中金：AI与电力双向赋能 建议关注储能、智能调度软件等环节
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AI发展与能源转型共同推动“电支撑算，算优化电”的双向赋能。政策积极推动算电协同，要求数据中心提升绿电比例。绿电直连等模式已在部分地区显现经济性，实现协同需依靠储能与智能调度等关键技术，以匹配算力与电力曲线，同时需关注政策落地与技术路线等潜在风险。
最近，算力与电力的协同发展，成了业界一个绕不开的热门话题。这背后，是AI狂飙突进带来的巨大能耗需求，与能源结构向绿色低碳转型的时代命题，两者碰撞出的必然火花。简单来说，未来的发展路径，已经清晰地指向了“电支撑算，算优化电”的双向赋能模式。
国家层面政策支持，多维度实现算电协同
风向的变化总是有迹可循。自2026年以来，从“算电协同”首次被写入《政府工作报告》，到《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》正式印发，国家层面的政策推动可谓密集且有力。这释放出一个明确信号：电力作为算力中心的能源底座，其重要性毋庸置疑；而反过来，算力中心作为一种新型的、高耗能的负荷，也必须被纳入新型电力系统和电力市场的整体框架中来统筹规划。这种协同，绝非简单的供需对接，它需要在空间布局、时间匹配、调度优化和市场机制等多个维度上，实现深度融合与精准互动。
算力用绿电需求提升，数据中心通过绿电直连有望实现经济性
那么，具体怎么落地呢？一个核心的抓手，就是绿电。如今，在国家枢纽节点新建的数据中心，其绿电使用比例被要求超过80%。与此同时，各大科技企业为了践行ESG承诺，也在主动提升绿电消费目标。效率和成本，是驱动这一切的根本诉求。
目前，数据中心获取绿电主要有绿电/绿证交易和绿电直连两种方式。其中，绿电直连项目因其“物理直供+精准溯源”的特点，尤其适合用电规模庞大、稳定性要求高的大型数据中心。有测算显示，在采用特定的容量制绿电直连模式后，虽然会新增一部分容量电费，但可以减免自发自用部分的输配电价和系统运行费用。这样一来，在像冀北这样自发自用绿电成本显著低于电网电价的地域，绿电直连的经济账就算得过来了，甚至能形成可观的成本优势。
储能与智能调度软件是实现算力曲线与电力曲线匹配的关键要素
要实现“算”与“电”的丝滑协同，光有绿电还不够，还得有两样关键的技术支撑：一是硬件基础，二是大脑中枢。
硬件方面，储能系统与供配电设施构成了不可或缺的物理基石。随着数据中心绿电直连比例和消费总量的攀升，对储能配置的需求只会水涨船高。未来，那些不仅具备强大的构网型能力，还能与算力负载深度协同、实现一体化管控的储能系统供应商，很可能会脱颖而出。
大脑中枢指的则是智能调度软件。试想一下，当算力负荷需要跨区域调配，甚至未来算力网络与电力网络需要协同运行时，让瞬息万变的算力需求曲线，与波动性强的风光绿电出力曲线实现高精度拟合，其复杂度将呈指数级上升。这时候，高度智能化的电力调度软件就不再是“锦上添花”，而是“雪中送炭”的关键工具，其价值和市场需求有望迎来量价齐升的新阶段。
风险
当然，前景广阔的同时也需留意潜在风险。主要包括相关政策推进与落地速度不及预期，以及产业内具体技术路线发展存在的不确定性。
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