首提概念！算电协同：解析（附产业链&标的）

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今年两会，“算电协同”被首次写入政府工作报告。

3月5日，《政府工作报告》提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展。”

“算电协同”首次被写入政府工作报告，明确列为新基建工程，标志其从地方试点、部门政策正式上升为国家战略部署。

算力的尽头即电力。国务院研究室副主任陈昌盛3月5日在国新办吹风会上表示：“打牢AI发展的底座，首先要打牢基础设施的底座”。

而算电协同是数字经济与能源转型深度融合的必然产物。

其本质是打破算力与电力两大行业的壁垒，实现双系统的双向互动、协同优化、一体化发展，解决 AI 时代算力需求爆发与新型电力系统转型的核心矛盾。

今天我们来梳理算电协同。下文从：① 两会首提“算电协同”的战略意义；②算电协同-基础概念扫盲；③算电协同核心技术&难点；④市场空间&竞对；⑤ 产业链；⑥相关标的，等六个维度来解析。



一、两会首提“算电协同”的战略意义

算电协同实质上是“数字网”与“能源网”的深度融合。它让算力不仅能“算得快”，更能“算得绿、算得省”。

它不仅是技术层面的创新，更是国家在数字经济时代统筹能源转型，更是国家在数字化和绿色化双转型过程中的“一石多鸟”之策。其战略意义如下：

1、破解"算力焦虑"，保障算力与电力产业链的双重安全

国际能源署预测，到2026年全球数据中心日耗电将达1.05万亿千瓦时，约等于日本全年用电量。算力需求爆发让电力成关键瓶颈。通过“电支撑算”将算力中心建在清洁能源富集区，可大幅降低用能成本与供电压力。

将海量算力负荷纳入电网统一调度，数据中心可以参与电网的“削峰填谷”，在用电高峰期，算力中心可以通过降低非实时算力任务（如延时要求不高的AI模型训练）的能耗，或者释放储能，减轻电网压力。

同时，可实现算力调度与电力调度的耦合--- 当某地电力紧张或绿电不足时，可以通过网络将计算任务调度到电力充裕且绿电丰富的地区，实现“电网不通数据通，数据代替电力跑”。

算电协同通过全国统一的算力与电力布局优化，解决东部算力供应紧张、西部算力资源闲置的问题，构建 “全国一盘棋” 的算电一体化基础设施，保障我国电力、算力供应链的双稳定可控。

2、赋能能源转型，助力“双碳和ESG”目标

算力基础设施的能耗正呈指数级增长。传统的电力供给往往依赖化石能源，如果算力扩张不与绿色电力结合，将给碳排放带来巨大压力。

消纳新能源： 通过算电协同，可以将算力中心布局在风电、光伏等新能源丰富的地区（如我国西北部）。数据中心可以作为“绿电”的消纳大户，解决新能源发电“弃风弃光”的问题。

零碳数据中心： 推动数据中心从“高能耗”向“低碳/零碳”转型，是实现国家2030年碳达峰、2060年碳中和“ESG”目标的关键抓手。

3、重塑产业格局，促进区域协调发展

“算电协同”是落实“东数西算”工程的底层逻辑。算力是数字经济时代的核心生产力，而电力是算力的基础保障

以“东数西算”牵引“西电东送”，通过 “以电定算” 在西部布局“源网荷储”一体化园区，将西部清洁电力优势转化为数字发展优势，解决东西部资源时空错配。

产业转移与升级， 通过算电协同，引导东部温冷数据和大规模计算需求向西部转移，不仅带动了西部地区在新基建、IT设备制造、数据服务等上下游产业链的发展，也缩小了东西部的经济差距。

4、抢占全球数字经济&能源革命的制高点

当前全球正处于 AI 大模型与能源革命的双重变革期，欧美等发达国家均在加速推进算力与电力的协同发展，算电协同已成为全球科技与产业竞争的新赛道。

我国拥有全球最大的全国统一大电网、全球最大的新能源装机规模、全球第二大算力基础设施、全球领先的东数西算工程布局。

将算电协同提升至国家战略层面，可充分发挥我国的体制优势与产业优势，打造全球领先的算电一体化基础设施体系，在 AI 算力、新型电力系统、绿电低碳等领域形成国际竞争优势，抢占全球数字经济与能源革命的制高点。

