据央视财经2026年8月13日报道，东数西算工程已撬动万亿级社会投资，内蒙古和林格尔、甘肃庆阳等地新建数据中心绿电消费占比超80%，全国172个算力中心通过绿色低碳4A认证。绿色能源底座正在托举中国AI全球竞争力，AI模型训练与推理的Token生成成本仅为国际竞品的1/20。[1][5]
AI大模型正从效率工具演变为社会基础设施。国际能源署预计，到2030年全球数据中心用电量将比2025年增长近一倍；中国信通院测算，届时全国算力用电量将突破8000亿千瓦时，占全社会用电量比重约6%[2][3]。算力狂奔，电力承压，中国给出的答案是把AI算力嵌入绿色能源体系之中。
2026年《政府工作报告》明确要求“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。业内共识是，算电协同正在从单点示范走向体系化应用，能够把能源优势直接转化成AI产业链的全球竞争力。[4]
东数西算工程对绿电使用有哪些具体作用？
核心作用是构建了“算力追着绿电跑”的空间协同体系，让西部清洁能源就地转化为算力价值。
在传统格局中，数据中心集聚东部，绿电资源则在西部，供需错配导致“弃风弃光”与“能耗焦虑”并存。东数西算将AI训练等非实时算力任务整体西迁至内蒙古、甘肃、宁夏等绿电富集区，实现“电不出网、算力不离境”的绿电直供。数据中心建在电厂旁，绿电无需远距离输送，原本可能浪费的弃电被直接变成计算能力。
央视财经报道指出：“东数西算八大枢纽内，大型绿色算力集群绿电使用率持续攀升。内蒙古和林格尔、甘肃庆阳等地新建数据中心的绿电消费占比已超80%，全国172个算力中心通过绿色低碳4A认证。”[1]
从落地进度看，东数西算已从“顶层设计”进入“规模化运营”阶段。截至今年6月底，我国非化石能源发电装机容量达25.2亿千瓦，占总装机容量比重62.4%，新增用电需求几乎全部由绿电满足。[1]这种“绿电直供+空间迁移”的模式，等于把西部风光资源转化为可计量的算力资产，为绿电找到稳定出口，也为AI算力拿到长期低价电源。
绿电波动大，如何撑起7×24小时运转的AI算力？
破解绿电波动靠“算电协同”机制与“水电打底、风光主力、储能缓冲、火电调峰”的多能互补体系。
风电光伏出力不稳定，是绿电给AI托底的最大质疑点。但中国没有单一押注风光电，而是用复合体系抹平波动。西南巨型水电作为全天候“基本盘”稳定供电；风电、光伏在不同时段出力互补；储能系统充当“电力充电宝”——截至2025年底，国内新型储能装机已突破1.36亿千瓦，白天富余绿电存入储能，晚间、阴天出力不足时再放电补缺口。[4]
更关键的是算力任务天然具备“时间弹性”。AI训练任务可以等待、排队，不要求与发电实时同步。行业正在建立“绿电出力—算力负荷”动态匹配机制：绿电充裕时多算，绿电紧张时少算。[6]这种用算力弹性反哺电网稳定性的做法，让数据中心从“被动的用电大户”变成“主动的电网调节资源”。
在空间维度，特高压工程将西部绿电跨省输送到东部算力节点，东部保留实时推理算力，形成“西训东推、西电东算”的全国调度格局。[6]算力与电力在时间和空间上的双重匹配，正是“算电协同”的核心内涵。
绿电成本优势如何转化为中国AI的全球定价权？
0.3元/度的西部绿电叠加低至1.15的PUE，让中国AI在Token成本上构建起“价格护城河”。
AI的成本本质是电力成本。据公开报道，西部绿电价格低至0.3元/度，而东部工业电价普遍在0.6—1元/度；叠加冷凉气候，西部数据中心散热能耗大幅降低，PUE最低可达1.15。[5]电价和制冷两重优势叠加，使得中国AI模型训练和推理的Token生成成本仅为国际竞品的1/20，海外API调用占比已达25%。[5]
产业链闭环正在加速成形：“绿电→算力→Token输出→全球服务”。2026年5月30日，全国首个绿色算力全栈AI平台——内蒙古词元交易平台在呼和浩特上线，全球首次打通“绿电供给→算力调度→模型调用→词元交易→场景应用”全链路闭环。[5]平台支持异构算力统一调度，首批接入10余个主流国产大模型，绿电占比超过80%，PUE不高于1.15，并实现Token标准化交易结算。
这一探索被业内视为“算电协同”从概念走向商业化运营的标志。[4]有网友评论：“AI的尽头是电力……将国内的电力资源以Token的形态出口，可比直接出口电力划算得多。”[5]这虽是大胆推测，但揭示了绿色算力可能成为未来国际贸易新品类。
绿色算力产业链上哪些方向将最先受益？
绿电运营、绿色数据中心、特高压电网是三大核心受益方向，液冷设备与储能紧随其后。
绿电运营：收获稳定算力订单
西部风光电站是东数西算最直接的受益方。智算集群落地带来长期稳定用电订单，弃风弃光率下降，商业模式从“补贴依赖”转向“算力驱动”。[1]
