9月2日，算力形态正从训练主导转向推理驱动，智算成为AI时代核心生产力。2026年中，我国智算规模已达2185EFLOPS（FP16），同比增长177%。

日均Token调用量两年增长超千倍，AI推理已接棒模型训练成为算力需求爆发的主引擎。未来算力物理布局将走向“云—边—端”一体化泛在形态，云端承担训练与全局推理，边缘承接低时延场景，端侧实现本地轻量化推理。预计2030年智算占全球算力比重超95%，预计2030年我国乐观情景下智算规模将达22.7ZFlops。

算力用电将迈入“七千亿度”时代，能效与利用率决定实际用电天花板。我们构建了“芯片→服务器→机柜→算力中心→全国”五层拆解模型，测算2030年算力基础设施用电量将达5599—7974亿千瓦时，中性情景约6683亿千瓦时，占全社会用电比重升至5%—6%。PUE每降低0.1、负载率每提升5个百分点，均将对总用电量产生百亿度级影响，是核算算力碳足迹与协同潜力的核心变量。同时，由于算力中心功率密度持续增加，负荷波动大，将会对电网稳定运行带来严峻挑战。

参考算力作业的可时移负荷和可调度性，算网协同规模约1600—2000亿千瓦时，短期价值重在绿电消纳而非电网调峰。时间维度上，可时移负荷占50%，但受业务连续性、GPU利用率经济性、算力物理部署形态、调度技术成熟度与市场激励机制等多重约束，实际可调度电量仅占20%—25%。空间上，东西部算力与绿电错配长期存在，2030年绿电刚性需求约3000亿千瓦时，需依赖西电东送通道与绿电交易机制解决。调度协同对弃电的额外消纳能力有限，短期不宜高估。

当前AI数据中心（AIDC）的设备较贵、折旧较快，且相关设备仍在持续涨价，高端IT设备的机会成本较高。因此，AIDC主动停机成本高、配合意愿有限，“算随电动”短期难以实现。算电协同是“小而精”的战略性场景，短期“电服务算”将是主流方向，长期随着AIDC设备边际成本占比下降，电费占比上升，AIDC的可调负荷将逐渐探索“算随电动”。

算电协同政策已从“概念倡导”进阶为“国家战略”，电价市场机制将是长期破局关键。算电协同自2023年首次提出，历经系统部署与试点推进，于2026年写入政府工作报告和“十五五”规划纲要，完成战略升维。展望未来，政策将从规划联动、标准统一、试点扩面转向以电力市场价格信号引导算力调度优化，推动算电协同从政策驱动逐步过渡为市场驱动，实现“电服务算”与“算赋能电”的双向融合。