5月20日，AI算力与数字能源论坛在北京经济技术开发区（亦庄）成功举办。本次论坛由中国能源周组委会主办，中国能源报、中国能源经济研究院提供媒体和智库支持，聚焦算电融合、双碳落地、产业创新、生态共建等核心热点议题，共话AI算力与数字能源融合发展新机遇。
北京市发展改革委能源处倪仡，欧盟科学院院士、中国科学技术大学教授孙金华，中国能源汽车传播集团党委书记、董事长、总编辑兼中国能源报总编辑谢戎彬，中国能源研究会副理事长兼秘书长孙正运，国网信通产业集团总工程师、党委委员李庆峰，工业和信息化部赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所高级业务主管杨硕，南方电网电算科技数字工程（广东）有限公司技术总工钱琳，世纪互联集团高级副总裁兼能源规划负责人戚野白，国网冀北电力科学研究院电力系统研究所副所长王泽森，以及北京思特奇信息技术股份有限公司资深研究顾问马国栋，睿咨得能源可再生能源与电力研究高级分析师邓思梦等200余位与会嘉宾齐聚一堂，围绕算力赋能能源转型、数字技术助力新型电力系统建设等前沿方向展开深入交流。
会议期间，中国能源研究会副理事长兼秘书长孙正运主持圆桌对话。
以下为对话环节实录
北京国际算力服务有限公司总经理王暘：算电融合安全与成本矛盾待解
北京国际算力服务有限公司运营着北京市最优质的5000P高性能算力集群，今年还将在亦庄承担近30000P的新集群建设任务，“十五五”时期，北京市的算力建设规模更为可观。
作为算力对外提供方，公司服务全国范围内的大模型企业，包括百度、智谱等顶级厂商。值得一提的是，当前引爆Token经济的OpenClaw调用的子模型即在该公司的智算集群上训练完成。
然而，算力也意味着巨大的电力消耗。由于地处北京，不仅电价高于其他地区，北京市范围内特别是经开区、亦庄等地绿电占比不高，甚至有机房完全未使用绿电，电力成本成为公司运营的重要压力。
面对这一挑战，王暘提出三条应对路径：一是依托公司优秀的算力运维团队，实现不同数据中心间的业务无缝迁移，例如A厂商换到B厂商仅需三天即可完成，未来希望进一步利用谷电价格或绿电接入的机房进行灵活迁移；二是积极寻求算电协同、绿电直联的企业合作，降低算力集群的电力负荷和能耗，从而降低token成本，提升服务质量；三是作为国资背景的算力服务公司，希望推动技术、标准和政策在行业内形成示范效应，促进北京市算力市场健康发展、应用成本大幅下降。
王暘表示，机房必须满足至少双路供电等高安全性要求，因为一旦因存储服务器集群崩溃导致服务中断，哪怕仅一个小时，就可能造成上巨大的经济损失。安全性与电费成本之间的矛盾，正是当前亟待破解的难题。
芜湖楚睿智能科技有限公司创始人、董事长兼总经理张怀：算电协同需求定成败
当前，算电协同服务于“双碳”目标，实际上是一个“既要又要还要”的课题：既要算力规模足够大，又要电力供应充足，还要优先提升绿电使用比例，同时希望电力系统具备一定的AI能力，反哺节能减碳。这既是国家提出的任务，也是行业亟需深入研究的方向。
回顾过去，各地招商引资时优惠措施往往“能给尽给”；而如今，AIDC建设生态面临一个选择：究竟是“筑巢引凤”，先把算力规划好，再吸引用户落地，还是寻找合适的试点先行探索？这直接关系到前期的选址与规划。即便规划完成，算力如何调度也值得深思——例如将训练任务部署在能源富集的大西北，将推理等小规模任务留在城市。这固然是一种可行的调度思路，但其中的难点在于算力与电力的协同调度算法，这将是未来值得重点研究的课题。
真正的算电协同，关键不在于电力供应商、电网或服务商之间的互联，也不在于软件服务商提供的配套服务，而要看算力的“甲方”——即产业生态中的头部企业——如何看待和推动算电协同。整个产业的落地，并不是说某个地方或配套服务商提供了绿电、低廉电价或充足的电网，就能自动吸引算力用户。
