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科技虎嗅·中国企业家杂志··AI 生成
字节阿里腾讯，为了这件事拼了
以访谈实录形式，厦门大学能源政策研究院院长林伯强系统分析了“算电协同”的落地账：政策已定调——2026 年写入政府工作报告，枢纽节点新建算力绿电占比需达 80% 以上。文章从大厂选址逻辑、容量电价卡点、Token 经济可能性到未来三年成本结构，逐层拆解了绿电成本如何成为算力产业的核心硬约束。适合关注科技基建、能源转型与产业政策的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍算力的终点是电力，电力的终点是绿电；“算电协同”已从产业共识上升为2026年刚性政策指标：枢纽节点新建算力设施绿电应用占比需达80%以上。
- ▍中国电力系统足够大，满足算力供电不成问题，真正的难点是“绿色、稳定、低成本”地满足，而容量电价及兜底保障机制是当前最大的卡点。
- 01截至2026年6月，中国在用智算中心超500个，在建及规划项目近400个，算力规模全球第二；但2025年国内智算用算占比仅为36.8%。
- 02大厂算力选址的核心排序：电费最重要，其次是绿电合规，然后是时延（区分可延迟与不可延迟算力），再是散热，土地与政策补贴权重最低。
- 03国家能源局预测，到2030年全国算力用电量将达8000亿千瓦时，约占全社会用电量的6%；林伯强认为该预测可能偏保守。
- 04林伯强预估，三年后GPU等硬件仍是一次性投入大头，但电费在算力中心运营成本中的占比可能升至40%以上。
- 05发电企业可能从传统的“卖电方”变为“Token产能的持有者”，本质是商业模式问题：打包绿电、储能、保供、电网兜底费用，向算力用户提供一体化供电服务。
反方 / 局限
- — Token需求与AI模型迭代周期绑定紧密，AI周期一旦变化，电力资产的回报不确定性较高，两者直接绑定的商业模式尚不成熟。
- — 东部算力需求强但绿电资源稀缺，西部绿电丰富但部分节点承载力（如能耗指标、电网接入）可能接近上限，重复建设风险需要警惕。
- — 各省电力市场规则不统一，容量电价、能耗指标与执行口径难以标准化讨论，增加了“算电协同”模式跨区域复制的难度。
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