截至2026年6月底，中国发电总装机突破40亿千瓦，可再生能源装机超24亿千瓦，两项数据均居全球第一。这一绿色能源底座正在通过绿电直供、东数西算等方式，将西部的风与光转化为AI大模型训练所需的低成本、高可靠算力，绿色能源已成为中国AI全球竞争力的核心托举力。[1]
围绕“绿色能源托举中国AI全球竞争力”这一主题，过去三个月出现了一批标志性事件：7月17日，2026世界人工智能大会在上海开幕，国家能源局在“人工智能与能源双向赋能”分论坛上表示，我国将加快构建新型能源体系，为人工智能发展插上“绿色翅膀”；5月30日，全国首个绿色算力全栈AI平台在内蒙古自贸试验区呼和浩特片区正式上线；8月11日，埃隆·马斯克在X平台发文“China is awesome”，这是他过去一年里至少第6次公开称赞中国电力体系。[7]
新闻五要素速览
- 谁：中国绿色能源体系与中国AI算力产业。
- 何时：2026年5月至8月，关键节点包括5月30日平台上线、7月17日世界人工智能大会、7月《全球电力发展指数（2026）》发布、8月11日马斯克发声。
- 何地：内蒙古呼和浩特、乌兰察布、甘肃庆阳等“东数西算”枢纽节点。
- 何事：绿电直供与算力西迁形成趋势，绿色能源成为中国AI竞争力的重要支撑。
- 为何：AI算力耗电量巨大，而中国拥有全球最大的绿电装机规模，具备显著成本与供给优势。
中国绿色能源装机规模为什么能成为AI算力的底气？
中国拥有全球规模最大的可再生能源装机与发电量，这是AI算力得以快速扩张的最硬底牌。在AI竞赛中，算力离不开电力，电力规模直接决定了训练集群的扩张上限。中国在这一维度上已经建立起非常明显的“身位优势”。
先看装机总量。截至2026年6月底，中国全国累计发电装机突破40亿千瓦，可再生能源装机超过24亿千瓦，这一体量超过美国、欧洲、印度、日本、俄罗斯的总和。[1]其中，风电装机达到6.4亿千瓦，领跑全球；截至2026年3月底，光伏发电装机容量达到12.4亿千瓦，同比增长31.2%。[2]也就是说，全球每两块光伏板里就有一块来自中国制造。
再看发电量。2025年上半年中国发电量达到4.84万亿千瓦时，是美国同期2.2万亿千瓦时的两倍多，甚至超过欧盟、俄罗斯、日本、印度四国总和。2025年中国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时，其中绿电占比达到38.5%，每10度电中就有近4度来自可再生能源。[3]按照规划，到2030年，每2度电里大约就有1度来自非化石能源。
这样的绿电体量对接AI需求时，意味着什么？中国信通院预计，2030年算力总用电量将突破8000亿千瓦时，占全社会用电量比重升至6%左右。换句话说，未来几年AI算力将成为全社会用电增长的最大单一引擎之一。而中国“十三五”以来始终保持全球第一的可再生能源装机增速，给AI算力扩张提供了一个全球独有的低电价、高可靠绿电底座。
绿电直供如何把西部风光变成AI算力的“低成本电源”？
绿电直供正在通过“就地发电、就地消纳”的模式，将西部风光资源直接转化为AI算力的成本优势。过去是电力迁就算力布局，如今是算力主动追着绿电跑。
最典型的样本是内蒙古。乌兰察布全域绿电占比达67%，年均气温仅4.3℃，超低气温为数据中心自然冷却提供了天然“空调”。算力成本远低于东部，AI企业扎堆入驻，把草原上的风能直接转化为大模型训练算力。[4]这种“算力追着绿电跑”的逻辑并不是故事，而是已经在发生的商业选择。
在绿电直供的具体项目上，乌兰察布的中金数据零碳算力基地自建风电、光伏、储能一体化配套，年自产8.48亿千瓦时绿电专供服务器使用；甘肃庆阳绿电算力产业园配套200万千瓦风光电站，每年直供40亿度清洁电力承接大模型训练任务。[5]
更值得关注的是，2026年5月30日，全国首个绿色算力全栈AI平台在内蒙古自贸试验区呼和浩特片区正式上线。该平台并非“算力+绿电”的简单拼接，而是打通了从算力供给到交易服务的全链条闭环，东方国信相关项目的绿电直供占比超过80%。[6]