二、算电协同-基础概念扫盲

1、什么是算电协同

算电协同，是指以新型电力系统和全国一体化算力网为基础平台，通过技术创新、机制改革和产业融合，实现电力系统与算力基础设施在规划建设、运行调度、市场交易、技术创新等全环节的深度协同。

其总体目标是---数据中心节能降耗，促进数据中心绿电消纳，提升算力电力协同运行水平。

下图：基本原理图



2、分类

（1）按协同深度与双向性

协同层级

核心特征

典型场景

成熟度

单向适配型

算力侧单向适配电网特性，仅通过错峰用电、低谷电价优化降低用电成本，无双向互动

传统数据中心错峰运行、批量采购绿电

已大规模普及

双向互动型

算力负荷主动参与电网需求响应与辅助服务市场，电网为算力侧提供激励与定制化供电服务，实现双向收益

数据中心虚拟电厂、可中断负荷服务、峰谷套利

规模化试点阶段

一体化融合型

算电系统规划、建设、运营、交易全流程深度融合，实现源网荷储算一体化运行，算力与电力市场联动交易

算力枢纽源网荷储算一体化项目、微电网 + 智算中心、绿电算力一体化交易

起步试点阶段

（2）按空间覆盖与场景规模

①跨区域级：依托东数西算工程，实现全国 8 大算力枢纽、10 大数据中心集群的跨区域算力与电力协同调度，将东部时延不敏感的算力任务向西部绿电富集区域转移，匹配全国电力资源与算力需求的时空分布。

②区域级：以省 / 市为单位，实现省内算力集群与电网的协同规划、联合调度，对接省级电力市场与算力交易平台，推动区域内算力负荷与新能源消纳的协同优化。

③园区级：以数据中心园区、智算中心为单位，建设源网荷储算一体化系统，实现园区内光伏、风电、储能、算力负荷的就地协同运行，最大化新能源就地消纳率，提升供电可靠性。

④节点级算电协同：以边缘数据中心、5G 基站、分布式算力节点为单位，与分布式电源、微电网、虚拟电厂深度融合，实现边缘算力与分布式能源的就地协同，降低对大电网的依赖。

3、算电协同愿景：构建比特与瓦特的智能闭环

（1）规划协同层面：

我国通过“东数西算”工程 系统推进算力基础设施布局与能源资源禀赋的匹配，引导实时性要求低的算力负荷向西部新能源富集地区转移。

根据国家发改委2025年监测数据，内蒙古、甘肃等西部枢纽节点数据中心绿电占比已达 65%，较东部地区高出40个百分点，有效缓解了东部用电紧张并促进西部绿电消纳。

国家明确要求，到2025年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%，并通过“源网荷储”一体化等创新模式持续优化算力电力协同机制。

（2）调度协同层面：

挖掘算力负荷的灵活调节价值。包括:时间维度上，利用AI训练、大数据分析等可中断负荷参与需求响应;空间维度上，通过“算力漫游”实现跨区域资源调配;能效维度上，采用液冷、余热回收等技术提升能源利用效率。

国网能源研究院测算，全国数据中心可调节潜力相当于当前电网灵活调节资源的15%。

（3）市场协同层面：

构建电算融合的交易机制。包括绿电直供(如腾讯与华能合作的分布式风电项目)、容量补偿(对参与调度的算力企业给予经济激励)、碳电联动(将算力碳足迹纳入绿证交易)等创新模式。

广东电力交易中心数据显示，2025年上半年算力聚合商现货交易电量达4.5亿千瓦时，较2023年1.2亿千瓦时增长275%，且绿电交易量达82.9亿千瓦时(同比增长60.2%)，环境溢价降至6.7厘/千瓦时

产业协同层面，形成双向赋能的发展格局。算力支撑电力数字化转型，如百度智能云为国网提供的AI巡检系统使运维效率提升3倍;电力保障算力绿色发展，如三峡集团在长三角建设的“风光储数据中心”实现清洁能源就地消纳。



