2025年电力行业专题报告：数据中心强劲增长，低碳电力乘风而起

2024-2030 年国内数据中心耗电量CAGR 将达 16%

2010年以来，全球用于训练AI模型的计算需求以每年4.7x的速度增长,而DeepSeek的推出使得大模型对于算力的依赖发生了“结构性”而非“总最性”的变化。根据EPOCH AI的统计1950-2010年，全球AI模型的训练计算需求以每年1.5x的速度增长;进入2010年，随着深度学习时代的到来(其三要素包括海量的优质数据、强大的计算能力、优秀的算法和框架)，AI模型训练计算需求开始以每年 4.7x的速度增长。2025年1月20日，国内人工智能公司DeepSeek发布了R1模型，通过使用PTX编程语言，以及工程能力上的创新，其在具有更强性能的同时，实现了更低的训练与推理成本。但根据银河科技组的观点，更低的训练与推理成本对算力需求呈现短期减少，长期高增的趋势，AI能力边际扩张依然需要依赖更大的模型和强大的算力。具体而言，大模型成本缩减意味着降低了企业的训练与推理门槛，即每单位成本所能提供的训练和推理服务更多了算力效率提升有望激活更广泛的用户与应用场景，从而引发对更大参数以及更复杂的大模型迭代需求。在此基础上，在AI技术的实际应用落地过程中，用户感受最直观、最强烈的往往是推理环节的性能表现。虽然过去我们一直在强调大模型训练的重要性，但真正到了企业应用层面，推理的需求规模往往是训练需求的5-10倍。因此，考虑到潜在推理需求，预计未来的AI系统计算开销将更多地集中在推理服务上，而非单纯的预训练计算。

模型训练对应的功率需求以每年2.1x的速度增长，尽管目前数据中心耗电量占全球电力需求的比例尚低，但在部分国家/地区已展现出了不容忽视的影响。模型训练过程中，GPU、冷却设备等将会产生较大的电力消耗，尽管过去十年芯片效率大幅提升(即单位功率所支持的算力不断提升)但模型训练所需的功率仍以每年 2.1x的速度增长。基于此，AI大模型所催化的数据中心用电量对全球电力需求的拉动作用开始受到广泛关注。根据JLL发布的《2025 Global Data Center Outlook》其预计 2025年数据中心用电量仅占全球电力需求的~2%，但由于数据中心在全球分布不均，部分国家/地区，如新加坡、爱尔兰、美国弗吉尼亚州，这一比例已分别达到 7%、21%、26%，显示出持续增长的算力需求对用电量增长的强劲拉动效果。

聚焦国内,目前数据中心用电最存在两种口径,预计差距主要来自于数据传输网络的电力消耗。目前国内对于数据中心的耗电量存在两种数据口径，其一为中国信通院公布的数据，显示2023年全国算力中心用电量达到1500亿千瓦时，同比增长15.4%(对应2022年用电量约为1300亿千瓦时);其二为中国能源报引用的数据，显示2022年全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时。而根据国际能源署的估算，2023年国内电信网络消耗的电量约为900-1100亿千瓦时，因此，其认为2023年国内数据中心耗电量达到 2000-3000亿千瓦时的数据来源可能包括了数据传输耗电量,而在1000-1500亿千瓦时量级的数据来源可能仅包括数据中心耗电量。

基于信通院的数据口径，我们测算2030年国内数据中心耗电量将达到4051亿千瓦时2024-2030年复合增速16.1%。在此基础上，参考EA对国内电信网络耗电量的预测(2030年将达到1250亿千瓦时，增量主要来自5G网络，2/3/4G网络将下降)，数据中心(含数据传输)用电最有望达到5301亿千瓦时。我们的核心假设如下:

1)算力规模预测:根据工业和信息化部信息通信发展司负责人披露，截至2024年底，我国算力总规模达280EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算，以FP32单精度计算)。展望未来，参考国际数据公司(IDC)与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》中对于我国算力规模的预测(2024-2028年智能算力复合增速40%)，我们假设 2024-2030年国内算力总规模复合增速为 38.9%。

2)能效比:我们基于 2022、2023年的实际用电量数据，倒算2022、2023年的能效比分别为27、32GFLOPS/W，考虑到未来芯片等核心设备的能效比仍有持续优化的空间，我们假设未来能效比维持上升趋势。

