近期 OpenClaw 问世推动 AI 大模型从对话阶段向执行阶段加速演进，助力 AI 应用端稳步迈向 AI Agent 新阶段。

后续随着 AI Agent、人形机器人、自动驾驶等前沿应用的持续落地，Token 消耗量或呈指数级增长，有望催生海量算力需求。

从产业底层逻辑而言，算力发展离不开稳定充足的电力供应，算力扩张的需求将传导至能源领域。英伟达 CEO 黄仁勋曾在公开文章中提出人工智能产业的 " 五层蛋糕 " 结构，从下至上依次为能源、芯片、基础设施、模型和应用层，其中能源层是整个 AI 产业体系的根基，所有计算过程均需依托电力支撑。由此可见，电力是算力发展的基础资源，更是 AI 产业规模扩张的重要前提。

从产业趋势来看，持续增长的算力需求有望推动电力需求快速攀升。在 AI 产业逐步迈入规模化应用的背景下，算电协同有望成为未来新型基础设施建设的重要方向。

在此背景下，我国持续推进算力与电力协同发展。《政府工作报告》明确提出 " 实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程 "，算力与电力协同发展正式上升为国家战略。报告同时强调要 " 着力构建新型电力系统，加快智能电网建设，发展新型储能 "，一系列顶层设计为算电协同的发展指明清晰方向。

一、什么是算电协同？

从概念上来看，算电协同是指在规划、建设、调度和运行层面对算力资源与电力资源进行协同配置的机制。其核心目标是在算力中心布局、数据中心建设与能源供应体系之间构建协调发展的关系，以此提升能源利用效率，保障算力供给的稳定性。简单来说，算电协同就是在算力需求持续增长的背景下，通过优化电力供给结构与调度机制，实现算力与电力的动态匹配和优化配置。

因此，算电协同并非简单的为算力提供电力支持，而是算力与电力两大产业的深度双向融合与资源重构，核心在于算优化电、电支撑算。具体而言，电支撑算是通过构建稳定、绿色、高效的电力供给体系，满足算力中心作为高能耗负荷的严苛需求，保障其不间断稳定运行；算优化电则是依托算力中心的负荷特性，通过智能化调度，将其打造为灵活的调节资源参与电网互动，助力电网消纳风电、光伏等波动性较大的可再生能源。

我国对算电协同战略级定调的背后则是源于 AI 大模型爆发带来的算力需求指数级增长，以及随之而来的电力消耗硬约束。随着 AI 技术的广泛应用，算力需求持续高涨，推动数据中心规模不断扩张。根据仲量联行预测，到 2030 年，全球数据中心总容量将从 103GW 增至 200GW，增幅接近 95%。

国内方面，算力中心建设持续提速，截至 2025 年 9 月，我国算力中心标准机架数已突破 1250 万架，呈现加速增长趋势。

算力需求的持续攀升与算力中心的加速扩容推动数据中心电力需求不断增加，算力需求的快速增长正重塑全球电力消耗格局。根据国际能源署预测，到 2026 年，全球数据中心年用电量将达到 1.05 万亿千瓦时，规模接近日本全年用电量。中国信通院数据显示，2024 年我国数据中心用电量突破 1660 亿千瓦时，占全社会总用电量的 1.68%，增速超过同期全社会总用电量增速；同时测算，在乐观情形下，2030 年我国算力中心用电量有望突破 7000 亿千瓦时，占全社会用电量的 5.3%。

因此，随着算力规模的持续扩张，电力供给逐渐成为影响 AI 产业发展的关键约束因素。后续随着数据中心用电量持续增长，有望拉动电力基建需求释放，而通过算电协同实现能源供给与算力需求的动态平衡，更成为行业发展的核心方向。

从政策层面来看，我国算电协同的发展路径已逐步清晰。2023 年 12 月 25 日，国家发展改革委等部门发布《关于深入实施 " 东数西算 " 工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出创新算力电力协同机制，开展算力电力协同试点；2024 年 7 月 25 日，国家发展改革委等三部门发布《加快构建新型电力系统行动方案（2024 — 2027 年）》，明确要实施一批算力与电力协同项目，统筹数据中心发展需求和新能源资源禀赋，开展算力、电力基础设施协同规划布局，提升算力与电力协同运行水平；2026 年《政府工作报告》将算电协同正式纳入国家新基建工程，标志着该模式从试点和政策探索阶段迈入规模化发展阶段，为 " 十五五 " 期间算电协同的发展奠定坚实的战略基础。后续随着各项政策逐步落地，算电协同基建建设有望全面开启。

二、为什么要推动算电协同？

推动算电协同发展根源在于当前我国算力发展与能源供给之间存在的多重结构性矛盾。

其一，算力与电力的地理空间错配。我国算力需求主要集中在京津冀、长三角、粤港澳等东部经济发达地区，根据睿海光电数据，我国华北、华东、华南三大区域的机柜总量占比达 79%；而风电、光伏等丰富的绿色能源资源则主要分布在西部地区，形成 " 东算西电 " 的格局。这种资源禀赋与市场需求的地理分离导致东部数据中心面临严峻的供电缺口和用能成本压力，而西部地区则存在 " 弃风弃光 " 现象，绿色电力亟待就地消纳。

