算电协同：让每一个瓦特产生更多Token

人工智能时代，每一次模型推理、每一次智能体的任务执行，背后都是Token的生成与消耗。而AIDC就像是一个“Token工厂”，源源不断地将电力转化为驱动数字世界的算力。

但随着AI智能体走向规模化落地，自主执行复杂任务、多场景协同运作成为常态，Token的消耗迎来指数级增长，并倒逼全球AIDC建设不断扩容，进一步带来电力需求的大幅攀升。

这也应了那句著名的话，“AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。”正因为如此，算力与电力势必要走向“双向奔赴”，以电力支撑算力，以算力赋能电力的算电协同模式应运而生，成为破解AI能耗困境、平衡算力扩张与绿色低碳发展的必由之路。

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Token洪流之下

算电协同为什么是必由之路

智能经济的脉搏，在Token的洪流之中不断加速跳动。数据显示：2024年初，全国日均token调用量仅1000亿，到2026年3月，这一数字已突破140万亿，两年多时间增长超过1000倍。Token需求的井喷，直接推动了AIDC的建设狂潮，过去一年，全球新建AI算力规模已超过过去十年的总和。

华为数字能源副总裁何波在“华为中国行2026·四川算电协同与人工智能创新发展峰会”上指出，AIDC建设越多、算力越强，对能源的需求就越大。预测显示，到2030年，全球AIDC年耗电量将达到945TWh，这个数字相当于9个三峡大坝一年的发电量总和。同时，单个AIDC的规模也从过去的几兆瓦跃升至百兆瓦乃至吉瓦级，一个吉瓦级数据中心的用电量，就相当于一座中等城市的总和。

电网也由此遭遇到巨大的挑战，一颗AI芯片功耗已超1000瓦，百万卡集群的瞬时功率可达吉瓦级。训练状态下，服务器全速运转带来的负荷冲击，对电网频率稳定是极大的考验。而同时，AIDC运营成本中电费占比高达57%，电力供给已成为算力发展的核心瓶颈。

正是在高耗能与算力高增长的矛盾中，算电协同成为了人工智能未来的必由之路。

要理解算电协同，首先要看清它所要解决的痛点，这是横跨在算力与电力两大体系之间的三重挑战。

第一是源荷空间错配。传统的算力中心高度集中于东部经济发达地区，而供给充沛、成本低廉的绿色清洁能源，例如风、光、水电，却大量富集于西部，二者在地理上的割裂造成了巨量的输电损耗与资产闲置。

第二是源荷特性冲突。新能源天然具有间歇性与波动性，“靠天吃饭”的特性使其难以直接驾驭对稳定性要求严苛的计算集群；反观AIDC的算力负载，在训练模式下需要连续满功率全速运转，在推理模式下则又可能伴随潮汐现象产生剧烈波动，这就对要求频率在50赫兹稳定运行的现代电网构成了严峻的挑战。

第三重价值转换瓶颈。过去能源与算力之间只是简单的买卖电关系，绿电的环境溢价与算力的高附加值未能深度耦合，绿电与高价值Token之间的良性闭环并未形成。

因此，算电协同要解决的问题，本质上是一场从底层基础设施到上层商业模式的系统性重构。这要求我们必须打破行业壁垒，让电网懂得算力的节奏，让算力感知电网的压力，从而实现“以电力支撑算力，以算力赋能电力”的良性循环。

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华为的四川实践

雅砻江的算电协同样板

面对算电协同的时代命题，华为给出的答案是一套涵盖基础设施、软件架构与生态共建的系统级方案。

华为的独特优势在于端到端的技术能力，从绿色能源、电力电子到AI芯片、系统架构的全链路技术能力。基于此，华为提出了“源网荷储一体化”的解决之道，融合构网型光储、高压直流、液冷、预制模块化等技术，目标是“让每一瓦特绿电产出更多token”。

这一理念在四川雅砻江得到了充分的落地验证。雅砻江流域水电开发有限公司与华为联手，依托两河口水电站，利用施工留下的岩洞群，建成了全国首个高海拔岩洞式智算中心，自2025年12月投运以来实现100%绿电驱动，PUE值小于1.2。

雅砻江流域水电开发有限公司总经理张鹏表示，通过算电协同双向赋能，探索破解“算力渴电”“绿电待消”“能耗焦虑”三大行业难题。未来，雅砻江公司将持续探索算电协同发展机制，深化“电支撑算、算赋能电”发展模式，与产业各方共建四川算电协同发展新高地。

华为川藏区域总经理鲍歌堂也指出，四川坐拥成渝算力枢纽与丰富绿电的双重优势，正是这种“电力转化算力”的最佳试验场。

除雅砻江外，华为在四川的算电协同布局已延伸至多个行业。与华西医院共建“华西黉医”医学大模型，与五粮液推进AI+智能制造。同时，在峰会期间发布的《四川算电协同与人工智能发展合作倡议》，围绕以电强算、以算赋电、以算兴业三大方向凝聚产业共识，提出统筹算力与电力规划，搭建源网荷储绿色算力底座，依托AI赋能电网优化调度，推动人工智能深度赋能全省优势产业。

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构筑算电基础设施底座

让比特与瓦特双向奔赴

当然，算电协同的目标并不止于短期内的场景落地，而要适配人工智能时代的长远发展，就需要系统地打造一个坚实而开放的“算电基础设施底座”。它应该具备一套可复制、可演进、标准化的新型公共服务骨架，能将能源网与算力网的物理形态、数据流与业务流深度融合，为人工智能的规模化发展提供稳定、绿色、低成本的源动力。

如何建设这样的一个底座？我们认为应该从规划、供给、运营三个维度来思考和建设。

在规划方面，要摒弃过去电力归电力、算力归算力的单线思维，将算力的中长期发展规划，深度嵌入到地区的能源布局与电网架构中去，在源头上就实现算力与绿色能源的地理聚合；在供给方面，全面推行“源网荷储一体化”模式，让AIDC园区自身成为一套微电网系统，具备发电、储能、用电和与主电网双向互动的完整能力；在运营方面，要构建一个能同时对话电力和算力调度系统的“大脑”，利用人工智能实时感知电网频率、电价信号和算力任务的优先级，对训练、推理、离线渲染等不同算力负载进行智能编排和时空转移。同步实现用能成本的最小化和电网运行效率的最大化。

在算电协同演进的过程中，华为正不遗余力的推动“算力基础设施底座”建设。从芯片架构到系统创新，从集群组网到能源调度，华为不仅提供从电网到芯片的全链路、端到端能力，同时也凭借“硬件开放、软件开源”战略，汇聚伙伴力量，共同构建一个开放共赢的算电协同产业生态。

“以电力支撑算力”，是让每一瓦特产出更多Token；“以算力赋能电力”则让每一度电调度更加精准。比特与瓦特的双向奔赴，将为人工智能产业铺就一条绿色、可持续的发展之路。