（4）三阶段发展路径

中国信通院预测，到2025年底算电协同将带动相关产业规模突破万亿元。

电促会提出三阶段发展路径:

2023-2025年：探索期，重点突破关键技术;

2026-2030年：全面协同期，建立市场化机制;

2031年后，进入深度融合期，实现“算力即电力”的智能调度。

这一演进过程将推动能源与数字两大革命实现历史性交汇。最终形成“规划-调度-市场-产业”四维协同的愿景框架。

4、三层结构

算电协同作为一种创新理念，通过深度融合算力与电力资源，实现二者的高效协同与动态优化配置。从底层往上，可以分为三层结构:

→ 底层:电力供给基础设施

这一层需要做到对智算负载波动性的电能质量治理;对多种能源(风光等)的接入、应用和管理。

→中层:算力负荷

在这一层，需挖掘IT负载的灵活性调节空间，并以IT负载的变化确定非IT负载，如制冷量的出力管理。

→上层:算电协同机制

最上层本质是建立算电双向调节的决策框架，通过数据、算法和激励的整合，构建电力-算力联合优化模型。

下图：算电协同的三个层级



三、算电协同核心技术&难点

1、核心技术

算电协同的核心技术，本质上是解决“算力如何感知电力”、“电力如何支撑算力”以及“两者如何联合寻优”的问题。

（1）算力网络与路由调度技术：解决“数据向哪跑”

①算力感知网络（CAN）： 传统的网络只管传数据，不管节点有没有算力。这项技术让网络具备“感知”能力，能实时知道远端（比如西部大西北）哪个数据中心有空闲算力。

②跨域算力调度与热迁移： 能够在不中断业务的情况下，将正在运行的虚拟机或计算容器，从电价贵、负荷高的东部节点，通过光纤网络平滑迁移到绿电充足的西部节点。

（2）虚拟电厂（VPP）与新型储能技术：解决“电网如何调”

① 源网荷储微电网控制： 数据中心内部署屋顶光伏（源）、连接电网（网）、调控服务器功耗（荷）、并配备大容量电池（储）。微电网系统能根据实时电价，决定是用市电、用电池，还是自己发电。

②负荷侧毫秒级响应技术：当电网突然缺电时，数据中心能在毫秒级内降低服务器CPU运行频率或暂停非紧急任务，瞬间减少用电量，支援大电网。

（3）算电联合优化算法与“算网大脑”：解决“谁来做决策”

多目标联合寻优算法--- 这是算电协同的“中枢神经”。它需要同时计算两个复杂变量：不仅要算出哪里的算力最便宜、网络延迟是否达标，还要预测未来几小时哪里的风电/光伏最充足、电价最低，从而给出最优调度策略。

（4）极致能效与热管理技术：解决“硬件如何省”

① 高密液冷技术： 包括冷板式和浸没式相变液冷，通过液体带走服务器热量，直接将数据中心PUE（电能利用效率）降至1.1甚至更低。

②废热回收与梯级利用：利用热泵技术，将服务器产生的低品位废热转化为高品位热能，供给周边城市供暖，实现能量循环。

2、算电协同面临的核心难点

算电协同看似顺理成章，但要在现实中让看不见的“数据流”和“电流”实现完美同步，是一个极具挑战性的世界级工程难题。这不仅需要打破信息网与能源网的物理壁垒，还要解决两者在运行逻辑上的差异。

（1）技术难点：光速的物理限制与网络时延瓶颈

数据的传输速度不能超过光速。东部的实时交互数据（如车联网、金融高频交易、云游戏）对时延要求极高（通常在10毫秒以内）。将这些数据传到几千公里外的西部计算，物理时延加上网络节点的处理时延，根本无法满足业务需求。

目前真正能实现跨区域调度的，只有对时延不敏感的“冷数据”和“温数据”，如离线大数据分析、AI大模型训练、视频渲染等。

（2）业务难点：算力任务的“稳定性”与绿电的“波动性”天然错位

风电和光伏是“靠天吃饭”的，具有强烈的随机性和波动性（风停了、天黑了就没电）。然而，数据中心（尤其是AI大模型训练集群）对电力的稳定性要求极高，一次几十秒的断电可能导致价值几百万的训练任务中断且全部重来。

