2026年夏季达沃斯论坛上，算力与能源的双向融合成为各界热议焦点。随着人工智能产业飞速发展，海量数据中心带来的巨量用电需求与可再生能源消纳难题形成互补，“算电协同”逐渐成为全球各国基础设施布局的核心赛道。
“算电协同突然成为热点，背后有它的必然性。”晶科能源全球副总裁钱晶在接受证券时报记者采访时表示，未来全球任何地区最重要的两大基础设施就是算力与电力，二者最初本是相互制约的“天敌”。算力需要消耗巨大的电力。在没有AI之前，按照现有消耗节奏，脚下的煤、天然气等化石能源或许还能支撑四五十年。但AI的爆发式增长，将这个时间窗口狠狠压缩。
钱晶向证券时报记者表示，这就是为什么许多国家都在积极建设数据中心，却面临一个两难困境：数据中心会不会与居民用电、工商业用电“抢电”？即使这些国家愿意优先保障数据中心用电，但整体电价仍然有被推高的可能性，这会直接影响当地制造业的竞争力。
“算力的尽头是电力，但想要可持续布局算力产业，就必须先锚定可再生能源。要发展，先修路，要算力，先绿电。”钱晶一语道破算力依电而建的底层逻辑。
目前，可再生能源发展早已跨过早期的成本瓶颈，但间歇性、消纳利用率偏低仍然是行业最大痛点。过去光伏、风电项目只聚焦发电量，大量清洁电力因无法及时消纳出现弃光弃风现象，资源价值被严重浪费。光储融合模式虽能实现24小时稳定供电，但储能配套会抬高企业前期投入成本，如何通过商业模式实现投资快速回本，成为新能源项目规模化落地的关键。
“以前我们只关心发了多少电，但这些电去了哪里，有没有充分利用。”钱晶说，AI就像一个超级调度员，不仅能决定什么时候发电、什么时候储电、什么时候放电，还能根据未来几个月的气候预测提前预判输出曲线。
“发100度光伏电，99度甚至100度都能被利用掉。通过峰谷套利和需量削减，大幅降低算力中心高昂的用电成本（电费成本节约）；通过存储绿电，富余容量参与电力辅助服务（调频、需求响应）增收。”钱晶认为，在这样的前提下，企业投资光伏项目，才能在最短时间内收回成本，作为算力基础设施的能源基座，才具备较高的资产溢价。
“算电协同恰好破解了双向行业痛点。”钱晶表示，算电协同的本质就是电力支撑算力，算力优化电力。高耗能的AI和能源转型，曾经的“天敌”逐渐进化为了“天生一对”。
当记者问到中国在这场算电协同变革中的位置时，钱晶给出了肯定的回答：“绝对更有竞争力。”
她认为，中国有两大优势：从绿电供应角度看，有最完整的光储供应链、最好的产品和解决方案，全球安装量最大的风光水储，绿电充沛且成本优。从AI角度看，有最广泛的应用场景和海量数据，规模化创新力最强的AI公司。
但放眼全球，中国、美国、欧洲在算电协同的路径上存在差异，而这也决定了不同区域数据中心的核心竞争力。钱晶分析，美国的优势在于算力硬件，芯片、服务器等最先进、能耗最低，劣势在于绿电可及率低，电价成本贵；欧洲受限于土地和光照资源；大规模布局光伏储能配套数据中心的发展空间受限，成为本土算力产业发展的突出短板；中国与中东则兼具广袤土地、丰富光照资源与低成本绿电的双重优势。
“未来数据中心的竞争力只取决于两点：电价成本和绿电占比。”钱晶强调。电价是数据中心最主要的运营成本，谁拥有低的电价和高的绿电比例，谁就拥有最强的竞争力，基于此，我国和中东在未来数据中心部署方面的竞争力会更强。
不过，未来全球数据中心布局不会局限于本土属地化建设，跨国绿电算力协同将成为常态，目前不少全球互联网云服务巨头企业已选择在第三国布局数据中心，依托当地低廉绿电降低运营成本。
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