算力狂飙与能源转型的双向奔赴

释放产业绿色转型与高质量发展的强劲动能

绿色转型，正成为各行各业升级进程中不可回避的核心议题。推动这一进程，单靠个别环节发力难以奏效，必须依托全产业链协同联动。动力电池回收相当于开采“城市矿山”，让宝贵资源循环再利用，为产业绿色低碳发展奠定基础；算力产业高速扩张，反过来为能源体系转型提供智慧支撑，以数字化手段驱动低碳变革；再加上现代化的生态环境监测体系，相当于给生态监管装上了“千里眼”，牢牢守住绿色发展的底线。从资源再生、技术赋能到制度保障，要让产业持续向绿、发展动能不断更新，各方必须协同发力，一步步解锁产业高质量发展的绿色动能。

图片来源/新华社

算力产业的迅猛扩张与能源行业的绿色转型，如今已不再是此消彼长的零和博弈，而是转变为一种双向赋能、协同共赢的共生关系。

■中国经济时报记者 李海楠

近日，国家能源局正式发布《中国“人工智能+”能源发展报告2026》。作为我国能源领域首份聚焦人工智能与能源融合发展的年度报告，它不仅对行业技术应用进行了系统性年度总结，更描绘了未来工业文明形态下能源发展的全新图景——从某种意义上讲，这堪称一份面向未来的“能源宣言”。

推动AI技术与绿色能源协同共生、相互赋能

当前，人工智能正以前所未有的速度重塑全球产业格局，行业核心矛盾也随之凸显。如何在超强算力发展与低碳能耗管控之间找到平衡点？如何在保障数字经济稳步增长的同时，推动能源结构向绿色化转型？这些问题正成为世界各国共同面对的时代课题。

对此，中国给出的答案是“双向赋能”——一方面，借助人工智能技术优化升级传统能源体系；另一方面，利用绿色清洁能源支撑算力基础设施的可持续扩容。简而言之，就是让AI技术与绿色能源协同共生、互为助力。

人工智能与能源的关系，已不再是简单的“谁给谁供电”这种供需配套模式，而是步入了深度融合、协同共生的新阶段。根据国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的用电量将比2025年接近翻番，这给全球能源供应和消纳带来巨大压力。这些海量能耗数据的背后，折射出的是全球能源地理格局和资源配置模式的深刻重塑。

《报告》披露的数据同样极具说服力：2025年，我国已建成42个万卡级智算集群，全国算力中心总用电量达到1700亿千瓦时。值得关注的是，国内算力资源正加速向能源富集区域集聚。例如，京津冀和内蒙古两大国家算力枢纽节点，近三年用电量平均增速分别达到33.3%和66.5%。这一趋势直观印证了：算力资源正在向核心枢纽和能源富集地区加速集中。

这些数据不仅反映了全国算力产业规模的快速扩张，更深刻揭示了“东数西算”战略背后的核心能源逻辑——将算力枢纽布局在能源原产地、绿色能源富集区，正是降低算力能耗成本、推动产业低碳可持续发展的必由之路。

这种跨区域集聚，绝不仅仅是简单的物理搬迁，背后还伴随着产业技术架构的深度革新。目前，国家算力枢纽节点新建数据中心的绿电占比已设定超过80%的建设目标，这一目标正通过绿电市场化交易、源网荷储一体化建设等路径加速落地。

这意味着，未来的算力中心将彻底摆脱单纯的“电力消耗大户”定位，转而成为新型电力系统中至关重要的有机组成部分。借助人工智能调度技术，算力负荷可以跟随风光发电的出力波动灵活调节，实现源、网、荷、储全环节的实时联动与精准匹配。这种动态互动模式，能够有效破解可再生能源出力不稳定的痛点，让间歇性清洁能源真正变得可控、可用、好用，从而推动高能耗算力产业真正迈向绿色清洁发展。

激活能源行业专业大模型“软引擎”

如果说基础设施的深度融合是这场产业变革的“硬支撑”，那么能源行业专用大模型的落地应用，就是驱动行业迭代升级的“软引擎”。

《报告》显示，我国已落地数十款能源行业专用大模型，全面覆盖电网、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等全产业链领域。这意味着，人工智能在能源领域的应用，已从单点技术试用、场景零星落地，迈入全链条、系统性的智能化重构新阶段。

展望未来，能源行业大模型的应用前景极为广阔。在电网侧，大模型将突破传统单一的负荷预测功能，实现超大规模电力系统的全场景仿真与全维度推演，在毫秒级尺度内平衡全网电力供需，大幅提升电网对大规模可再生能源并网的承载能力和消纳效率。

在油气、煤炭等传统能源领域，大模型可通过地震勘探数据的智能解译、井下作业环境的实时监测，革新传统高危作业模式，从技术层面筑牢安全生产防线，实现本质安全。

在新能源领域，大模型能精准预测风光发电功率、科学优化储能配置，还可参与电力市场的现货交易，持续提升能源资产的运营效率和综合收益。可以确定的是，未来能源专用大模型将全面打通能源流与数据流，构建起数字化、可视化的数字孪生能源体系。届时，每一度电力的生产、传输、消耗都能溯源、可优化，所有能源消耗都将经过智能算法的最优推演。

不难看出，人工智能既是现代能源系统的“智慧大脑”，也是衔接能源生产与消费、打通虚拟数字场景与现实产业场景的核心桥梁。当然，也必须清醒地认识到，人工智能与能源产业的双向融合仍面临诸多现实挑战——数据安全管控、算法精度偏差、行业标准体系缺失、复合型专业人才供给不足等问题，都是制约产业深度融合的关键瓶颈。但不可否认，《报告》已清晰勾勒出产业融合发展的完整路径。算力产业的高速扩张与能源行业的绿色转型，不再是相互掣肘的零和博弈，而是双向赋能、协同共赢的共生关系。

这场技术驱动的产业深层变革，不仅将重塑我国在全球数字经济与能源产业格局中的核心地位，更将为全球应对气候变化、推动能源绿色低碳转型、实现可持续发展，提供一份极具借鉴意义的“中国方案”。

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