幸运的是，亦庄地处北京，首都一线的算力始终是最稀缺的资源，所有大厂都需要在上海、北京、深圳租用或购买算力中心。同时，北京经开区拥有众多优质的高科技企业，未来对算力的需求十分巨大。尽管亦庄目前的绿电占比尚有不足，但从商业闭环来看，亦庄完全有潜力成为中国算电协同的标杆示范区，落地一套从使用方、调度方到生态体系的样板计划与规划。
厦门新能安科技有限公司储能事业部中国区总裁马金鹏：AIDC倒逼储能配置新逻辑
随着多学科加速融合，行业生态及输入输出条件正发生深刻变化。大约四五年前与万国数据合作配置数据中心储能项目时，彼时IDC负荷相对稳定，所需储能量十分有限。然而在AIDC（人工智能数据中心）快速发展的当下，冲击性负荷的波动性显著增强，变得愈发“不听话”。
以往配置储能，多是在负荷平稳的前提下帮助企业降低运营支出，电费是绝大多数AI公司占比极高的成本，如何高效用能至关重要。当前，AIDC场景下的需求日趋复杂，既需要配置可在40秒至90秒甚至25C、30C条件下提供电源支撑的DBU设备，也需要配置约15分钟级的UPS，同时还需在室外部署5至10P的电网储能系统，以综合解决各类问题。由此，室内外形成了多种形态的冗余配置，但冗余度究竟设为多少才合理，仍有待深入探索。
此外，在电力市场快速发展的大背景下，表后配置的储能及新型基础设施如何有效参与市场，从一次性投入转化为可产生经济收益的资产，从而进一步降低运营支出，也是一项需要重点思考的课题。
回顾能源转型历程，2010年光伏发电的电网渗透率尚不足1%，而到去年底，风电与光伏的国内装机占比已攀升至47%。这一过程是线性增长的。相比之下，AIDC将迎来快速的非线性增长。在此进程中，如何实现算与电的深度融合，并在经济账与安全账之间取得平衡，已成为亟需破解的核心难题。
国网冀北电科院电力系统研究所副所长王泽森：算电协同面临三大挑战
算电协同在实际运行调度中面临三个层面的挑战。
第一，跨学科专业协同难题。电力系统难以精准掌握数据中心内部负荷特性与任务运行特征。电网对数据中心负荷特征的计量核心为用电量，可监测点位仅为数据中心对应端的变电站，通常仅能获取变电站对应出线的功率数据。在数据中心规模较小时，电网可通过经验判断或简单模型完成负荷预测；一旦数据中心负荷规模扩大，电网负荷预测需考量的因素随之增多，预测难度显著提升。此外，数据中心自身业务布局的核心聚焦于整体能耗控制与用电成本管控，并未将电力优化作为重点方向，导致双方在技术标准、数据接口规范上存在偏差，进而造成实际调节需求对接过程中存在诸多阻碍。
第二，绿电直连数据中心的考量维度多。绿电直连数据中心应用过程中，需重点关注经济性、安全责任边界界定及安全相关设备投资等核心问题。当前，若仅依赖电网供应的绿电，必然涉及电力交易环节，相关经济性策略仍需进一步明确，且绿电来源的直接追溯存在较大难度。若数据中心内部配置新能源发电设施，仅依靠自身新能源供应，仍难以满足绿电使用率相关要求。同时，绿电直连数据中心的并网点安全性模型尚未明确，电力电子器件会对并网点的安全特性及负荷模型产生影响，这会给安全性控制工作带来挑战。
第三，数据中心参与电网调节与虚拟电厂的能力特性存在差异。虚拟电厂的核心运作模式是聚合分散式资源，网络节点约束特征不明显；与之相比，数据中心具备充足的用电规模与调节潜力，且拥有明确的并网接入点位，但其缺乏完整、全面的负荷模型支撑。目前，数据中心与电网的优化逻辑存在差异，导致双方难以直接实现协同调节。此外，算力中心配置储能设施虽可解决电量与电力调节问题，但电压控制能力仍存在短板，构网型储能技术尚未成熟，其控制精度与同步运行要求较高。算电协同模式的成本下降需要一定周期，而当前算力中心建设与电网投资均处于上升阶段，成本拐点的出现时间尚不明确，需多方协同发力、共同推进。
来源：中国能源报（公众号）
编辑：风华正茂