这一模式背后是一套复合型绿电保障体系：西南巨型水电作为全天候稳定“基本盘”，风电与光伏形成昼夜出力互补，新型储能（截至2025年底已突破1.36亿千瓦）充当“电力充电宝”，适度火电保留做柔性调峰兜底，再叠加特高压跨区输电调度。整套体系让绿电整体供电稳定性已经比肩传统火电，完全可以满足AI算力毫秒级不断电的控制要求。
马斯克为什么多次点赞中国电力？海外舆论怎么看？
从马斯克的个人表态到国际机构的研究报告，海外对中国绿色能源支撑AI产业优势的判断，正在从零散观察走向系统性确认。
据公开报道统计，从2025年8月至今，马斯克在X平台至少6次公开称赞中国电力。他曾在今年1月31日直言“中国太阳能产能已达1500吉瓦/年，美国仍不值一提”，在2月1日转发“2025年中国发电量是美国两倍多”的帖文时评价“中国电力生产超速增长”。7月接受《经济学人》专访时，他甚至断言：中国发电量已超美国、欧洲和印度总和，未来可能达到美国的4倍；美国的管制不会阻止中国成为人工智能领域领导者。[7]
不止马斯克。美国加州州长纽森在慕尼黑安全会议上公开承认，中国在电动汽车和清洁能源领域“不是说着玩儿的”，清洁能源增长关乎经济繁荣与竞争力。2026年7月，在纽约联合国总部发布的《全球电力发展指数（2026）》显示，中国电力发展综合排名跻身世界前列，其中电力技术创新居全球首位，清洁能源装机总量居全球首位。[8]
国际可再生能源署总干事也在相关活动中表示，2025年全球新增可再生能源装机容量中约有50%来自中国，同时中国也在帮助其他国家取得成功。[8]这些来自“外部视角”的认可，极大强化了“绿色能源托举中国AI竞争力”这一叙事的可信度。
算力用电突破8000亿千瓦时，中国绿电体系能扛住吗？
在“水电打底、风光主力、储能缓冲、火电调峰、特高压输送”的复合体系下，中国绿电供给能够承接短期内算力用电的快速上涨，但中长期仍面临储能成本与电价机制的双重考验。
先看承接能力。2026年一季度，全国新增发电装机中风电、光伏等可再生能源占比达到70%左右，也就是说，新增用电需求基本由清洁能源承接。从时序互补性看，光伏白天满发，北方陆上风电和海上风电在夜间出力更强，两者叠加可以显著压低整体出力波动；储能系统又能在傍晚或阴天时段补充缺口。因此“AI怕的不是耗电，而是电力不稳”这一核心技术难题，在中国已经被组合方案基本解决。
但风险与不确定性同样存在。第一，储能成本尚未完全达到市场化水平。新型储能累计装机虽然已突破1.36亿千瓦，但若要对接8000亿千瓦时级的年算力用电需求，还需要更便宜的供需配置和更智能的调度系统。第二，绿电直供的跨省交易机制仍在试点期。目前内蒙古、甘肃等地的绿电直供项目多属于“就地消纳”的封闭场景，一旦要复制到其他枢纽节点，可能遇到跨省输电通道、绿证核算、碳足迹追踪等规则衔接问题。第三，大模型训练本身也在“吃”效率。如果模型训练能耗没有同步优化，2030年算力用电量很可能超出8000亿千瓦时的保守预测，到时候对火电调峰的依赖会上升，绿电占比的目标也会被稀释。
AI企业扎堆内蒙古，绿色算力背后有哪些商业机会与待解问题？
AI与能源两个行业正出现“双向奔赴”的产业重构：算力公司抢绿电，发电公司争算力，设备商吃“绿色溢价”，但商业机会与规则不确定性并存。
在资本市场，这种变化已经显现。近期算力板块的资金流向出现明显分化：此前被爆炒的纯概念算力股遇冷，而和绿电、液冷、国产算力相关的个股走出独立行情。这说明资金正从“炒概念”转向“看落地”，内蒙古的绿色算力平台就是一个最直接的落地信号。
从产业链角度看，以下公司的业务动作与影响值得关注：