3)PUE:数据中心的耗电量除了来自于IT设备外，还来自制冷、配电等系统，PUE=数据中心总能耗/IT 设备能耗,PUE越低表示数据中心的能效水平越好。根据中国信通院披露的数据,2023年，全国在用算力中心平均PUE为1.48，与2022年的1.52相比有所提升，我们假设未来维持下降态势;同时参考2024年7月3日国家发展改革委等部门发布的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，其提出“到 2025年底，新建及改扩建大型和超大型数据中心电能利用效率降至1.25 以内，国家枢纽节点数据中心项目电能利用效率不得高于1.2”，我们假设到 2030年，数据中心平均PUE 降至 1.22。

4)利用小时:假设全年不间断运行，即利用小时数为8760h。

我们预计2030年数据中心用电量(不含数据传输网络的电力消耗)占全社会用电量的比例将达到3.10%，占全社会用电量增量的比例为11.4%，对用电量增速的贡献为0.43pct。我们预计十五五期间国内GDP增速平均来看将低于十四五期间,但全社会用电量增速/GDP增速预计仍维持在大于1的水平，从而带动全社会用电量增速持续高于GDP增速。基于此，我们预计2024-2030年全社会用电量复合增速有望达到4.8%,2030年全社会用电量将超过13万亿千瓦时。从数据中心贡献度来看，预计2030年数据中心用电量占全社会用电量的3.10%(vs.2023年的1.63%)，数据中心用电量增量占全社会用电量增量的11.4%，对全社会用电量增速的拉动效应为0.43pct。

节能降碳叠加经济性驱动数据中心低碳电力需求

(一)驱动因素一:政策强制要求提升绿电使用比例

政策密集出台推动数据中心提升绿电使用比例，增强绿色算力供给。全国层面，自2021年开陆续有《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》、《“十四五”数字经济发展规始，划》、《算力基础设施高质量发展行动计划》、《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网》、《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》等政策文件倡导数据中心加强对绿电清洁能源/可再生能源的使用，其中以2024年7月国家发改委等四部门发布的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》指导意义最为明确，其提出“到2025年底，全国数据中心可再生能源利用率年均增长 10%。到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%”。省市层面，目前已有宁夏、重庆、上海等地提出了具体的绿色算力/绿电使用比例目标，其中宁夏提出“新建数据中心绿电占比达到 100%”，重庆提出“到2026年绿色算力占比达到60%”，上海规划“新建数据中心绿色算力占比超过10%(不含市电结构中的绿电)”

我们测算2030年数据中心绿电需求将达到2890亿千瓦时，占数据中心全部用电量的71%。参照《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，我们假设 2024年存量数据中心用电量中的10%由绿电满足，并在此后每年提升10pct;新建数据中心用电量中的80%由绿电满足;基于此，我们测算 2030年数据中心绿电需求有望达到2890亿千瓦时，2024-2030年复合增速高达48.1%。

目前政策对于绿色数据中心的界定标准存在不一致性，包括使用绿电、可再生能源、清洁能源三种口径,但从碳排放这一底层逻辑出发,我们认为水/核/风/光/生物质发电均有望迎来发展机遇。根据表2，可以看到目前政策在绿色数据中心的界定标准上存在不一致性，多数政策文件要求使用绿电，根据2023年8月3日《国家发展改革委财政部国家能源局关于做好可再生能源绿色电力证书全覆盖工作促进可再生能源电力消费的通知》，目前国内绿电范围涵盖风电(含分散式风电和海上风电)、太阳能发电(含分布式光伏发电和光热发电)、常规水电、生物质发电、地热能发电海洋能发电等;但也有部分政策文件提倡数据中心利用清洁能源和可再生能源，根据《能源法》可再生能源指能够在较短时间内通过自然过程不断补充和再生的能源，包括水能、风能、太阳能、生物质能、地热能、海洋能等，可见可再生能源发电和绿电口径较为一致。而对于清洁能源，存在狭义和广义两种概念，其中狭义的清洁能源指可再生能源，而广义的清洁能源在可再生能源的基础上还包括天然气、清洁煤和核能等3。在“双碳”目标导向下，我国将逐渐从“能耗双控”转向“碳排放双控”，因此，我们认为碳排放水平或决定了数据中心的“含绿量”，预计碳排放强度较低的水/核/风/光/生物质发电均有望迎来发展机遇。

