吉林
就在刚刚，AI电力方向有一个消息，引发市场较高关注度。
那就是，多部门正式印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。
根据方案内容，提出到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力要达到世界领先水平（目标）。
AI的发展离不开电力的支撑，而能源系统的转型也急需AI的赋能。
这或是一场“双向奔赴”，AI算力能耗激增与西部新能源消纳不足的结构性错配。
这个方向值得产业层面跟踪研究。
为什么要发展AI电力？
一方面，AI算力对电力的需求呈现出电量大、增速快、负荷波动高的特点，对电力供给的稳定性要求极高，毫秒级电压波动可能影响算力稳定运行。
另一方面，国内西部地区绿电资源丰富，但算力需求相对不足，部分绿电面临无法有效消纳的困境，而东部地区算力需求集中，但绿电资源相对匮乏。
发展AI电力，或解决AI算力扩张带来的电力挑战，同时利用AI技术优化能源系统，实现能源与AI的双向赋能、深度融合。
绿电溢价显现
随着新建大型算力中心绿电应用占比要求达到80%以上，拥有丰富风光资源的发电企业将获得稳定的“算力客户”。
位于蒙西、甘肃、宁夏等新能源富集地区的绿电运营商，其电力将从“难消纳”变为“刚需”，具备的具备价值重估潜力。
AI的反向赋能
“双向赋能”的另一半，是用AI来改造能源系统。
随着新能源渗透率的提高，电网的调度难度呈指数级上升，传统的人工调度已无法应对。
AI 大模型有望成为新型电力系统的重要智能支撑。
根据本次方案提出，要“强化能源领域人工智能模型创新”，并开放能源领域的高价值应用场景。
虚拟电厂：
AI能够精准预测风光发电功率，并智能调度分布式储能、充电桩等灵活负荷。
这将推动虚拟电厂的发展，使其成为调节电网平衡的关键力量。
能源大模型：
鼓励开发适配能源领域的专业大模型，用于电网调度、设备巡检、电力交易决策等。
在能源数字化、智能化领域有深厚积累的科技公司将有望受益于行业发展。
这种“算力换绿电”的模式，将可能创造全新的电力交易市场。
哪些方向可能会受益？
《行动方案》的发布，或推动“算电协同”进入加速期：
1、能源数字化与AI应用
随着新能源渗透率提高，AI大模型将成为新型电力系统的“大脑”，解决复杂调度难题。
这方面能提升能效，液冷温控、余热回收等节能降耗设备供应商将可能迎来增长空间。
2、绿电运营与一体化
在新能源富集地区布局算力，绿电将从“难消纳”转变为算力发展的重要需求。
这方面，具备“源网荷储”一体化能力的企业，能将不稳定的绿电转化为算力所需的稳定电源，竞争优势或凸显。
3、构网型储能
本次提到业要配置构网型储能，或推动其地位从“可选项”跃升为算力基础设施的“标配”。
相比传统储能，构网型储能能主动支撑电网，技术壁垒和价值量更高，电池、变流器及集成商有望受益于行业发展。
“绿电-算力-AI”一体化体系，或不仅为了解决AI发展的能源瓶颈，更是在全球 AI 产业竞争中，依托低成本、高稳定性的绿电优势，有望形成独特的产业竞争力
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