绿色数据中心：绿电配比成为核心竞争力
内蒙古枢纽风电、光伏装机全国第一，绿电占比86%，PUE约1.15；京津冀枢纽的张家口绿电占比85%，PUE不超过1.2。[5]未来高绿电配比机房更契合新建数据中心标准与海外客户碳中和要求，绿色率正在取代单纯规模成为招标关键指标。[5]
特高压与储能：算力电网的“主动脉”与“充电宝”
特高压承担将西部绿电跨省输送至东部算力节点的任务，是“西训东推”格局的物理基础[1]。储能则进一步平抑绿电波动，提升电网对算力负荷的弹性承接能力。[4]
| 技术/产品 | 核心指标 | 应用场景 | 影响对象 | 限制条件 | 信息来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| 东数西算工程 | 绿电消费占比超80% | AI训练任务西迁至绿电富集区 | 数据中心运营商、绿电电站 | 实时推理仍需东部本地部署 | 央视财经[1] |
| 算电协同调度 | “绿电充裕时多算，紧张时少算” | 风光大发时段优先执行训练任务 | 电力调度系统、算力平台 | 需负荷侧深度参与电网响应 | 公开报道[6] |
| 西部绿色算力集群 | PUE最低1.15 | 大模型训练与推理 | 芯片/服务器厂商 | 依赖冷凉气候与绿电富集 | 公开报道[5] |
| 特高压输电 | 跨省绿电调配 | 西电东送、西电东算 | 电网运营商、储能企业 | 建设周期长、投资体量大 | 公开报道[1] |
| 内蒙古词元交易平台 | 绿电占比超80%、PUE≤1.15 | Token标准化交易结算 | AI开发者、大模型厂商 | 全国首个，待规模化推广 | 公开报道[5] |
| 新型储能 | 装机1.36亿千瓦 | 平抑风光电出力波动 | 储能制造商、电站投资者 | 容量与区域布局仍需扩展 | 公开报道[4] |
绿色能源托举AI竞争力，还有哪些瓶颈待解？
跨省绿电交易壁垒、算力与绿电实时联动调度、绿色消费溯源机制，仍是当前三大瓶颈。
成效显著，但结构性矛盾依然存在。有分析指出：“物理通道在建，制度通道未通——有绿电的地方算力用不满，用算力的地方绿电不够。”[4]具体表现为：跨省绿电交易存在壁垒、输配电价分摊机制仍待优化、绿电出力与算力负荷的实时匹配调度能力不足。[4]
需求侧同样有堵点：数据中心“想用绿电但买不到”或“买到了但不可追溯”的状况仍存在；缺乏刚性的绿电消费约束，企业“自愿绿色”动力不足。[4]这意味着后续需要在政策端建立绿电消费硬约束，同时完善数据中心碳排放核算与披露制度，让绿电使用从“加分项”变为“必答题”。
全球竞争层面，主要经济体都在争夺绿色算力制高点。国际能源署预计，到2035年全球数据中心碳排放量将从2025年的1.8亿吨升至3亿吨。[3]中国依托“东数西算+特高压+储能”组合拳，已在基建层面形成差异化优势；但要想保持领先，仍需加快绿电市场与算力网络的深度融合。
关于绿色算力的常见问题
问：东数西算工程对绿电使用有哪些具体作用？
答：作用体现在三大层面。空间上，将AI训练任务迁至内蒙古、甘肃、宁夏等绿电富集区，新建数据中心绿电消费占比超80%；时间上，通过算电协同在风光大发时优先运行算力任务；经济上，绿电价格低至0.3元/度、PUE低至1.15，直接压低AI算力成本。全国已有172个算力中心获绿色低碳4A认证。【据央视财经报道】
问：中国AI的Token成本为何能做到国际竞品的1/20？
答：核心是能源成本差异。西部绿电价格低、气候冷凉，数据中心PUE最低可达1.15；叠加东数西算的规模化集中效应，基础设施成本被大幅摊薄，最终使Token生成成本降至国际竞品的1/20，海外API调用占比达25%。【据公开报道，需以企业官方最新披露为准】
问：所有AI应用都适合放到西部绿电枢纽吗？
答：不是。对时延敏感的实时推理、金融交易、自动驾驶等场景仍需部署在东部核心节点。东数西算采用“西训东推”策略——训练任务西迁，推理需求留在东部，必要时再通过算力调度跨区调用。例如内蒙古到京津冀时延约5ms、到长三角约15ms，可满足绝大多数训练和近实时应用需求。【据公开报道】
总结来看，绿色能源不只是“双碳”命题，更是AI产业竞争力的基石。随着2030年近6万亿度绿电奔涌入网[1]，中国AI的能源底座还将进一步加固。对于从业者来说，关注点不应止步于大模型参数，更应盯住算力背后的“电力账本”——哪个节点绿电占比高、PUE低、交易机制畅通，哪个节点就将在AI竞赛中占得先机。后续值得跟踪的指标包括：内蒙古词元交易平台的Token交易量、跨省绿电交易细则落地情况，以及数据中心碳足迹披露制度的推进节奏。[4]
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