(二)驱动因素二:减轻来自于能耗双控政策的掣肘

数据中心作为高耗能行业之一，对于能耗双控目标实现的影响不容忽视。根据前文测算，我们预计 2030年数据中心耗电量将达到4051亿千瓦时，已达到当前四大高载能行业之一的非金属矿物制品业的用电量规模，因此，我们认为未来数据中心对于我国实现能耗双控目标的影响值得重视。回溯十一五、十二五、十三五，我国单位 GDP能耗降幅目标值分别为 20%、16%、15%，实现值分别为 19.1%、18.2%、13.2%，即十一五基本完成、十二五超额完成、十三五未完成主要受 2020年公共卫生事件影响，当年单位GDP能耗降幅仅0.1%。根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，十四五期间我国单位GDP能源消耗降幅目标值为13.5%。2021-2023年，我国单位GDP能耗分别下降2.7%(目标值~3%)、0.1%、0.5%，但据国家发改委测算，扣除原料用能和非化石能源消费量后，“十四五”前三年全国能耗强度累计降低约7.3%:2024年，单位GDP能耗下降3.8%,超出~2.5%的目标值。根据2025年政府工作报告，当年单位GDP能耗降幅目标值为3%左右，较2024年目标值有所扩大，能耗双控政策的推进力度仍维持在较强水平。

(三)驱动因素三:绿电电价较低，助力数据中心运营成本优化

电费占数据中心运营成本的28%左右，寻求低电价是数据中心降本的有效途径之一。从数据中心的运营成本来看，占比排名前三的为IP 骨干网和城域网分摊、电费、固定资产折旧，分别达到29%、28%、26%。考虑到固定资产折旧为非现金支出，如果仅考虑现金支出成本，那么电费占比将进一步上升至38%。因此，通过降低电价或者降低电耗从而降低电费成本成为数据中心降本的有效手段。对于降低电价，我们认为主要有两种方式:1)将数据中心布局在低电价区域，2)与电价相对较低的电源类型签订供电协议;对于降低电耗，预计主要在于减少非IT设备耗电量，即降低PUE.

我们认为水电、核电作为低成本电源，电价具备绝对优势。垃圾焚烧发电在现行政策下，上网电价>当地燃煤发电基准价，但若考虑绿电直供，其终端电价优于京津、长三角、粤港澳算力枢纽工商业电价。新能源配储且考虑8%的资本金IRR后，在风光资源富集的内蒙古、甘肃、宁夏、河北算力枢纽，风电直供项目所需电价仍明显低于工商业电价，但光伏直供项目仅在河北具备性价比;而对于电源结构相对均衡的天津、江苏、浙江、安徽、广东枢纽，光伏+储能直供和风电+储能直供项目电价相较当地工商业电价均具备优势。详见后文分析。

数据中心需因地制宜，重点关注与垃圾焚烧和新能源的耦合

“东数西算”工程开展三年以来，八大算力枢组节点的算力规模占比全国约71.5%。2022年2月，国家发展改革委等四部门联合印发文件，同意在京津、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点，并规划了张家口集群等10个国家数据中心集古、群，“东数西算”工程正式启动。2023年12月，国家发改委等五部门联合发文指出“强化'东数西算’规划布局刚性约束，国家枢纽节点外原则上不得新建各类大型或超大型数据中心，进一步推动各类新增算力向国家枢纽节点集聚，将国家枢纽节点打造成为国家算力高地”。根据中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏介绍，目前我国八大算力枢纽节点的算力规模占比全国约71.5%展望未来，我们预计在“东数西算”工程持续推进下，八大算力枢纽节点的算力规模占全国的比例将维持在较高水平，对应地区低碳电力需求有望迎来催化。

聚焦区域资源禀赋，数据中心需因地制宜。从八大算力枢纽节点的区域布局来看，内蒙古、甘肃、宁夏、河北枢纽风光资源富集，截至2024年末，新能源发电装机占全部电力装机的比例均超过50%;北京、上海目前仍以火电装机为主，24年末均在80%以上，新能源、水电、核电资源均相对匮乏，垃圾焚烧发电是相对较优的低碳电源;天津、江苏、浙江、安徽、广东电源结构相对均衡，一方面新能源占比不低(分别为33.23%、41.58%、35.95%、42.90%、26.70%)，另一方面，江苏、浙江、广东具有核电资源，基于此，或可同时关注数据中心对垃圾焚烧发电、核电和新能源发电的拉动作用;贵州、川渝方面，水电资源丰富，重点关注数据中心+水电的布局。

