联合资信工商评级二部资深分析师 黄露

本文为联合资信工商评级二部资深分析师黄露女士于2026年3月26日在联合资信2026年中国债市信用风险展望论坛发表的主题演讲，以下内容均已由发言人本人确认。
一．“十五五”规划下电力行业发展方向
       从“十五五”规划对电力行业的发展要求看，一方面要持续推进电源结构绿色转型，要以非化石能源为供应主体，化石能源为兜底保障，实现清洁能源和储能的规模化、一体化发展；另一方面要进一步加强特高压与跨区通道建设，加强电网系统数智化，强化电力的产业支撑作用，并在此基础上，到2030年基本建成全国统一电力市场，全面运行现货交易。
       今年的政府工作报告也在“十五五”发展方向的基础上，首次提出实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，明确将电力与算力的融合上升到国家战略层面。
       可以说，对电力行业的定位从“能源保障”升级为“能源+数字双基础设施”。
二．电力与算力的融合影响
       一方面是政策锚点下的“算力导向”：
       1.新型能源体系的核心目标，为算力提供绿色供给：数据中心用电需求巨大，以往的政策提出国家枢纽节点新建数据中心绿电占比要超过80%。而新型能源体系建设的目标之一正是能源结构转型，并实现新增用电需求的绝大部分由清洁能源满足，因此新型能源体系为算力提供了绿色供给产能。同时，根据国家电网的规划，预期“十五五”期间固定资产投资4万亿，且经营区风光新能源装机年均新增2亿千瓦左右，进一步为算力的“绿色化”及输配供应的稳定性提供了硬性保障。
       2.全国统一电力市场的完善，为算力提供高效配置：全国统一电力市场的完善以及电网高质量发展推动了电力资源跨区优化配置，也为算力提供了高效配置，可以更好的实现“西电东送”、“东数西算”。比如中西部地区，清洁能源资源和土地资源丰富，在控制算力能耗和成本方面具有先天优势。但因当地消纳不足以及风光发电特性和大用户用电需求在时间上的错配导致很多地区弃电问题严重，进而反过来限制了当地新能源的持续扩张，与双碳计划提到的清洁能源装机和电量翻倍增长相违背。若区域内建成算力中心，且AI训练没有明确的时间要求，就可以在用电低谷通过AI训练增加消纳，助力新能源持续发展，实现“算、电、碳”三位一体的动态平衡。
       3.电力系统的数智化转型，与算力需求双向赋能：比如国家电网实施的“人工智能+”专项行动，以及当前逐步推行的全国电力现货市场运行等，都需要大量算力支撑负荷预测、智能调度、市场交易等核心环节。而算力的爆发式增长，又成为电力消费的新引擎。
       另一方面是产业逻辑下电力与AI&算力的双向重构：
       截至2025年底，我国全口径电力装机容量38.9亿千瓦，其中非化石能源装机占比超过60%。2025年，风光新增装机4.4亿千瓦，超全年新增装机的80%；同期，全口径新能源新增发电量占全社会新增用电量的97%，已成为新增用供电主体。当下新型电力系统的最大挑战就是新能源发电的 “波动性” 与负荷的 “不确定性”，而AI&算力可作为电力系统的 “智能大脑”，破解新型电力系统的核心痛点，包括：
       1.精准预测，提升消纳效率：AI大模型融合气象、设备、历史数据，可以将新能源发电预测准确度至少提升至 80% 以上。
       2.智能调度，实现柔性平衡：从 “经验调度” 升级为“AI自动驾驶式调度”，比如国电南瑞的 “电 - 算联合优化算法”，兼顾电价、绿电比例、网络延迟等，实现电力安全约束与算力业务需求的全局动态匹配。
       3.高效运维，降低安全风险：AI巡检机器人与无人机结合计算机视觉，缺陷识别准确率超 90%。比如浙江地区，传统故障处理时间一般半小时左右，而部分“零计划停电” 示范区，通过AI系统可在1分钟内实现“故障隔离+非故障区域复电”。
