算电协同产业落地，Token价格下降通道开启
来自上海的算力需求，不必全部依赖长三角本地的数据中心消化。系统能够依据实时电价波动、绿电使用占比以及各地算力节点的负载状况，将计算任务进行切片，分发至克拉玛依、乌兰察布等西部节点执行，完成运算后再将结果回传至近端节点完成汇总。
这是昨天在杨浦区举办的2026算电协同创新发展论坛暨申威睿思新品发布会上，企业所展示的算电协同调度真实场景。其背后折射出一个正在加速成型的产业变革：随着AI大模型推理与训练需求的爆发式增长，智算中心的建设逻辑已不再局限于“多建机柜、多买电”的基础设施堆砌。电力接入能力、绿电消纳效率、峰谷电价套利机会以及跨地域任务调度能力，正成为算力资产运营中全新的关键变量。
算力任务随电动态迁移
今年3月，“算电协同”首次被写入政府工作报告。4月，国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，明确要求推动算力设施实现绿色低碳转型，促进算力与电力系统高效、经济地协同运作。这一政策转向，直指算力需求激增与电力供给结构、绿电分布不均、城市电网承载力受限之间的深层矛盾。
算电协同的内涵远不止为数据中心采购更多绿色电力。合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副总工程师褚海涛在论坛上指出，当前面临的核心难题不仅包括东部地区算力需求旺盛但受限于电力和碳排放指标，以及西部地区风光资源富集却缺乏充足的本地算力消纳场景，更在于算力系统与电力系统长期处于相互割裂的状态。
过去，数据中心通常被视作固定的电老虎，任务一来就持续高负荷用电。算电协同的核心目标正是要打破这种刚性用电模式。褚海涛进一步阐释，像自动驾驶、实时搜索这类对延迟极其敏感的业务，要求不能中断、不能减速；而大模型预训练等任务则具备一定的时间弹性，在本地算力紧张或电价过高时，完全可以迁移至异地执行。这正是“算随电动”的基础逻辑——系统首先判断任务能否延迟或异地执行，再综合考量实时电价、电网负载、绿电出力及储能状态，从而精确决策任务在何时、何地节点执行。褚海涛将未来的数据中心形容为一块“柔性的电网海绵”，既能主动用电，也能够在电网需要时响应调节指令。
中国科学技术大学教授陈力同样指出了当前算电协同在跨域系统化协同层面的不足。他认为，接口规范、数据模型及数据共享机制尚未实现统一标准。换言之，算力系统掌握着任务负载信息，电力系统掌握着电网负荷数据，但两者之间的数据交互与调度规则仍需进一步打通和融合。
产业加速构建算电协同调度体系
产业界正在全力补齐的，正是这套跨系统、跨区域的调度能力。申威睿思在论坛上正式发布了“万象灵和”算电协同智能调度平台，并推出了新一代镭视一体机、边端AI算力底座以及算力堡垒液冷基础设施等系列产品。这些产品均围绕算力智能调度、电力安全保障、边缘推理加速及液冷散热基础设施等环节，为算电协同的落地提供关键支撑。申威睿思CTO周民介绍，公司目前已在苏州、克拉玛依、乌兰察布完成了算力网络的部署，手中掌握着超过2万P的可调度算力资源。当上海用户发起算力请求后，系统会根据不同集群的实时算力负载、绿电占比及未来电力预测，将部分计算任务调度至克拉玛依或乌兰察布，最终再将计算结果汇聚回位于上海的近端节点。
圆桌讨论环节则将焦点拉回了实际的运营成本账本。申威睿思COO华东亚举例说明，在一个装机容量为120兆瓦的IDC项目中，若按50%的调用率计算，年用电量约为5亿度，对应年电费支出约2亿元。通过实施智能调度，电费成本预计可节省7%至10%，同时数据中心还能通过参与电网的调峰调频服务获得额外收益。
然而，要让算电协同真正融入更多实际项目，还必须妥善解决合同定价、权责划分及收益分配等商业层面的问题。博浩数据副总裁彭军透露，该公司已交付及在建的资源总量约为500兆瓦，项目多集中于一线城市及其周边。这些地区虽然客户需求高度集中，但电网负荷密度极大，新能源本地消纳空间十分有限，市电接入容量也可能成为瓶颈。他判断，对于未来的智算中心和IDC领域而言，算电协同“可能不再只是加分项，而会演变为一张准生证或入场券”。他进一步提出，算电协同要真正进入IDC的商业合同，必须依赖“标准化保障+弹性调度”的新合作模式。精合并购联合创始人周驰浩也提醒，调度权涉及电网公司、售电公司、发电企业及虚拟电厂等多个主体，技术型企业究竟是扮演算法供应商的角色，还是作为运营主体介入，其边界界定不同，对应的监管要求与商业价值也存在显著差异。
算电协同的全面落地，需要算法研发、电力工程、算力运营、市场交易及具体行业场景的协同推进。论坛现场，申威睿思与科大先研院宣布共建联合实验室，重点聚焦核心技术攻关、科研成果转化及专业人才培养；同时携手正乾金融成立能源AI智能体应用实验室，致力于探索能源领域的AI应用场景。上海市杨浦区副区长苟如虎表示，杨浦区将依托大创智示范区等平台，为算电协同技术的落地应用与产业集群的集聚发展提供良好的生态支撑。
技术上能否实现高效调度，仅仅是迈出的第一步。算电协同能否从演示案例走向大规模商业化部署，最终取决于商业合同如何签署、收益如何公平分配、各方责任如何清晰界定以及数据如何可信验证。对于正处于高速扩张期的智算基础设施而言，下一阶段的竞争焦点，已不再仅仅是“有没有足够算力”，更关键的是能否将电价、绿电、储能和算力任务，统一纳入同一本运营账本中算得清清楚楚。