2026年算电协同联合行业研究报告：算电协同风起，源网荷储新篇

算电协同纳入国家战略，算力斜率陡峭、AI 电力需求高增

1.1 算电协同纳入国家战略，示范项目持续落地

算电协同政策演进与“东数西算”国家工程深度绑定，整体呈现“空间布局-量化约束-战略升级”的三阶段递进路径， 政策支持力度持续加码，约束性从方向倡导转向硬性指标。

（1）初期探索阶段（2021-2023 年）：算力网络完成空间布局，算电协同完成前期政策铺垫

本阶段政策重心在于搭建全国算力网络的空间框架，算电协同尚处于前期铺垫阶段，未形成明确的量化要求。2021 年 5 月《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》首提“东数西算”，确立 8 大国家算力枢纽节点；2021 年 12 月至 2022 年 2 月，8 大节点分两批全部获批启动，全国算力网络框架正式落定。此后《“十四五”数字经济发展 规划》与《数字中国建设整体布局规划》相继出台，将绿色数据中心建设与东西部算力协同列入核心议程。上述政策 确立了全国算力基础设施的节点分工格局，东西部差异化的算力布局为后续算电协同项目的地理落位提供了清晰的空 间框架。

（2）起步发展阶段（2024-2025 年）：算电协同概念正式确立，量化约束目标落地

本阶段是算电协同政策的密集落地期，核心变化是从方向性倡导转向量化硬约束，政策节奏显著提速。2023 年 12 月 《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》首次在国家层面提出“算力电力协同”，明 确开展协同试点、探索新能源参与绿电交易，成为政策演进的关键节点。2024 年 7 月《数据中心绿色低碳发展专项行 动计划》将约束落到实处，明确要求 2025 年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超 80%，并提出探索数电联营模 式；同期《加快构建新型电力系统行动方案（2024-2027 年）》进一步明确实施一批算电协同项目，探索“绿电聚合供 应”模式。2024 年四季度至 2025 年上半年，可再生能源替代行动、国家数据基础设施建设、绿电证书市场发展、新 型电力系统建设试点等政策密集出台，持续强化数据中心与新能源融合发展要求。80%绿电占比目标是本阶段最明确 的政策信号，硬约束的确立意味着算力项目选址决策必须将绿电可获得性纳入核心考量，具备低成本绿电供给能力的 西部枢纽节点在新增算力项目竞争中的吸引力将系统性提升。

（3）深度协同阶段（2026 年起）：上升至国家顶层战略，标准化体系建设启动

本阶段算电协同完成从行业政策到国家战略的跃升，产业规范化进程正式开启。2026 年 3 月政府工作报告首次将“算 电协同”纳入新基建工程，要求实施超大规模智算集群、算电协同工程，加强全国一体化算力监测调度；同期首批“算 电协同”国家标准正式立项，行业标准化体系建设全面启动。进入政府工作报告意味着算电协同已上升至国家优先推 进事项，在政策资源调配与跨部门协同上将获得更高级别保障；国家标准立项则是商业模式走向规范化的重要信号， 两者叠加将加速项目落地进程，亦为参与其中的各类市场主体提供更清晰的政策能见度。

国内算电融合项目自 2024 年底进入密集落地期，从时间分布、类型结构和投资方构成三个维度来看，行业已初步形 成清晰的发展脉络。以下梳理基于已公开披露的代表性项目，实际落地项目预计更多。

（1）项目时间：2025 年集中落地，2026 年规模扩张

2025 年是国内算电融合项目的集中落地元年，2026 年起进入规模化扩张阶段。2025 年全年多个项目相继进入运营或 一期交付阶段。2026 年一季度，多个项目密集公告或投运，单体装机规模普遍进入百万千瓦量级，大唐新能源中卫二 期更达 260 万千瓦，行业进入规模化扩张通道。密集落地节奏与政策约束时间节点高度吻合，2024 年 7 月政策明确要 求 2025 年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超 80%，政策催化效应清晰可见。