如何在不影响算力任务稳定性的前提下，让服务器跟着绿电的波动去“弹性”用电（即“算力随电力波动”），目前在工程实现上风险极高、难度极大。

（3）市场难点：电力市场与算力市场的“体制割裂”

算力交易是完全市场化的（由云厂商和客户决定），但电力交易和跨省绿电输送在我国仍受到严格的计划调度和区域壁垒限制。

算电协同需要一个统一的价格信号来指引。但目前，“跨省买绿电”的机制还不完善，电价的波动周期与算力任务的调度周期很难完美对齐，导致“算网大脑”算得出最优解，但市场交易机制却不支持。

（4）安全难点：数据跨域流动的隐私与安全风险

数据资产是企业的核心机密。算电协同要求数据在全国范围内的算力节点间频繁搬家。

长距离的跨域传输和异地计算，成倍增加了数据被截获、篡改或泄露的风险。很多政府机构、金融机构和大型企业出于合规与安全考虑，宁可承担高昂电费，也不愿意让数据离开本地。

四、市场空间&竞对

1、全球市场规模

2025 年全球算电协同相关市场规模约 520 亿美元，其中美国占比约 41%，欧洲占比约 29%，中国占比约 19%，其他地区占比约 11%。预计 2030 年全球算电协同市场规模将突破 3100 亿美元，2025-2030 年 CAGR 超过 42%。（1）美国全球算电协同的先行者，核心由亚马逊、微软、谷歌、Meta 等科技巨头推动，依托成熟的电力市场化机制，算力中心大规模参与电网需求响应、辅助服务市场，同时与新能源企业签订长期绿电协议，实现算电协同。2025 年美国算电协同市场规模约 213 亿美元，预计 2030 年将突破 1200 亿美元。

（2）欧洲受双碳目标与 CBAM 政策驱动，算电协同的核心诉求是低碳化，欧盟强制要求算力服务的碳排放可追溯，推动云厂商、IDC 运营商实现绿电与算力的深度绑定，同时参与电网需求响应。2025 年欧洲算电协同市场规模约 151 亿美元，预计 2030 年将突破 900 亿美元。（3）中东地区依托丰富的太阳能资源，正在大规模建设绿电算力基地，推进算电一体化发展，代表项目包括沙特 NEOM 新城绿电智算中心、阿联酋 G42 算力集群等，是全球算电协同增长最快的区域之一。2、国内市场规模

当前，我国算力基础设施飞速发展，智能算力规模以每年30%以上的增速快速发展。截至2025年，智能算力规模超过1590 EFLOPS、位居全球前列。

根据中国信通院、赛迪顾问的最新数据，2025年国内算电协同相关市场规模突破1200亿元，同比增长180%。2026年预计突破2500亿元，2030年将突破1万亿元，年复合增速超150%，是数字基建、新型电力系统融合增速最快的赛道之一。截至2026年2月，全国已建成投用的算电协同项目超120个，在建项目超80个，总投资超5000亿元，主要集中在八大算力枢纽节点。3、竞争格局

全球：

（1）全球云服务巨头：全球布局的算力基础设施，先进的算力调度技术，成熟的电力市场参与经验，研发能力领先。核心代表是亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云、Meta；

（2）全球电力能源巨头：全球电力基础设施布局，成熟的电力市场运营经验，强大的新能源开发与电网运营能力；核心代表是Enel、EDF、NextEra Energy；

（3）全球工业与技术解决方案商：先进的工业自动化与能源管理技术，完善的软硬件解决方案，全球服务网络；核心代表是西门子、ABB、施耐德电气。

中国：

（1）电网、电信国家队：国家电网、南方电网，掌握电力系统调度权、电力市场运营权，拥有全国性电网基础设施，资金实力雄厚；

三大电信运营商（移动、联通、电信），拥有全国最大的 IDC 与算力基础设施，完善的算力网络布局，丰富的政企客户资源，云网融合能力领先。

（2）互联网企业、云巨头：阿里云、华为云、腾讯云、百度云、字节火山引擎等互联网巨头，布局云算力，拥有海量自建算力资源，先进的算力调度技术，丰富的 AI 应用场景，强大的技术研发能力。