接下来，我们将从出力稳定性、利用小时数、电价、建设周期、项目落地情况、与数据中心合作的诉求多个维度探讨数据中心和各类低碳电源的适配程度。总结而言:垃圾焚烧发电在以上各方面均能较好满足条件。新能源的劣势主要在于出力稳定性，但我们认为在考虑高比例配储后，其电价仍有经济性，尤其风电值得重点关注。水电、核电在电价、利用小时数、出力稳定性等层面均占优，劣势可能主要在于建设周期较长，且核电当前尚未获得绿证认证。但从水核当前的盈利能力、盈利稳定性、现金流状况出发，我们认为其与数据中心合作的诉求，以及合作后的受益幅度或不如垃圾焚烧发电、新能源显著。

1)出力稳定性:垃圾焚烧发电>核电>水电>风电>光伏

从日内出力特性来看，垃圾焚烧发电、核电较为平滑，水电次之，风光波动性较大，但风电日内出力均匀性好于光伏。

从年内出力特性来看，垃圾焚烧发电(垃圾供应充足的情况下)、核电除了正常检修外，可以保持稳定运行，但核电每隔12-18个月需要进行换料大修。以中国核电为例，其2024年各机组因换料大修停机时间在 17-55天不等，未来四代核电技术有望延长换料周期，甚至实现不停堆换料。水电主要受季节性的来水丰枯影响，调节能力较强的大水电资产出力季节性波动小于小水电。风电存在较为明显的大风季和小风季。光伏年内出力相对平滑。

2)利用小时数:核电>垃圾焚烧发电>水电>风电>光伏

从发、用电量匹配的角度而言，利用小时数的高低决定了不同类型的电源和同等功率的数据中心配套时所需装机规模的大小。如假设数据中心一年之内持续不间断运行,对应利用小时数 8760h;电源侧，核电、垃圾焚烧发电利用小时数处于较高水平，优秀的垃圾焚烧发电运营企业利用小时数甚至可以做到高于核电的水平，如瀚蓝环境;水电利用小时数处于中间水平;风电、光伏利用小时数较低。

3)电价

低碳电源度电成本普遍低于火电(见图19)，其中，水核作为成本曲线最左侧的电源，预计电价具备绝对优势。此处的低成本一方面指发电成本更低，另一方面，考虑到水核相比新能源稳定性更强，为了匹配数据中心用电所需的调节成本预计也更少。此外，当数据中心因地制宜布局在水电资源相对富集的川渝、贵州等地区时，原本推高水电终端电价的输配电费(外送特高压工程相关费用)也将随之下降。风电、光伏、垃圾焚烧发电度电成本普遍高于水核，但出于稳定性的考虑，风光需额外考虑调节成本，我们将在后文进行详细讨论。

垃圾焚烧发电在现行政策下，上网电价>当地燃煤发电基准价，但若考虑绿电直供，其终端电价优于京津费、长三角、粤港澳工商业电价。垃圾焚烧现行上网电价政策为:对于带补贴项目，吨上网电量 280千瓦时以内的部分，执行全国统一垃圾发电标杆电价0.65元/千瓦时，超出部分执行当地燃煤发电基准价:未纳入补贴清单的项目，执行当地燃煤发电基准价。参考上海黎明智算中心项目，假设垃圾焚烧发电直供数据中心，则在垃圾发电吨上网电量340千瓦时的情况下，我们测算京津、长三角、粤港澳算力枢纽的垃圾发电电价相较工商业平段电价具备0.02-0.11元/kWh的优势。

4)建设周期:水电>核电>风电≈垃圾焚烧发电光伏

水电站建设周期一般在6-10年，三代核电站在5-6年，垃圾焚烧发电、风电、光伏一般在1-2年，建设进度快的光伏电站可缩短至1年以内。而对于数据中心，其建设周期一般在1-2年，所以综合来看，风电、垃圾焚烧发电、光伏在建设周期上更能匹配数据中心的发展节奏。

