài)、復(fù)雜推理和超級智能體演進(jìn)，單顆芯片的算力指標(biāo)已經(jīng)不足以說明問題，真正拼的是計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、供電、散熱的系統(tǒng)性協(xié)同。昇騰950超節(jié)點(diǎn)的價(jià)值，不僅是把算力規(guī)模做大，更是通過系統(tǒng)級協(xié)同，讓單位時(shí)間、單位空間、單位電力的有效算力產(chǎn)出更高。它解決的是“每一瓦特能產(chǎn)生多少有效算力”的內(nèi)部效率問題。而算電協(xié)同解決的是外部問題：“什么電、在什么地方、什么時(shí)間支撐什么算力任務(wù)”。兩者一內(nèi)一外，共同托高AI基礎(chǔ)設(shè)施的整體效率。
其次是建設(shè)AI平臺(tái)和智能體平臺(tái)。算力本身不會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值，必須把算力、模型、數(shù)據(jù)、知識、工具和業(yè)務(wù)系統(tǒng)組織起來。AI平臺(tái)解決算力管理、模型訓(xùn)練部署和運(yùn)營等共性問題；智能體平臺(tái)進(jìn)一步連接行業(yè)知識、專業(yè)工具和業(yè)務(wù)流程，讓AI從“回答問題”走向“理解任務(wù)、調(diào)用工具、輔助決策、閉環(huán)執(zhí)行”。
更重要的是攜手伙伴攻堅(jiān)行業(yè)場景。電力行業(yè)門檻高、鏈條長，安全要求苛刻，沒有誰可以包打天下。我始終堅(jiān)持一個(gè)原則：客戶提出真實(shí)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，行業(yè)伙伴沉淀專業(yè)能力，華為提供算力底座、平臺(tái)和工程體系，。大家各就各位，共同把場景定義清楚，把技術(shù)打透，把產(chǎn)品打磨出來。我們習(xí)慣“從小切口進(jìn)入大縱深”，不求一口氣鋪很多場景，而是把一個(gè)場景做深、做透，做出實(shí)在的業(yè)務(wù)結(jié)果，再沉淀成標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制的方案。。
經(jīng)常有人問我，華為在電力行業(yè)到底做什么？邊界在哪里？我很明確：我們不會(huì)替代能源企業(yè)運(yùn)營能源資產(chǎn)，不會(huì)替代電網(wǎng)承擔(dān)調(diào)度職責(zé)，更不會(huì)替代行業(yè)伙伴開發(fā)所有專業(yè)應(yīng)用。華為的價(jià)值，是通過計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云、AI和數(shù)字能源這些技術(shù)能力，連接電力與算力，連接技術(shù)與場景，連接客戶與生態(tài)。
算力底座讓AI跑起來，平臺(tái)讓AI管得好，智能體讓AI走進(jìn)流程，伙伴共創(chuàng)讓AI創(chuàng)造價(jià)值。這四個(gè)環(huán)節(jié)共同決定AI能否真正在行業(yè)里扎根。
人工智能時(shí)代，能源基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施正在加速融合。未來衡量一個(gè)智算中心，既要看它堆了多少算力，更要看每一瓦特產(chǎn)出了多少有效智能；衡量一個(gè)電力系統(tǒng)，既要看它安全輸送了多少電，也要看它能不能承載和激活新的數(shù)字生產(chǎn)力。
電力與算力的這場雙向奔赴，不是兩個(gè)行業(yè)的簡單疊加，而是能源基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的一次深度重構(gòu)。 當(dāng)綠色電力高效轉(zhuǎn)化為智能算力，當(dāng)智能算力反過來推動(dòng)能源系統(tǒng)更加安全、經(jīng)濟(jì)、綠色、高效地運(yùn)行，人工智能與能源的雙向賦能，才算真正合龍。 （本文作者系華為中國政企業(yè)務(wù)電力系統(tǒng)部總經(jīng)理 李繼光）
責(zé)任編輯：劉礎(chǔ)琪