（3）三方私企：电力自动化、ICT 、虚拟电厂运营商、能源管理企业，专注算电协同细分领域，专业技术能力突出，解决方案灵活，可提供定制化服务。

五、产业链

算电协同的产业链分为上游：基础设施层；中游：平台调度与运营层，中游为核心枢纽；以及下游：应用层。每个环节都包含了“算力”与“电力”两条主线的交织。

1. 上游：基础设施层--“建”

上游主要提供算电协同所需的物理载体和硬件设备。

（1） 电力基础设施： 包括新能源发电，如风、光、水）、储能设备（电池、抽水蓄能）、智能电网设备（特高压输电、智能变电站）。

（2） 算力基础设施： 包括IT设备（AI服务器、GPU、交换机、光模块）、数据中心微模块（UPS不间断电源、机柜）、温控设备。

2. 中游：平台调度与运营层--“管”与“调”

中游是算电协同的灵魂环节，中游决定了电力和算力能否真正实现“协同”。

（1）第三方数据中心（IDC）运营： 负责数据中心的日常运维、能耗管理（降低PUE）。

（2）虚拟电厂（VPP）聚合与运营： 将数据中心的储能备电、柴油发电机或可调节负荷打包，参与电网的电力交易和需求响应。

（3） 算力网络调度服务： 云服务商或运营商提供的算网大脑平台，负责将计算任务智能分发到电价更便宜或绿电更充足的数据中心。

（4） 跨界交易平台： 绿电交易、碳排放权交易服务。

3. 下游：算力消费与应用层--“用”

下游应用是最终为全社会提供绿色、普惠的数字服务和算电协调。

（1）应用企业：① 算力大户： 互联网大厂（云服务、短视频）、大模型初创公司、自动驾驶企业、科研机构。 ② 高耗能转型企业： 智慧制造、智慧城市等需要海量边缘计算与中心计算协同的产业。

（2）典型应用场景：有两种模式，互为补充，共同构建了“源-网-荷-储-算”一体化发展的新格局。

① 以“算随电调”为代表的调度机制，通过柔性调控算力负荷主动适配新能源出力特性，有效提升可再生能源消纳能力;

② “电随算用”模式通过电力资源的动态优化配置，满足算力负荷的差异化需求，实现绿电高效利用与算力稳定运行的协同。



六、相关标的

以下是不完全列举：

1、上游企业

（1）绿电供应企业：

① 金开新能：专注于风光储与算力租赁融合业务，依托西部低成本绿电资源，实现绿电就地消纳，已落地多个算力中心项目。

② 豫能控股：河南省级电力上市平台，加速火电向绿电算力转型，参股算力公司并配套风光电站，构建“源网荷储+智算”闭环模式。

③ 三峡能源：央企绿电龙头，风光装机规模庞大，为算力中心提供大规模绿电直供，是绿电供应的核心企业。

④节能风电：风电运营企业，通过绿电直供与算力中心合作，实现新能源消纳与算力降本。

（2）电力基建与储能企业：

① 中国能建：深耕东数西算工程总包，提供源网荷储算一体化解决方案，深度参与全国算力枢纽建设，降低数据中心建设运营成本。

② 同力天启：聚焦储能装备生产与储能电站建设，为算力园区提供储能支持，探索算电协同智能调度模式。

③ 华自科技：依托源网荷储一体化技术，为数据中心提供综合能源解决方案，推动绿电消纳与算电协同。

2、中游企业

（1）算力&IDC中心运营商：① 科华数据：专注智算中心供电与液冷一体化方案，牵头制定HVDC行业标准，为腾讯等头部企业提供算力供电服务，PUE值可降至1.1以下。② 润泽科技：以液冷智算中心为核心，提供高效算力服务，在能效优化和运营效率方面具有优势，是新型算力运营商代表。

③ 中国电信：完成跨省算力集群迁移验证，实现算力与电力的精准调度，推动算电协同技术商业化应用。

④宝信软件：国内 IDC 龙头企业，工业软件龙头，提供算电协同的 IDC 运营服务、算力调度系统、源网荷储算一体化解决方案，在宝之云 IDC 园区实现了算电协同的规模化落地，PUE 处于行业领先水平。