5)项目落地情况

据我们统计，目前国内在数据中心与各类低碳电源配套方面均有尝试。具体而言，西北、河北地区落地/规划项目多为数据中心+新能源;上海尝试数据中心+垃圾焚烧发电模式;湖北、浙江分别已有数据中心+水电、数据中心+核电项目落地;其中，新能源、垃圾焚烧发电有望率先开启绿电直供模式。

6)发电企业与数据中心的合作诉求:垃圾焚烧发电、风电、光伏>水、核

现行盈利模式下，水核盈利能力相对稳定，且横向对比来看处于较高水平，现金流状况同样良好，而垃圾焚烧发电、新能源均面临电价下行、补贴拖欠预期，此外新能源还面临消纳压力。基于此，我们认为，垃圾焚烧发电、新能源企业与数据中心合作的诉求或更为强烈，受益预期也更为明确。

数据中心如何赋能发电企业

(一)垃圾焚烧发电:收益、现金流均存在向好预期

对于垃圾焚烧发电，其与数据中心合作有望从收益和现金流两个维度受益，其中收益改善主要来自于电价下行压力的缓解，以及为数据中心供热有望增厚收入:而现金流改善主要源于直供数据中心后，toG收入占比将显著降低，现金流回收或更为顺畅:

收益改善①:与数据中心合作有助于缓解补贴退坡后电价下行压力，假设补贴到期后现行上网电价仍可维持，有望增厚项目资本金IRR1.39pct。目前带补贴的垃圾焚烧发电项目，在运营超过15年或全生命周期合理利用小时数满82.500小时后不再享受国家可再生能源补贴资金。但根据前文分析，在绿电直供模式下,京津、长三角、粤港澳算力枢纽现行垃圾发电电价(考虑补贴)相较工商业平段电价仍具备0.02-0.11元/kWh的优势，基于此，我们认为给数据中心直供电的垃圾焚烧发电项目，在补贴退坡后面临的电价下行压力或将减轻。对于一个典型的垃圾焚烧发电项目，现行综合上网电价约为0.60元/kWh(全国平均燃煤发电基准价0.37元/kWh,假设吨上网电量 340度,综合上网电价=280/340*0.65+60/340*0.37=0.60元/kWh)如15年后，国补、省补全部退出，我们测算其资本金IRR为7.69%;但如果直供数据中心使其现行0.60元的综合上网电价得以继续维持，我们测算其资本金IRR将提升至9.07%，增厚幅度在 1.39pct。

收益改善②:牺牲电最给数据中心供热将增厚垃圾焚烧发电项目的收益。基准条件下，即电制冷所用工商业电价为0.6173元/kWh(京津、长三角、粤港澳算力枢纽最低水平)，垃圾焚烧发电综合上网电价为0.60元/kWh,我们测算给数据中心供热对垃圾焚烧企业的收入增厚幅度在21%。我们的核心假设包括:

1)数据中心的总用电负荷为20MW，那么在一年之内不间断运行的理想情况下，年耗电量约为1.75亿千瓦时:

2)数据中心PUE=1.3,则制冷耗电量为0.40亿千瓦时/年(假设非IT设备能耗全部来自制冷需求);

3)在电驱动压缩机的蒸气压缩循环水冷机组性能系数(COP)=4的情况下，对应年制冷量约为1.62亿千瓦时;

4)针对上述制冷需求,在溴化锂吸收式冷水机组的COP=1.2的条件下,年蒸汽(140-150°0.36-0.48Mpa)耗量约为17.7万吨;

5)假设数据中心电制冷的电费成本和热制冷的蒸汽成本相等，以此决定垃圾焚烧企业给数据中心的供热价格(电制冷用电价格为0.6173元/kWh的情况下，对应供热价格为141元/吨);

6)考虑因供应蒸汽导致的发电量损失，假设为194kWh/吨。

现金流改善:toB收入占比提升，降低对补贴的依赖。基于表6中的假设，我们计算当前垃圾焚烧企业收入结构中(以第一年为例)，来自政府端的占比约为58%，其中国补、省补、垃圾处理费分别占17%、9%、32%;而当垃圾焚烧企业直供数据中心后，在现行电价水平得以维持的情况下，由于垃圾焚烧企业电费完全由电力用户买单，其收入结构中来自政府付费的占比将下降至32%(假设所发电量全部供给数据中心)，即主要为垃圾处理费部分。基于此，我们认为直供数据中心可帮助垃圾焚烧企业减轻对于电费补贴的依赖，从而优化其现金流。

