中国信息协会算力网专委会主任梅建平：没有良好的算电协同，就没有算力网的成功

　　文|本刊记者 王伟 王若溪

　　近期，党中央、国务院相继作出部署，加强新型电网、算力网等“六张网”规划建设。今年，全国一体化算力网建设已纳入国家“十五五”规划109项重大工程项目，算力网成为未来数字经济、智能经济的底座‌。与此同时，我国新能源装机规模高速增长，人工智能大模型加速迭代，智能算力需求爆发式增长，算力与电力之间的矛盾日益凸显。如何统筹算力与电力发展，成为能源转型与数智化交汇的关键命题。

　　中国信息协会算力网专委会主任梅建平长期参与我国超算中心、超算互联网和算力网政策研究与实践。他认为，算电协同需要在国家一体化算力网格局下，在空间、时间、技术、体制机制与市场等方面进行系统性协同，没有算电的良好协同，就没有算力网的成功。

　　算电协同源于算电“一体两翼”，我国的优势在于电力系统与制度统筹

　　《能源评论》：算电协同近年来成为热点。您认为这个概念最早是如何提出的?其现实由来是什么?

　　梅建平：算电协同这一概念并非新近出现。它伴随云计算和数据中心的发展逐步显现。从国家超算中心、超算互联网、中国算力网到全国一体化算力网，算力基础设施演进始终以应用为牵引。早期建设超算中心时，能源问题已经显现。云计算兴起后，互联网数据中心(IDC)制冷和供电压力增大。相关规划部门起初考虑将低延时的数据放到制冷条件更好的地区，“云上贵州”就是较早的实践。随着云计算和互联网发展，IDC用电压力加剧，相关部门开始将数据中心布局与能源条件、绿色能源消纳统筹考虑。人工智能和智算中心兴起后，图形处理器(GPU)算力需求激增，算电矛盾更加突出，“东数西算”工程进一步把算力布局与电力、网络统筹起来。

　　因此，算电协同是在实践中发展而来的。AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。算力网已成为国家战略，算电协同必然成为其中的重要组成部分。

　　《能源评论》：中国发展算电协同有哪些优势?从电力供应看中美对比的话，情况如何?

　　梅建平：算力和电力是“一体两翼”的关系。人工智能有算法、算力、数据三要素，但底层还要有能源支撑。中美是全球人工智能竞争的主要阵营，美国在前沿技术上暂时更强，中国正在快速追赶。从电力供应看，美国电网相对分散，数据中心与居民、产业用电矛盾突出，电价上涨引发民众不满，电网瓶颈明显。中国电力系统在发电装机规模、特高压远距离输电等领域处于世界前列，“西电东送”具有独特优势，电力发展与工业体系、经济布局总体适应。同时，中国算力、电力、通信网络各自发展都很快，但过去自成体系，问题在于协同不够。因此，算力网建设的关键在协同。把算电协同做好，便是中国的重要优势所在。

　　《能源评论》：从您长期推动算力网建设的视角看，算电协同的本质究竟是什么?普通算力用户何时能真正感受到算电协同带来的变化?

　　梅建平：算电协同，有人认为是在电厂旁建数据中心，也有人认为是绿电对非绿电的供应替代。这两种理解都有一定道理，但不全面。算电协同不仅是空间布局，还包括时间、技术、体制和市场协同，更包括跨行业、跨区域、跨主体的机制协同。“东数西算”本质上是空间布局，但城市也需要算力，城市电网如何改造以适应城市算力中心，同样重要。

　　算力中心自身也必须降本增效，高耗能模式难以为继。人工智能是工具，必须讲成本效益，不能不计代价。因此，算电协同应放在国家一体化算力网的大格局中考虑和推进。时间上，算力波动可达毫秒级，电网则希望稳定，二者需要新机制、新技术衔接。把数据中心建在发电厂站旁，也可能带来算网、云网、源网荷储协同后的成本上升等新问题，总账未必划算。不能简单做物理叠加，而是要靠技术升级和系统优化。

　　未来智能时代，算力可能无处不在，翻译、交互等场景都要求低时延，电力必须随时保障。中国工程院院士高文曾提出，要像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样使用算力。当算力像水、电等公共基础服务一样能够便捷调用且成本可承受时，企业和用户就会真正感受到算电协同带来的变化。

　　9月15日，2026算力网发展大会暨第四届AI算力产业博览会在北京举行，吸引众多企业和观众参与。

　　从超算互联到算电融合，早期布局奠定关键基础

　　《能源评论》：您认为，我国早期在高性能计算领域的布局，为今天的算电协同奠定了哪些关键基础?超算网格时期积累的高速互联与协同调度经验，对当前算力网与电力网融合调度有何借鉴意义?