（2）项目类型：点对点绿电直连主导，多元模式并行

点对点绿电直连是当前主流模式，绿电聚合与离网型微电网各有其特定适用场景。点对点绿电直连在梳理的代表性项目中占比 71%，核心特征是特定电源锁定特定算力负荷，通过专用线路一对一定向供电，商业闭环清晰。国投集团两 河口属于特殊形态：算力舱直接嵌入水电站内部，是已落地项目中融合程度最深的案例。绿电聚合以大唐新能源中卫 项目为代表，光伏物理直供、风电虚拟直供、储能削峰填谷、大电网兜底，形成“物理直供+虚拟直供”双轨体系，资 源配置灵活性更强，但调度复杂度相应提升，适用于大型算力产业园区多电源统筹场景。离网型微电网在已披露项目 中较为少见，均位于电网延伸成本极高的偏远地区，受地理条件约束，该模式难以大规模复制。

（3）投资方结构：电源端主导为主，自营延伸是更进一步的结构形态

项目的投资主体可归纳为四类结构，电源端单方主导仍占主流。电源端单方主导是当前数量最多的结构，发电企业投 资电站，算力侧由第三方独立运营，双方通过供电合同建立商业关系。消纳压力是电源方主动布局的核心推力。在此 基础上，部分电源方进一步向算力端延伸，或自营智算中心、或参股算力公司，同一主体或关联主体打通电力与算力 两端，是电源端主导的更高阶形态。算力端单方主导型的逻辑起点是算力需求，电源侧是成本优化的配套手段，体现 了算力企业主动掌控电力成本的战略意图。双方联合主导目前案例较少，独立电源方与算力方从项目起点形成利益共 同体，在电价机制、调度安排、长期扩容等核心条款上具有更强稳定性，国家电投柴达木、天合光能三江源是当前仅 有的两个代表案例。

1.2 数据中心用电量高速增长，亦是破局消纳的重要抓手

以数据中心为代表的算力基础设施，凭借其独特的负荷属性，预计对电量形成有效拉动。2025 年全社会用电量 10.37 万亿度，从结构的角度来看，电量的增长点从二产向三产居民转型，三产的用电量主要增量电就是数据中心与充电桩。 2025 年我国数据中心用电量 1933 亿度，占全社会用电量的比例达 1.9%。从增速来看，数据中心用电量增速近三年持 续抬升，2025 年达到了 17.0%，2026 年 1-2 月同比增长 46.2%，成为重要的新兴力量。

从发电结构来看，在“双碳”目标驱动下，我国清洁能源扩张的进程仍在加速。截至 2025 年底，全国风电、光伏总装 机容量分别达到了 640GW 和 1202GW，合计占全国总装机比重 47.3%。风电、光伏发电量分别为 10531 亿千瓦时和 5726 亿千瓦时，合计占全国总发电量的 16.7%。

但是，受新能源发电高增且不稳定的影响，我国电力系统面临较大的消纳问题。2025 年全国风电利用率约 94.3%，光 伏发电利用率约 94.8%，与 2024 年相比有较大幅度的下降。区域层面，西北地区弃风弃光率持续高于全国均值；随着 装机持续攀升，华北地区亦开始出现阶段性弃电压力，消纳问题的系统性特征日益凸显。

因此，算力作为电力的需求增长、风光作为电力的供给增加，我们认为适配性较强。相较传统工业负荷，数据中心具 备三项关键优势：一是基荷稳定性强，年运行小时数通常超过 8000 小时，可有效提升新能源项目的电量收益可预期 性；二是批处理算力任务对实时性要求相对宽松，在新能源大发时段可主动增加负荷、系统紧张时段可压减非关键任 务，具备参与电网调峰的弹性空间；三是选址灵活，不同于高炉、化工等重资产工业负荷，数据中心可向风光资源富 集的西部迁移，有效缓解长距离输电的效率损耗。但是也需要注意的是，新能源的波动性对于数据中心的用电需求仍 是巨大挑战，因此算与电的融合水平、电网购电的补充，仍是需要关注的方向。

1.3 训推共振，海内外算力斜率陡峭

Scaling Law 仍然有效，从训练侧向推理侧拓展。GPTo1 之后，模型 Scaling law 从单一的预训练（pre-training）， 向预训练（pre-training）/后训练（post-training）/推理深度思考（test-time long thinking）三大 Scaling 转 变。1）模型在回应用户之前产生很长的内部思考链，思考时间越长，答案的质量就越高；2）Multi-agent 进一步提 升模型性能，但其 Token 消耗量往往达到对话聊天的数倍。