⑤ 数据港：国内第三方 IDC 龙头，深度绑定头部云厂商，推进 IDC 的绿电采购、需求响应、源网荷储一体化建设，在西部算力枢纽有大规模布局，参与多个算电协同试点项目。⑥ 光环新网：国内第三方 IDC 核心企业，运营 AWS 中国区业务，拥有大规模自建 IDC 资源，推进 IDC 低碳运营、算力调度与电力协同，深度参与北京、上海等地区的需求响应市场。⑦ 奥飞数据：国内第三方 IDC 龙头，在粤港澳大湾区、海南、西部算力枢纽有广泛布局，推进绿电算力、源网荷储一体化项目建设，在算电协同领域有成熟的运营经验。（2）电网/云网&算力调度平台：① 国电南瑞：电网AI调度领域绝对龙头，主导算电协同国家标准制定，电网调度系统市占率超75%，通过AI算法实现算力集群用电实时调峰。② 南网数字：南方电网数字化平台，自研“伏羲”主控芯片与电力AI大模型，为粤港澳大湾区算力枢纽提供电力保障与调度服务。③ 四方股份：电力AI调度核心企业，虚拟电厂核心企业，智能电网自动化市占率领先，通过AI调度与特高压智能巡检，支撑算电协同的高效运行。

④首都在线：AI算力云龙头和全球云网一体化服务龙头。作为国内较早的云计算服务商，公司专注于提供云计算、IDC服务及智能算力解决方案，尤其在AI算力租赁、大模型训练推理等领域具有显著优势。

⑤ 东方电子：调度自动化核心企业，南方电网市场份额领先，提供算电协同的电网调度系统、虚拟电厂解决方案、源网荷储一体化系统，在配网自动化、需求响应领域有大量落地项目。

（3）电源/电网设备供应商

① 中恒电气：HVDC高压直流供电领域标杆企业，市场占有率超50%，为英伟达等头部企业提供电源解决方案，电源转换效率高达97.5%。

② 科泰电源：数据中心关键备用电源保障供应商，提供稳定可靠的电力支持，确保算力中心在电力波动时的正常运行。

③ 特变电工：特高压换流变龙头，批量供应AI算力中心专用变压器，支撑跨区域算力电力调配。

④ 科华数据：UPS电源、液冷技术龙头，为算力中心提供高可靠电力保障，PUE可降至1.1以下。

⑤ 许继电气：输配电与储能核心设备商，提供算电协同所需的换流阀、储能系统、构网型储能解决方案，参与多个算力枢纽的源网荷储算一体化项目建设。

3、下游企业

（1）算力大户互联网大厂（云服务/短视频）：腾讯控股、阿里巴巴、百度、快手、网易、三六零（安全云）等；（2）大模型&训练：① 科大讯飞（讯飞星火）；② 商汤（计算机视觉大模型）；③寒武纪（大模型训练芯片）；④ 海光信息：（CPU/DCU算力底座）；⑤ 中科曙光（超算/智算中心、液冷、大模型训练）；⑥ 拓维信息（华为昇腾生态、智算服务器、大模型训练）。（3）自动驾驶企业

①德赛西威：自动驾驶域控制器龙头、边缘计算、L3+算力

② 中科创达：智能驾驶OS、边缘AI、车规级算力平台

③ 四维图新：高精度地图、自动驾驶AI算力、车联网

④ 华阳集团：智能座舱、自动驾驶域控、边缘计算。

（4）智慧制造/智慧城市

①工业富联：智能制造、边缘网关、算电协同

②汇川技术：工业自动化、智能产线、边缘计算

③ 中控技术：工业智能、DCS、边缘+中心协同

④ 海康威视：工业视觉、智能制造、边缘AI

⑤ 大华股份：工业物联网、边缘计算、智能制造

⑥树根互联：工业互联网平台、边缘计算、产线数字化

⑦ 中兴通讯：5G+MEC、边缘计算、智慧城市底座

⑧ 中科星图：数字地球、智慧城市、空间智算。