　　梅建平：科技部三十多年来一直推动计算事业发展，从无到有、从有到强，长期坚持一件事并做成，实属不易。如今，中国超算已走出自主路线，在全球超级计算机500强榜单上榜总数超过美国，部分系统性能进入世界第一方阵。实现了从跟跑、并跑到领跑的跨越。超算中心建成后，如何真正发挥作用成为新问题。2018—2023年，科技部提出开展超算网络研究和建设，目标是从“攀高峰”转向“建高原”，把分散的国家超算中心通过高速网络联通，让多个超算中心集群协同工作，推动超算资源跨域共享，方便用户接入和使用。我国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000(登峰)正式在河南郑州投用，并同步接入国家超算互联网郑州核心节点，投用首周已实现满载运行。过去，超算中心一年电费达数千万元甚至数亿元，若利用率只有30%～50%则会造成巨大浪费。现在，超算互联网可提供约1700款应用，用户数量达140万。

　　超算网格时期积累的高速互联、协同调度经验，对当前算力网与电力网融合调度具有重要借鉴意义。这是厚积薄发、逐级抬升的过程。网格概念约三十年前由美国学者提出，当时计算和网络能力不足，难以大规模应用。没有“东数西算”，就没有今天的全国一体化算力网。不能只建孤立高峰，孤立高峰会变成孤岛;要提升整体水平，把中国算力应用水平拉上来。算力网更多面向未来。当计算无处不在、智能无处不在时，算力也应无处不在。

　　《能源评论》：算力负荷参与电网调峰调频，目前在技术可行性和经济收益上是否已具备规模化推广的条件?

　　梅建平：关于算力负荷参与电网调峰调频，目前在技术可行性和经济收益上已经具备一定条件，但规模化推广还需进一步探索。在乌兰察布开展算电协同项目时，我们发现大语言模型的推理负荷具有类似风光的间歇性、波动性特征，而训练服务则呈现长时间稳定运行的特点。因此，可以类比电力系统的发电机启停计划，对GPU进行调度优化，这不但使其节能效益显著，而且使算力负载变成具有一定调节能力的灵活资源，服务于新能源消纳。这说明技术方向是可行的，但经济收益和规模化推广还需结合具体场景和政策机制进一步验证。应建立算力调度平台与电网调度中心之间的实时交互接口，完善绿电溯源、碳核算和收益分配机制。

　　以用为本、协同为要，规划部署服务一体化格局

　　《能源评论》：您认为，算电协同基础设施的部署应该遵循怎样的优先级和路线图?在“西电东送”与“东数西算”的交会地带，如何避免算电资源的错配?已经建成的传统数据中心，经过改造升级参与算电协同的空间有多大?

　　梅建平：这种部署应放在国家一体化算力网大格局中统筹考虑。要坚持以用为本、协同为要、绿色降碳，统筹存量与增量，防止低效重复建设。

　　在“西电东送”与“东数西算”交会地带，确实会出现算电错配。当前结构性错配表现为：高端智算紧缺、部分传统通用算力闲置;东部负载高、指标紧张，西部上架率不足，出现“一边缺、一边闲”的情况。北上广深数据最密集，最需要算力，理想状态是数据中心靠近用户，但电力不能只给算力中心使用。因此，算电协同的要义就是总体布局、统筹调配，既要满足算力需求，也要兼顾经济、社会和电网安全，不能局部最优而全局失衡。

　　对于已经建成的传统数据中心，改造升级后参与算电协同的空间要视情况而定。有些传统数据中心已无法升级，但仍可继续使用，更重要的是面向未来统一规划。前一阶段，全国大大小小算力中心建了不少，现在建设全国一体化算力网，对不在八大枢纽、十大集群内的设施，要统一调配、统一指挥。对此，国家会出台实施方案。能用的数据中心要尽用，避免浪费;折旧快、确实落后的数据中心，只能淘汰。

　　《能源评论》：您认为近期最急需突破的“卡脖子”环节是什么?算电协同应该在哪些领域实现从“试点示范”到“规模推广”的跨越?

