电力供给是否制约AI算力扩张？

来源：中国电力报 时间：2026-03-26 10:40

　　近年来，我国人工智能产业呈现爆发式增长，从智算中心建设、基础模型研发到行业场景应用，算力需求激增，带动电力需求不断攀升。电力保障成为人工智能产业发展的“生命线”，电力供给是否制约AI算力扩张，成为各方关注的焦点。

　　中国人工智能产业的电力需求特征

　　AI产业电力需求集中于智算中心、边缘计算节点等算力基础设施，呈现电量大、增速快、负荷波动高的特点，与传统产业差异显著。

　　电力需求规模攀升。智算中心是AI主要用电场景，大模型迭代与算力集群扩容推动用电持续增长。2030年我国算力中心耗电量将超5000亿千瓦时，占全社会用电量3.7%，大模型训练推理、万卡级集群推高区域用电峰值。

　　需求呈现区域差异化。AI用电分布与算力布局一致，呈“东密西疏”。东部承载低时延高并发推理任务，用电集中且时效要求高；西部承担大模型训练等任务，用电规模大且时延敏感度低，东西部绿电禀赋与供需矛盾差异明显。

　　电力供给稳定性要求极高。AI算力对供电稳定性要求远超传统产业，毫秒级电压故障即可致算力中断，造成经济损失；其负荷高波动特性，也对电力系统调节能力提出新挑战。

　　AI间接电力需求不容忽视。AI用电辐射全产业链，上游芯片、有色金属，中游电力装备，下游智能应用均带动系统性用电增长，算力出海也进一步拉动本土电力需求。

　　我国电力系统支撑AI产业发展的现有优势

　　当前，中国电力系统在规模、技术等方面已形成鲜明优势，能够为AI产业发展提供坚实支撑，短期内电力供给不会成为AI产业发展的核心阻碍。

　　电力供给规模充足，增速匹配AI发展需求。中国是全球发电量最大的国家，近年来总发电量是美国同期的2倍，2025年全社会用电量历史性突破10万亿千瓦时，电力供给总量充足。目前来看，电力供给增速与AI产业算力需求增速基本可适配，装机容量能够支撑智算中心等基础设施的电力需求。

　　绿电供给能力领先，契合AI绿色发展需求。中国西部能源富集区绿电资源丰富，内蒙古、青海、甘肃等地区绿电占比高、电价低，为大规模智算集群提供了低成本、清洁的电力支撑，契合AI产业绿色低碳发展趋势。

　　技术水平进步，支撑算力与电力协同。我国在特高压输电、源网荷储一体化、智能调度等领域的技术水平处于领先地位，能够实现西部绿电向东部算力中心的高效输送；绿电直连、源网荷储一体化等新型供电模式逐步渗透，储能系统成本持续下降；电力产业链完备，能够为AI算力中心提供全套电力配套解决方案。

　　具备一定成本优势，可降低AI产业综合成本压力。西部是清洁能源富集区且是高密度算力的部署区域，电价较低，该优势可直接转化为算力核心竞争力。同时我国具备算力基础设施建设成本低、产业链配套完善、国产AI芯片与大模型快速迭代等优势，从电力供给、硬件制造到模型研发有一定的全链条综合成本优势。相较之下，欧美等部分地区面临电价、电网扩容并网、电力设备产能、建设成本等制约。

　　我国电力系统支撑AI产业发展面临的潜在挑战

　　尽管中国电力系统在支撑AI产业发展方面具备优势，但随着AI产业的持续扩张，尤其是算力需求的指数级增长，电力系统在区域供需、协同调度等方面仍面临一些潜在挑战，若未能有效应对，长期来看可能对AI产业发展形成一定制约。

　　未来局部区域局部时段可能存在供给缺口。东部地区是AI产业集聚地，算力需求集中、增速快，但电力负荷相对紧张，绿电资源相对匮乏，部分省份在电力供需紧张、高峰时段可能出现电力缺口，影响智算中心的稳定运行；而西部地区电力资源丰富，但算力需求相对不足，部分绿电可能面临无法有效消纳的困境，可能出现“西电东送”的压力与绿电浪费并存的局面。此外，各区域智算中心的电力电量需求与空间分布存在较强不确定性，算力负荷在省间、区域间的迁移，进一步加剧了电力需求分布结构的复杂性。由于电力基础设施建设周期长于智算中心建设，局部区域可能出现电网扩容速度跟不上算力扩张节奏，可能出现“智算中心建成、电力却未到位”的情况。

　　基础设施及相关技术的适配性有待提升。AI产业的快速发展对电力基础设施的容量、稳定性提出了更高要求。部分老旧电网难以承载智算中心的高功率负荷，智算中心周边的配套电力设施建设不足。储能技术的规模化应用仍面临一些技术瓶颈，如长时储能能力不足，难以完全平抑AI算力的大幅负荷波动。液冷等先进能效提升技术渗透率较低，单位算力能耗仍有优化空间，间接增加了电力需求压力。智算中心的电力需求预测与电网调度衔接不够紧密，难以实现算力负荷与电力供给的精准匹配，跨区域电力调度的灵活性仍需提升。西部部分能源富集区的电力外送通道仍需优化，确保绿电高效输送至东部算力中心。

　　优化电力支撑能力，推动AI产业高质量发展的建议

　　优化区域算电布局。东部重点提升电力供给能力，优先保障低时延、高并发推理需求；西部依托绿电优势建设超大型智算枢纽，承接大模型训练及非实时推理任务，提高绿电消纳率；加强跨区域电力外送通道建设，引导算力负荷合理迁移，平衡区域供需。

　　加速先进技术落地。推广虚拟电厂模式，推动智算中心与绿电项目绑定，提升绿电消纳效率；加快储能技术研发与规模化应用，降低储能成本，增强长时储能能力，匹配算力负荷与绿电波动；普及液冷等能效技术，降低智算中心PUE；突破高端芯片等核心设备短板，提升国产化水平。

　　完善算电协同机制。建立算力与电力协同调度机制，整合算力需求、电力供给及绿电资源数据，利用AI预测负荷与出力，实现智能匹配；完善电力市场，鼓励AI企业参与需求侧响应，通过错峰用电平抑峰值、降低成本；打破区域电网壁垒，提升跨区调度效率。

　　加快电力设施升级。扩大投资预留算力用电空间，完善智算中心周边电力配套，提升供电稳定性；推进西部绿电基地配套设施建设，强化外送通道能力；提升电网智能化水平，利用大数据、AI提升柔性调节与故障响应速度，保障可靠供电；加快新型供电模式研发部署。

　　强化政策保障协同。完善政策体系，对高能效、高绿电消纳智算中心给予优惠；深化电力市场改革，优化电价机制降低企业用电成本；加大核心电力技术研发投入，支持高端设备、储能及算电协同技术攻关；加强国际合作，引进先进技术经验，提升电力系统全球竞争力。（贾婉琳　胡玉兰）

　　责任编辑：江蓬新