其二，算力中心稳定供电面临巨大挑战。随着算力中心尤其是智算中心的规模化建设，其耗电量大幅攀升，当前单座超大型 AI 算力中心的峰值功耗可达数百兆瓦，相当于一座中小城市的用电负荷。这种高密度、高稳定性的电力需求对电网的供电可靠性提出极高要求，亟需通过算电协同构建适配的电力供给与保障体系，确保算力中心稳定运行。

其三，算力与电力调度系统的信息孤岛亟待打通。长期以来，算力网与电力网处于独立运行状态，存在明显的信息孤岛问题，难以实现资源的联动优化配置。算电协同的核心诉求之一就是推动两大网络的深度融合，实现一体化规划与调度。通过构建算力与电力联合调度系统，可将算力中心打造为可调节负荷，使其根据电网实时供需信号灵活安排非实时算力任务，实现两大系统的资源优化利用。

三、利好哪些板块？

算电协同上升为国家战略，为破解 AI 时代的能源瓶颈指明方向，也为相关产业链带来确定性的增长空间。我们认为，随着 AI 智能体的逐步落地，Token 消耗量有望实现非线性增长，推动电力需求持续增加。为保障数据中心获得稳定、绿色电力供给，国家有望持续加大算电协同能力建设投入，推动电网设备、智能电网系统、数据中心电源及储能等关键领域迎来发展机遇。

首先，电网设备板块有望迎来新一轮升级周期。随着超大规模智算集群建设提速，叠加跨区域算力调度需求增加，对电网的输配电能力、供电可靠性提出极致要求。为保障大型数据中心稳定供电，电网系统需持续开展升级改造，并建设新的跨区域输电通道，有望拉动变压器、开关设备、输电设备、配电设备等电网基础设施需求。据国家电网预计，" 十五五 " 期间将完成固定资产投资约 4 万亿元，较 " 十四五 " 增长 40%，电网基建的大规模投入有望为电网设备企业打开增长空间。

其次，数字化与智能化需求持续提升推动智能电网系统需求。算电协同的核心是实现算力与电力的动态调度，而这一目标的实现高度依赖数字化、智能化的电网系统。智能电网可通过实时数据采集与分析，实现电力系统的精细化管理，提升整体运行效率，适配算力中心的灵活用电需求。随着算力中心用电规模的不断扩大，电网系统对智能化管理的需求预计将持续攀升，智能调度系统、电力监测系统、能源管理系统等细分领域有望迎来新的发展空间。

另外，数据中心电源设备有望受益于技术迭代与需求升级双轮驱动。高效的电源系统是算力中心稳定运行的核心组件，算电协同对算力中心供电的稳定性、效率性要求有望推动数据中心电源设备的技术迭代与产品升级。模块化电源、UPS 系统等高效电源技术或将成为行业主流，相关设备的市场需求有望随算力中心扩容与升级同步增长。

此外，储能有望成为算电协同的刚性配套需求。新能源发电的间歇性与算力负载的波动性让储能系统成为平衡电力供给与算力需求的关键环节，也有望使储能产业成为算电协同体系中的刚性配套需求。储能系统可在新能源出力高峰时充电、出力不足或算力需求高峰时放电，平滑绿电供应曲线，为数据中心提供稳定、可靠的电力保障；同时储能设施还能为数据中心提供备用电力，并在电网负荷波动时进行调节，提升数据中心供电安全性与新能源消纳能力。

政策端持续推动新型储能发展，并且我国明确枢纽节点新建数据中心绿电占比须超 80%，有望推动 " 绿电直供 " 成为发展趋势，进一步拉动储能需求。根据集邦咨询数据显示，2024 年全球 AI 数据中心储能新增容量为 15.7GWh，预计 2030 年有望达 216.8GWh，复合年增长率达 46.1%，行业有望迎来高速增长。

与此同时，算电一体化运营有望开启产业融合新赛道。对于数据中心运营商而言，自建绿电模式或可降低用能成本，提升市场竞争力；对于电力企业而言，切入数据中心绿电供应与消纳环节，有望拓展新能源的应用场景，提升资源利用效率。算电一体化运营有望实现算力与电力产业的双向赋能，推动形成新的产业融合业态。

综合来看，在 AI 应用持续落地、算力需求不断增长的背景下，算电协同作为国家战略级新基建方向，其建设落地将持续推动算力与电力产业的深度融合，我们认为，可重点关注有望持续受益的电网设备、智能电网系统、数据中心电源、储能、算电一体化运营厂商等领域的配置机会。

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本文由公众号 " 星图金融研究院 " 原创，作者为星图金融研究院研究员高政扬。

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编辑：胡伟

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