摘要：AI 发展进入算力需求与能源消耗相互强化的循环，对全球能源供给体系提出了严峻考验。根据 EPOCH AI 的统计，从早期 Tesla K20c 芯片仅能提供 3.5TFLOPS 算力却需消耗 225W 功耗，到现代 AI 专用架构的崛起，算力性能与 功耗水平同

AI 发展进入算力需求与能源消耗相互强化的循环，对全球能源供给体系提出了严峻考验。根据 EPOCH AI 的统计，从早期 Tesla K20c 芯片仅能提供 3.5TFLOPS 算力却需消耗 225W 功耗，到现代 AI 专用架构的崛起，算力性能与 功耗水平同步实现了跨越式提升。

2020 年，NVIDIA A100 芯片以 312TFLOPS 的 算力突破和 400W 功耗树立了新的行业标杆；2022 年问世的 H100 芯片更将算力 推升至 756TFLOPS，功耗相应增至 700W。至 2023 年，B100 芯片单卡算力突破 1750TFLOPS 大关，在保持 700W 功耗的同时实现了能效优化。而最新发布的 B200 和 B300 系列，不仅算力分别达到 2260TFLOPS 和 3000TFLOPS，功耗更是突破千 瓦级门槛。

特别值得一提的是 GB300 芯片，其 4000TFLOPS 的巅峰算力配合 1500W 功耗，将 AI 计算能效比提升至前所未有的高度。这一演进历程清晰地表明，在 追求极致算力的道路上，每一代产品都面临着功耗激增的严峻挑战，同时也推 动着能效优化的持续突破。

中国智能算力供给四年激增十倍，年内算力预计突破千 EFLOPS 大关。从 2019 年至 2024 年间，中国智能算力规模实现跨越式发展，从 75EFLOPS 跃升至 725.3EFLOPS，四年间增长近十倍，年均复合增长率高达 76.8%，展现出强劲的 发展势头。从年度数据来看，2021 年智能算力规模达到 155.2EFLOPS，同比增 长 106.93%，首次突破百 EFLOPS 量级；2022 年继续攀升至 259.9EFLOPS，增速 保持在 67.46%的高位。

根据 IDC 行业预测，2025 年中国智能算力规模将突破 千 EFLOPS 大关，达到 1037.3EFLOPS，标志着中国人工智能基础设施建设迈入 新阶段。虽然未来增速将逐步放缓，但智能算力仍将保持 30%以上的稳健增长 态势。预计到 2028 年，中国智能算力总规模将达到 2781.9EFLOPS，为数字经 济发展提供强有力的算力支撑。这一发展轨迹不仅体现了中国在人工智能基础 设施领域的快速布局，也预示着智能算力正在成为推动数字经济发展的核心引 擎。

中国算力需求呈现指数级增长，算力激增带来显著的能源挑战。参考斯坦福人 工智能研究所数据，以 GPT-3 为例，单次训练耗电量高达 128.7 万千瓦时，而 随着模型参数规模的持续扩大，训练能耗呈现非线性攀升趋势。根据中国信息 通信研究院统计，中国企业正加速布局大模型研发与应用，35%的企业已开展初 步测试，24%投入生成式 AI 研发，预计 2025 年超半数中国 500 强企业将部署 AI 自动化系统。

2023 年，中国数据中心用电量达 1500 亿千瓦时，同比增长 15.4%，远超全社会 5.8%的用电增速，占全国总用电量的 1.6%。据中国信息通 信研究院预测，2030 年算力中心用电量可能突破 7000 亿千瓦时，占全社会用 电量的 5.3%，甚至更高。面对这一趋势，行业正积极探索可持续发展路径，通 过算力电力协同优化能源结构，推动液冷技术、混合精度训练等创新方案，降 低能耗并提升能效，构建"算力跟着能源跑、能源跟着算力跑"的绿色发展模式， 以平衡 AI 算力增长与能源可持续性。

中国数据中心行业正面临电力成本高企与电网承载压力的双重挑战。根据思瀚产业研究院统计，中国数据中心运营成本中电力支出占比高达 56.7%，远超设 备折旧和房租等其他成本项。具体能耗构成显示，制冷系统占 40%，IT 设备占 42%，两者合计超过总能耗的八成，成为节能优化的重点领域。

随着智算中心建 设规模扩大和单体功率持续增长，部分地区电网已面临扩容压力。这一现状揭 示了能效提升的三大关键方向：在制冷环节推广液冷技术和间接蒸发冷却方案， 在 IT 设备端采用高密度定制化服务器和低功耗芯片，同时加强可再生能源应 用和智能调度系统部署。电力成本的高敏感性要求行业必须建立算力电力协同 体系，通过技术创新和精细化管理实现绿色发展。

算力电力协同发展通过全产业链深度融合，构建起'算力-能源-业务'三位一体的绿色发展新范式。算力电力协同发展是以新型电力系统为支撑，以全国一体化算力网建设为指引，通过全要素、全生命周期的系统性创新，推动两大产业 深度融合的绿色发展新模式。这一协同体系经历了初期探索、起步发展、深度 协同到全面融合的演进过程，在产业规划、生产运营、资源调度和市场体系等 层面实现全局优化。

通过智能调度、源网荷储协同、新型供电备电技术、绿电聚合供应等创新手段，结合源荷互动、储荷互动、网荷协同等具体举措，构建 起覆盖算力中心规划、设计、建设、运营全生命周期的协同机制。这种深度协 同不仅体现在技术层面的革新，更形成了"算力跟着能源跑、能源跟着算力跑、 业务跟着绿算跑"的新型发展格局，最终打造出技术先进、供需匹配、绿色低碳、 安全可靠的算力中心集群。

作为绿色算力发展的必然选择和进阶路径，算力电 力协同通过设备、设施、平台和应用层面的多维创新，在提高能效、降低能耗 和清洁转型等方面取得显著成效，既支撑了电力系统的灵活调节和数字化转型， 又推动了数字经济与能源经济的协同高质量发展，为实现"双碳"目标提供了创 新解决方案。

来源：思瀚研究院