训练层面，预训练重启，后训练加码。预训练方面，DeepSeek 团队在论文中坦言，受训练算力约束，DeepSeek-V3.2 的世界知识广度仍落后于领先闭源模型（如 Gemini 3 Pro），后续将通过扩大预训练规模补齐能力上限。此外，V3.2 往往需要更多 token 才能逼近 Gemini-3.0-Pro 等模型的输出质量，未来将聚焦提升推理链的“智能密度”，以更少 token 达到同等效果；后训练投入强度提升：DeepSeek 认为开源模型后训练投入普遍不足并制约任务表现，因此将后 训练算力预算上调至超过预训练成本的 10%。 推理方面，MiniMax M2、DeepSeek V3.2 等国产大模型，把“思考→行动→观察→再思考”的动态循环模式（Interleaved Thinking）融入推理流程，正成为 Agent 模型标配。我们认为，国内 Interleaved Thinking 范式渗透，能够显著提 高 Agent 的准确性和规划能力，2026 年 Token 消耗与推理需求有望加速爆发。

海外大模型仍基于尖端水平不断迭代，如 GPT-5.4 实现从“对话生成”向“任务执行”的重要跃迁。1）AI 具备真实 操作电脑：GPT-5.4 原生“Computer Use”能力，实现在真实操作系统环境中完成任务；在 OSWorld 桌面操作基准测 试中，GPT-5.4 的成功率达到约 75%，已经接近甚至超过人类平均水平。2）大规模工具调用：GPT-5.4 在 API 层面引 入工具搜索机制，凭借接收一份精简的可选工具列表及工具搜索能力，大幅减少重度工具调用工作流程所需的 Token 数量。3）更强的联网搜索能力：GPT-5.4 Thinking 能够以更强的持久性进行多轮搜索，从而锁定最相关的信源，给 出逻辑清晰、论证严密的回答。4）知识型工作能力大幅提升：在 GDPval 测试中（涵盖 44 种职业的知识工作任务）， GPT-5.4 在 83%的案例中或达到超越行业专业人士水准，比 GPT-5.2 的 71%有显着的跃升。5）可控性提升：面对复杂 查询任务，GPT-5.4 Thinking 会通过“前言”来简述其工作方案，用户还可以在模型生成过程中实时添加指令或调整 其方向，无需推倒重来，或通过多轮额外对话进行补救。 国内大模型“军备竞赛”并未降温，向更高质量、更多模态加速进步。头部互联网厂商的护城河效应日益显著，字节 跳动（豆包系）、阿里巴巴（通义系）、腾讯（元宝系）密集发布万亿参数级的新一代主力模型，以智谱 AI、DeepSeek （深度求索）、Minimax、科大讯飞为代表的“AI 新势力”亦在快速迭代其 MoE 架构。 Agent&Coding 等出圈引爆推理需求，从 Prompt 到长 Agent 计算需求范式跃迁。推理算力需求正以超预期的斜率上升。 字节、阿里、腾讯等大厂围绕 AI 入口展开高强度竞争，流量获取与生态打通形成合力，推动 AI 从工具属性向高频服 务入口跃迁。在用户规模与使用深度双提升的背景下，推理侧算力需求正以超预期斜率快速抬升。除了模型本身的入 口流量，AI 漫剧、AI 编程等原生应用的快速爆发，AI 医疗、智能制造等垂类模型的蓄势待发。 多模态驱动视觉质变及技术红利释放，动态漫、AI 漫剧已成“爆款”。2025 年多模态技术收敛推动视觉表现力跨越式 提升。供给端，AI 大幅压降制作周期，实现低成本批量化产出；需求端，紧凑节奏与高情绪密度精准击中用户痛点。 供需双侧适配，驱动赛道从边缘迈向主流。据短剧自习室公众号统计，从 2025 年度抖音端漫剧累计播放量 TOP100 榜 单来看，共有 52 部沙雕漫、28 部 AI 漫剧、17 部动态漫、3 部解说漫上榜，分别占比 52%、28%、17%、3%。其中仅有 1 部突破 5 亿播放——AI 漫《斩仙台下，我震惊了诸神》，10 月份上线，截至 26 年 1 月初累计播放量 10.6 亿，成为 当之无愧的 2025 年度“剧王”。

编辑：火腿肠