2026中关村论坛年会｜算力激增催生高耗能，AI纾解算电协同难题

3月26日，在2026中关村论坛年会期间，国家自然科学基金学术论坛正式召开，本次论坛以AI驱动的"电力+算力"融合发展为主题，与会嘉宾围绕算电协同国家战略、关键技术突破等展开探讨。这也是国家自然科学基金学术论坛首次亮相中关村论坛年会。

当前，新一代人工智能快速发展，算力需求持续激增，算力网络建设进入高速扩张期，但算力基础设施的高能耗特性随之显现，数据中心、AI集群对电力的需求呈指数级增长，传统电力系统的调控模式、能源结构与供给方式难以适配算力发展需求。电力保障与算力发展如何协同适配？AI成为"答题"的关键窗口。

算电协同现实矛盾仍存

电力与算力融合已从行业自主探索上升为国家战略布局。2026年政府工作报告中提出，打造智能经济新形态，实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展。这也是"算电协同"首次被写入政府工作报告。

如何理解算电协同？从概念来看，是指通过数字化技术、智能算法和通信网络，将算力基础设施与电力系统进行有机整合，实现资源动态匹配与优化配置的基建工程。

实施这一举措的背后，是日益增长的算力需求，以及大量消耗能源后可持续发展的必然要求。中国科学院院士、国家自然科学基金委信息学部主任郝跃表示，以大模型为代表的新一代人工智能技术对算力资源提出了前所未有的要求，而算力基础设施的快速发展也带来了前所未有对能源的挑战。数据中心等算力设施的能耗持续增长，如何实现算力系统的绿色化、低碳化和高效化发展已成为全球科技界和产业界共同关注的重要问题。

郝跃认为，算电协同不仅是数字基础设施的关键，更是推动工业体系高质量发展的支撑，未来的工业体系将呈现出数据驱动、算力支撑、能源协同的新型发展模式。因此，推动算力、电力产业链协同创新，不仅有利于提升工业系统的效率和智能化水平，对提升我国高端制造业和全球的竞争力也具有十分重要的意义。

面对国家战略部署与产业现实需求，如何通过技术创新破解电力与算力之间的核心矛盾，成为本次论坛探讨的一大焦点。中国工程院院士、国家数字交换系统工程技术研究中心主任邬江兴指出，算力的尽头是电力，绿色电力是中国赢得AI竞争的关键优势，但需要解决两大核心矛盾。

邬江兴进一步解释道，要建设超级算力中心、超级数据中心需要绿色电力，但新能源的不确定性，与电能必须实时发电、实时消纳、实时平衡之间存在矛盾。另一矛盾则在于电力电子化设备缺少机械惯性，与传统电网需要惯性支撑稳定运行相悖。这两大矛盾直接导致新能源大规模并网后，出现电源不稳定、电网刚性连接易出问题、设备容易过载环流、供电质量不达标等现实问题。

AI构建支撑技术框架

从现实路径来看，AI爆发带来算力需求暴增，进一步催生电力能源需求。而面对算电协同的实际矛盾，AI反过来也能优化算力、电力，破解现实矛盾。这一过程中，AI发挥着核心纽带作用：通过智能感知、动态决策、实时优化与柔性调控，让波动的新能源可被高效利用，让算力负荷与电力供给实现精准匹配。

会上，邬江兴提出"时间片能量聚合—源荷动态连接（TSC）"技术，以数字化、智能化手段实现源荷柔性连接与时空解耦，通过AI驱动的动态匹配与智能聚合，让不稳定电能在合适时间供给合适负荷，大幅提升绿电利用率，降低弃风弃光率35%以上，同时保障算力中心等关键负荷供电稳定可靠。

值得一提的是，算电融合是跨领域、跨学科的系统工程，需要网络安全、时空感知、深度学习、操作系统、智能控制等技术协同支撑，这些同样与AI密切相连。论坛上，多位专家从不同领域出发，系统阐释了AI如何全方位支撑算电融合体系，形成完整、可靠、可落地的技术框架。

在关键基础设施安全保障层面，中国工程院院士、中关村实验室首席科学家云晓春聚焦AI时代网络安全困境，提出算力基础设施作为国家关键信息基础设施，必须构建安全可信、可审计、可追溯的防御体系。

在云晓春看来，AI驱动的网络攻击已实现分钟级自动化响应，呈现自动化、加速化、隐蔽化等新特征，传统防御难以应对。而AI可用于威胁检测、异常识别、告警收敛、漏洞分析，大幅提升防御效率。

芬兰EcoGrid有限公司CEOSeppoIhalainen指出，构建能源优先的AI基础设施理念，核心是用AI统一调度电力、冷却、计算、储能、余热利用各环节，让数据中心从被动用电者转变为能源系统积极参与者，通过AI实现实时负荷优化、绿电匹配、电网互动与余热回收，大幅提升能效、降低碳排放。

在全域时空感知支撑层面，中国工程院院士邓中亮提出，空天地海一体化精准时空感知是算电融合高效运行的重要前提，通信与导航深度融合可实现分米级至毫米级定位精度，构建全空域、全时域、全频域的服务能力，支撑算电系统实现全地域、全时段、全天候高效协同运行。

不过，对于AI的应用，云晓春同样强调，在电力、算力等事关国计民生的关键领域，人机协同是唯一可行的安全范式，AI承担高频次、重复性、标准化的辅助分析工作，人类主导高风险决策、责任认定、合规审计与应急处置，构建以人机协同为核心的智能化安全防御体系，才能为算电协同基础设施稳定运行保驾护航。

欧洲科学院院士韩清龙同样认为，算电融合的最终目标是服务于人、服务于高质量发展，机器人与智能装备承担重复、高危、高强度、高精度作业，人类主导创新创造、价值决策、规则制定与责任承担，形成人机互补、协同发展、安全可控的新型格局。

北京商报记者廖蒙