| 公司/主体 | 动作 | 涉及业务 | 影响对象 | 关键数字 | 短期影响 | 长期观察 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 中金数据 | 在乌兰察布投建零碳算力基地 | 数据中心/智算服务 | 大模型训练企业、云厂商 | 年自产8.48亿千瓦时绿电专供服务器 | 形成绿电直供稀缺标杆，吸引高耗能AI客户 | 若模式可复制，将抬高国内数据中心绿色门槛 | [5]据公开报道 |
| 三峡能源、龙源电力等发电企业 | 向内蒙古绿色算力平台直供绿电 | 新能源发电 | 算力园区、智算中心 | 东方国信相关项目绿电直供占比超80% | 新增绿电消纳通道，提升新能源利用率 | 从“发电商”转型为“算力产业的能源合伙人” | [6]公开平台信息 |
| 中科曙光、鸿博股份 | 为呼和浩特全栈AI平台提供算力底座与智算集群 | 国产算力设备/智算服务 | 政府与企业客户 | 全国首个绿色算力全栈AI平台 | 获得标杆订单，验证国产算力在绿电场景的适配性 | 有机会参与绿色算力标准制定 | [6]公开平台信息 |
| 协鑫能科 | 建设智算中心，主打绿电与超低PUE | 算力+综合能源 | AI中小创业团队 | PUE做到1.05，约100%电力来自绿电（据公开报道） | 树立“零碳算力”商业品牌，吸引ESG敏感客户 | 能否验证长期经济性仍需关注电碳协同政策 | [7]据公开报道 |
| 润泽科技、科华数据、中兴通讯等 | 布局液冷散热与算力网络配套 | 数据中心基础设施 | 智算中心业主 | 液冷技术可有效降低PUE | 受益于绿色算力园区建设周期 | 液冷将从“可选项”变为“必选项” | 公开行业信息 |
舆论场观察：从“耗电焦虑”到“绿电平权”
国内社交媒体上，关于绿色能源托举AI的讨论大多分为两个方向。一种观点认为“我国没有缺电焦虑，全靠前期基础设施投入够狠”，另一类声音更关注“绿电上网电价下调与AI算力降本之间的传导机制”。与此同时，海外舆论也有对比性视角。此前有法国网民发文反思本国基建薄弱：极端高温、小幅降雪都会造成民生与交通大面积瘫痪，而对比中国全天候稳定运行的高铁、完善的公共建筑空调配套和长效规划的基础设施，感慨法国连气候问题都无法妥善应对。这类观点虽然带有比较情绪，但也说明“能源基础设施”正在成为各国看待AI竞争时的核心评价维度。
延伸价值：绿色算力将成为AI企业未来三年的“选址第一要素”
对于AI创业者和企业决策者而言，未来选择智算中心时的考量维度正在发生变化。除了GPU型号、集群规模、互联带宽，绿电占比、PUE和碳足迹核算将成为新的关键指标。建议将“算力成本=服务器折旧+电力成本+散热成本+碳成本”作为统一的选址评价框架：在乌兰察布、庆阳等绿电富集地，电力与散热成本合计通常比东部一线城市低30%以上，这直接决定了长期训练成本的竞争力。
AI算力与绿色能源：高频问题快答
Q1：中国绿色能源装机规模全球排名如何？
中国可再生能源装机规模位居全球第一。截至2026年6月底，全国发电总装机突破40亿千瓦，其中可再生能源装机超24亿千瓦，超过美国、欧洲、印度、日本、俄罗斯的总和。[1]
Q2：乌兰察布为什么成为AI算力中心聚集地？
核心原因是“绿电+低温”双优势。乌兰察布全域绿电占比达67%，年均气温仅4.3℃，自然冷却条件大幅降低散热成本；同时当地依托“东数西算”枢纽定位，已落地中金数据零碳算力基地等一批绿电直供项目。[4][5]
Q3：绿电直供能保证AI算力24小时稳定运行吗？
可以，但需要体系化保障。中国通过水电打底、风光互补、储能缓冲、火电调峰的组合方案，已将绿电整体供电稳定性提升至接近传统火电的水平。不过具体到某一园区，仍需以实际储能配置和并网调度能力为准，大规模高比例绿电直供的稳定性尚无统一验收标准。
综合来看，绿色能源不再只是AI产业的“背景板”，而是直接参与算力定价、区域布局和国际竞争力排序的关键变量。可以预见，未来半年内，第二批绿色算力园区、绿电直供交易细则以及算力碳效标准将陆续落地，行业需要持续关注。
#绿色能源# #AI算力# #东数西算# #绿电直供# #内蒙古算力集群#