“AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力”——這句在科技界廣為流傳的判斷，正從行業(yè)共識(shí)走向產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)。

2026年政府工作報(bào)告首次將算電協(xié)同納入新基建，“十五五”規(guī)劃亦明確“大力發(fā)展新型儲(chǔ)能”。算力與電力的深度融合，正在成為數(shù)字新基建的核心命題。海博思創(chuàng)也將算電協(xié)同列為未來重點(diǎn)布局的場景之一。

一個(gè)高價(jià)值場景的誕生

算力中心為何成為儲(chǔ)能企業(yè)重點(diǎn)布局的方向？海博思創(chuàng)創(chuàng)始人、董事長、首席執(zhí)行官張劍輝提出兩大核心邏輯：用電增長快、電價(jià)承受度高。

從用電負(fù)荷來看，算力中心是未來五年增速最快的領(lǐng)域。據(jù)估算，到“十五五”末，算力中心用電將占到全社會(huì)用電的8%以上。預(yù)計(jì)2030年，數(shù)據(jù)中心電力負(fù)荷達(dá)1.1億千瓦、年耗電量5257億千瓦時(shí)，其中綠電需求約4200億千瓦時(shí)。

“一旦出現(xiàn)殺手級(jí)的C端或B端應(yīng)用，用電將呈指數(shù)級(jí)增長。”張劍輝判斷，未來五年內(nèi)，算力中心場景的儲(chǔ)能需求甚至有望超過傳統(tǒng)的獨(dú)立儲(chǔ)能。

從成本容忍度來看，算力中心用電成本在總投資中占比相對(duì)有限。以3000P算力中心為例，服務(wù)器投資約10億元，年用電量不足1億度。相較于硬件投入與算力產(chǎn)出，電價(jià)邊際波動(dòng)對(duì)整體運(yùn)營成本影響較小。這意味著，相較獨(dú)立儲(chǔ)能，算電協(xié)同場景可為儲(chǔ)能電站帶來更可觀的盈利空間。

如何實(shí)現(xiàn)真正的算電協(xié)同

當(dāng)前，不少項(xiàng)目被稱為“算電協(xié)同”案例，但本質(zhì)上僅是在綠電富集區(qū)建設(shè)算力中心，使用低成本綠電，并非嚴(yán)格意義上的算電協(xié)同。

真正的算電協(xié)同，建立在一個(gè)重要前提之上：部分算力需求可延時(shí)滿足。大模型訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、影視渲染、數(shù)據(jù)挖掘等任務(wù)，具備可調(diào)度特性。基于這一特性，算力中心可在電價(jià)低谷時(shí)段滿負(fù)荷運(yùn)行，在電價(jià)高峰時(shí)段降載或錯(cuò)峰運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)算力負(fù)荷隨電價(jià)靈活調(diào)度。

另一方面，儲(chǔ)能作為“時(shí)間搬運(yùn)工”，可將風(fēng)電、光伏等低價(jià)電量存儲(chǔ)起來，在算力高峰時(shí)段釋放，把低成本綠電轉(zhuǎn)化為高價(jià)值算力輸出。算力與電力由此實(shí)現(xiàn)時(shí)空雙重優(yōu)化配置。

張劍輝表示，真正的算電協(xié)同，應(yīng)實(shí)現(xiàn)電力隨算力需求動(dòng)態(tài)調(diào)度、算力隨電力供給靈活響應(yīng)，通過預(yù)判與自主調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)“算隨電走、電隨算調(diào)”的雙向協(xié)同。

未來，依托儲(chǔ)能系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)功能，可實(shí)現(xiàn)電能與算力的價(jià)值轉(zhuǎn)化。我國綠電富集區(qū)域有望成為“算力輸出基地”，成為重要的經(jīng)濟(jì)增長引擎。

算電協(xié)同解決方案

未來，儲(chǔ)能將不再局限于應(yīng)對(duì)突發(fā)斷電的備用電源，而是成為支撐算力中心穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、綠色運(yùn)行的電力架構(gòu)核心調(diào)度單元。針對(duì)差異化需求，海博思創(chuàng)形成了發(fā)電側(cè)配儲(chǔ)、機(jī)房側(cè)配儲(chǔ)兩大解決方案。

發(fā)電側(cè)配儲(chǔ)以綠電直連與儲(chǔ)能配置為核心，可滿足算力中心80%—90%的綠電消納需求，同時(shí)降低綜合用能成本。

機(jī)房側(cè)配儲(chǔ)聚焦高端算力對(duì)電能質(zhì)量的嚴(yán)苛要求。尤其是面向AI推理的算力場景，其功率變化速度快、波動(dòng)幅度大，對(duì)供電的連續(xù)性與穩(wěn)定性提出了更高標(biāo)準(zhǔn)。

算電協(xié)同的最終目標(biāo)，是構(gòu)建“新能源+儲(chǔ)能+數(shù)據(jù)中心”的一體化協(xié)同發(fā)展模式。儲(chǔ)能通過鎖定風(fēng)光新能源的棄電與現(xiàn)貨低價(jià)電，在綠色轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)性、供電可靠性三方面實(shí)現(xiàn)綜合提升。

AI的反向賦能

算電協(xié)同并非儲(chǔ)能對(duì)算力的單向支撐，反之，算力也在為儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)賦能。目前，海博思創(chuàng)已將AI技術(shù)應(yīng)用于儲(chǔ)能電站的項(xiàng)目規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、安全預(yù)警、故障預(yù)測、運(yùn)維及電力交易等全生命周期。在運(yùn)維階段，AI可以實(shí)時(shí)生成多維度的性能評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)故障預(yù)警，自動(dòng)生成解決方案，指導(dǎo)現(xiàn)場準(zhǔn)確高效解決問題，守護(hù)電站安全。

電力交易是AI深度賦能的另一重要場景。依托海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需每日預(yù)測節(jié)點(diǎn)電價(jià)走勢(shì)，綜合考慮新能源出力、氣象、電網(wǎng)阻塞、市場報(bào)價(jià)策略等多重變量進(jìn)行決策。

傳統(tǒng)模型已難以適配復(fù)雜決策需求，通過AI持續(xù)迭代推演，可顯著提升交易策略精度與電站收益水平。“AI驅(qū)動(dòng)的電力交易能力，已經(jīng)成為公司核心競爭力之一。”張劍輝說。（燕云）