　　梅建平：近期最急需突破的“卡脖子”环节，一是高端芯片和国产算力生态，二是电力与算力协同调度的关键技术。技术层面的打通相对可控，真正的难点是解决机制与利益层面的“协同”难题，包括算力异构协同、算网协同、算电协同、区域协同以及市场机制、数据安全合规等。美国众议院已通过相关法案，对我国接入海外算力施加限制。因此算力自主必须高度重视，要关注主权算力，充分认识算力网的国家战略价值，发展自主的算力技术系统。在协同调度方面，需要做好从顶层到宏观、中观、微观的一体化设计、规划、建设和发展。电力支持算力和人工智能，人工智能也应反过来支持电力发展，例如，提升可再生能源预测和调节能力。可再生能源不确定性较强，现在通过就地消纳、宽幅调节和智能预测，可以更好地协同。体制机制方面也要审慎探索。电网和通信网络自成体系，必须在安全前提下与人工智能结合。科技创新空间很大，需要各方专家和相关部门共同探索，形成世界先进方案，甚至开创新领域。

　　算电协同从“试点示范”到“规模推广”的跨越，已经发生。“东数西算”在内蒙古、宁夏、京津冀等八大枢纽已有不少案例。下一步要总结试点经验，制定规划和实施方案，按照国家总体部署统一推进。

　　建设全国一体化算力网既不是简单“把算力中心建起来”，也不是“用光纤把机房连起来”，而是一项涵盖存算一体技术(Processing-In-Memory，PIM)、体系架构、网络成本、电力系统、地方利益、市场规则、数据安全等多重约束的复杂系统性工程。因此，以当前视角看，算力网的重要性和复杂度可媲美“两弹一星”。当年资源集中、目标单一;今天资源分属不同主体，还要面对成本、质量和全球市场竞争。中国人工智能面向全球市场，必须有大视野、大格局，在统筹规划下把新的“两弹一星”工程做好。

　　《能源评论》：您曾呼吁避免“百模大战”式的低效投入，在算电协同领域，如何防止一哄而上、重复建设，确保这一新赛道健康有序发展?

　　梅建平：大模型曾出现“百模大战”，最后市场决定格局，剩下少数几家。算力领域也要防止一哄而上。前一段时间各地争建算力中心，有的小县城财政收入有限也投巨资建设，却找不到用户。相关部门实行窗口指导机制，政府投资项目和政府基金建设需审批，这是必要的。现在有算力网规划、窗口指导意见和统筹协调，关键还在执行。要将规划、市场竞争和宏观调控结合起来，兼顾效率与公平，尤其不能浪费重要的要素资源。

　　《能源评论》：算力中心节能降碳有哪些发力点?未来要突破的技术方向有哪些?

　　梅建平：算力中心节能降碳非常重要。数据中心碳足迹要求越来越高，已成为碳排放大户。有关政策提出国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%的要求，并对电能利用效率(Power Usage Effectiveness，PUE)、碳利用效率(Carbon Usage Effectiveness，CUE)、废热利用等提出要求。中国锚定“双碳”目标，是负责任的表现。算电协同本身就包含碳问题，布局西部也有降碳考虑。

　　欧盟等对商品碳含量提出要求，未来碳含量可能成为商品贸易壁垒。我们向全球提供人工智能服务，也可能面临碳要求。因此，算力的规划设计中要考虑绿电、绿证等要素。

　　当前人工智能高能耗、高算力、高碳排放问题突出，根本还是成本、效益问题。只有技术进步让发热更少、制冷更少、用电更少，人工智能才能真正实现可持续发展。未来，制冷技术、可再生能源利用、废热回收等都会快速发展。光计算、光通信若实现突破，可能颠覆现有计算体系，但实现难度很大。

　　从算力经济和词元经济看，2024年年初，我国日均词元(Token)调用量约1000亿，到今年6月已激增至近175万亿，两年多增长超1700倍。以前说算力即国力，现在更要看算力能提供多少大规模，成本可控的有效词元。算力网为智能经济提供普惠算力，打下了底座基础。人工智能仍处于马拉松的起步阶段，未来值得期待，但必须脚踏实地解决协同、成本和降碳问题。