(二)新能源发电:当前面临的消纳和电价压力有望改善

通过与数据中心合作，我们认为新能源发电企业有望从以下两个方面受益:终端用户明确有望改善新能源目前面临的消纳压力。目前对于新能源发电的消纳，主要通过可再生能源消纳责任权重以省为单位进行考核，但消费主体仍未具体落实到电力用户层面，激励性不强。2024年，国家发改委、能源局首次推动可再生能源电力消纳责任权重向重点用能单位分解，新设电解铝行业绿色电力消费比例目标，各省在21%-70%不等。2025年3月6日国家发改委等五部门联合发布《关于促进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的意见》提出“加快提升钢铁、有色、建材、石化、化工等行业企业和数据中心，以及其他重点用能单位和行业的绿色电力消费比例，到2030年原则上不低于全国可再生能源电力总量消纳责任权重平均水平;国家枢纽节点新建数据中心绿色电力消费比例在80%基础上进一步提升”。文件重点提及数据中心的绿电消费比例要求，我们认为未来随着终端用户的进一步明确，新能源现阶段所面临的消纳问题将逐步得到改善。此外，依托于“东数西算”工程的推进，以及我们前文测算新能源直供数据中心,尤其是风电直供数据中心项目的电价相较当地工商业电价具备显著优势，我们预计未来会有越来越多的数据中心项目落地西北等风光资源富集地区，增加本地新能源消纳能力。

稳定新能源电价长期预期，同时对于风电项目，或将提升其整体电价水平和资本金IRR。根据前文，我们测算风光+储能直供数据中心项目在满足8%的资本金IRR要求下需要的最低电价分别为 0.5894、0.2583元/kWh，其中风电所需电价明显低于内蒙古、甘肃、宁夏、河北算力枢纽的工商业电价，而光伏所需电价仅在河北具备性价比。基于此，我们认为一方面新能源直供数据中心，有望通过签署多年的PPA稳定项目长期维度的电价和收益预期，另一方面，针对风电直供项目所要求的0.2583元/kWh的电价，已高于甘肃现货电价(2024年均价0.194元/kWh)，直供数据中心或将带动电价水平提升以及资本金IRR的增厚。具体而言，0.194元/kWh的电价对应不配储风电项目资本金IRR为7.47%,低于直供数据中心的配储风电项目8%的资本金IRR;如再考虑直供项目电价可能存在的上涨空间(上限或可锚定工商业电价)，以及在利用小时数上的优势，资本金IRR的增厚幅度将进一步扩大。

(三)关注在数据中心方面已有布局或具备区位优势的企业

新能源企业甘肃能源、金开新能，垃圾焚烧发电企业军信股份、伟明环保目前已签署数据中心相关合作协议。据我们不完全统计，在新能源发电板块，目前甘肃能源、金开新能已签署具体的合作协议;其中甘肃能源计划投资建设甘肃庆阳东数西算产业园区绿电聚合试点项目一期工程100万千瓦新能源项目;金开新能拟于新疆昌吉市投资建设昌吉智算中心项目，同时与无问芯穹公司签署服务协议，为其提供智算算力及其配套带宽资源、存储资源、安全资源以及IT运维服务等。而在垃圾焚烧发电板块，军信股份与吉尔吉斯共和国奥什市政府签订《奥什市垃圾科技处置项目框架协议》，项目主要内容包括绿电中心(通过垃圾焚烧发电)、供热中心(利用垃圾焚烧产生的蒸汽提供热能)和算力中心(利用绿电为算力设备供电以及利用蒸汽制冷等技术降低算力附属设备能耗);除此之外，值得重点关注的是，军信股份与黎明智算中心项目的投资主体浦发环保具有紧密合作关系，浦发环保分别持有其子公司浦湘生物能源(垃圾设计处理能力5100t/d)、湖南浦湘环保(垃圾设计处理能力3000t/d)10%、15%的股权，因此，我们认为公司在垃圾烧+数据中心落地方面或可更好借鉴黎明智算中心项目的经验。伟明环保与浙江龙湾区政府签署合作协议,共建智算中心，并提出“从卖电力向卖算力转型”的战略转型构想。

编辑：火腿肠