中国AI推理Token消耗量2025年约10千万亿，2030年将达3900千万亿——5年增370倍；全国数据中心用电量2030年预计达5257亿kWh，超过采矿业、计算机通信电子制造业等传统高耗能行业。但与此同时，中国数据中心用电量占全社会用电量比重2030年预计仅3.5%，远低于美国2028年的13.3%。北京理工大学王永真教授团队这份报告系统阐述了算电协同从“有没有”到“省不省”到“绿不绿”再到“慧服务”的四阶段演进路径，揭示了绿电模式下中国单位Token生成成本约为美国一半的核心判断——算电协同在中国不是“缺电”问题，而是“绿电赋能劣势比特”的战略选择。
算电协同提出背景——信息与能源并列的新时代
“信息”已与能源并列为经济社会发展的核心生产要素。中国AI推理Token消耗量2025年约10千万亿，2030年将达3900千万亿，5年增370倍；全球年度Token消耗2025—2030年将增超3亿倍。AI驱动“世界范式”逐步由小模型时代的因果分析走向大模型时代的相关分析，多类场景驱动多元“数据”业务和“云、边、端”算力爆发式增长。
数字经济下海量的数据需要感知、存储、加密、传输、调用、计算以及交易。算力基础设施——数据中心——已不知不觉成为“无烟囱的电老虎”：高PUE（电）、高WUE（水）、高CO₂（碳）。数据中心单机柜功率从几kW到几百kW级，单楼宇功率从MW级到百MW级，单园区功率从百MW级到吉瓦级。
数据中心能耗统计存在巨大不确定性。2024年我国数据中心用电量估计在700至6000亿kWh之间，差距超过10倍。受数据中心上架率、利用率、地域特征以及供需动态关系的多重不确定性影响，现有自上而下的统计方式呈现差异大、不确定性大的问题。受国家数据局委托，中国电力企业联合会牵头，北京理工大学参与，形成了“自上而下”和“自下而上”相结合的用电量监测新方法。
能耗预见与中美对比——中国不缺电，但碳排是美国3倍
预计2030年全国数据中心用电量将达到5257亿kWh（均值），用电量将超过采矿业、计算机通信电子制造业等行业，占2030年全社会用电量的3.5%（均值）。2030年数据中心全年负荷数据落在均值±标准差范围内的比例为70%。到2040年，算力设施任务量增加导致电力需求在全社会占比显著增加，超过10%。局部地区数据中心用电占比早已超过10%——2025年北京11%、廊坊13%、张家口23%、贵安新区50%。
数据中心耗电在全社会用电量占比，中国（3.5%，2030）显著低于美国（13.3%，2028）。算电协同在中国是一个“伪说法”：总量和占比上，中国并不缺电，电网也优于美国。但我国电力碳排放因子为0.5306 kgCO₂/kWh，美国为0.346 kgCO₂/kWh。
单位算力碳排放方面，碳利用率=0.5942 kgCO₂/kWh×PUE，单位算力碳排放=0.21 gCO₂/PFLOPs。中美对比显示：（电力侧）火电占比高✘（算力侧）功耗比差✘（冷力侧）PUE大 = 单位算力碳排高——我国是美国的3倍以上。
但中国特色的算电协同之路在于：新增的绿色瓦特赋能劣势比特。我国芯片技术落后1-2代，需要聚力攻坚芯片设计、芯片制造等核心“卡脖子”技术。但绿电模式下，中国单位Token的生成成本约为美国的一半——这正是算电协同的国家战略价值所在。
算电协同四阶段与政策演进
算电协同的四个发展阶段：第一阶段“有没有”——算力设施建设；第二阶段“省不省”——节能降碳；第三阶段“绿不绿”——绿电消费大于80%；第四阶段“慧服务”——算力和电力基础设施优化布局、利用率提升、供给侧和需求侧优化匹配、综合能效提升、清洁普惠发展。
2023年12月，北京理工大学联合通信工业、计算机用户等协会发布《算力-电力-热力协同：数据中心综合能源技术发展白皮书》。2024年7月，国家发改委等部委联合印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》提出“构建算力电力双向协同机制”。2024年8月，国家发改委、国家能源局、国家数据局印发《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》，提出“实施一批算力与电力协同项目”、“绿电聚合供应”模式。2026年3月，《政府工作报告》首次提出“实施算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度”。