       反过来看，AI产业的发展，本质上是算力的竞争，而算力的竞争，归根结底是电力的竞争。即电力成为 AI&算力的 “核心命脉”，决定算力产业的竞争格局。
       1.算力能耗的爆发式增长，倒逼电力供给升级：近年来算力呈现爆发式增长，根据国际能源署电力报告数据，2024年全球数据中心耗电415TWh（占全球电力的1.5%），且以每年12%（远超全球电力需求整体增速2.8%）的增速发展，预计到2030年可以实现翻倍耗电量，其中AI服务器电力消耗将激增5倍。以OpenAI的GPT-4为例，其单次训练需消耗电力当于2.8万户美国家庭一天的用电量；仅生成一段6秒的AI视频需消耗电力相当于给笔记本电脑充电两次，耗电量和电力成本均非常高。这种需求倒逼电力升级，从 “容量保障” 转向 “高质量供给”，不仅要有电用，更要有绿电、便宜电、稳定电用。
       2.算电协同，重构算力布局逻辑：今年的政府工作报告将算电协同提上国家战略层面，要实现算力跟着电力走，同时打破“余电必须存进电池”的传统思维，可以在弃电时段全量投入AI训练，生产模型文件，将能源价值转为数字储能。比如内蒙、宁夏等绿电富集区，可以通过 “风光储算” 一体化模式，将绿电直供占比提升至 80%~90%，将用电成本降低 30%~40%。这种布局，将物理能源红利最大化转化为全球领先的低成本 Token 竞争力，也为“电力外贸”提供了可能性。
       3.新型 “电力外贸”，开辟价值新赛道：根据今年2月下旬OpenRouter发布的周度统计报告数据看，全球前十模型Token消耗总量约8.7万亿，其中中国模型占比高达61%，榜单前三均为中国企业；当月9日至15日，中国AI模型的周消耗量达到4.12万亿，首次反超美国，虽然数据受到了OpenClaw开源的影响，但也说明了这一机制在中国发展的潜力。当然也需要关注比如美国对芯片的管制以及数据主权性、安全性等问题，所以Token或算力基建出海有一定过渡期权宜之计的成分。
三．算力背景下电力展望
       一方面要聚焦新型电力体系建设，推动AI&算力赋能电网智能化升级；并在此基础上聚焦绿电与算力融合。比如西部电力资源地区打造“风光储算”一体化基地，让绿电成为全国算力的核心供应；同时东部算力需求地区将分布式算力聚合成虚拟电厂参与调峰调度，实现电力与算力的双向赋能。当前中西部地区绿色能源规模及发电量占比均已达到国家“3060”整体规划的前期要求，因此关注的重点要落在日益凸显的弃电问题上，而算力可以提供长期稳定的消纳能力。此外，2025年12月，世界首个原生电力专业大模型正式发布，其能在35毫秒内完成电网状态快速推演，将复杂风险评估准确率提升三倍以上，已在南方电网部分地区示范运行，也为高比例新能源并网提供了核心技术支撑，推动新型电力系统从“建成”向“高效运行”升级。
       另一方面要深度聚焦核心技术提升，夯实融合发展的基础，包括算力基建、模型研发、装备配套、标准制定等多方面。比如加速构建全国一体化算力网、算力硬件适配性突破、储能和液冷等配套技术升级、以及绿电交易模式和规范标准制定等。
四．总结
       电力与AI&算力的融合，不是简单的技术叠加，而是产业逻辑的重构、发展模式的创新。它让电力行业从传统的能源供给者，转变为数字经济的能源底座；让算力发展摆脱能源制约，实现绿色化、低成本化、全球化发展；也让绿电资源实现价值升级。对电力行业企业而言，算力提供了稳定的消纳能力，变相提升了机组的利用效率，在市场化交易以及绿电直连导致电价承压的背景下，也可以通过提升电量有效分摊成本，实现增收增利。

       业务联系电话：010-85679696

       投资人服务联系人：孙晨，联系电话：010-85172818-8088

       媒体关系联系人：杜涵，联系电话：010-85679696-8671