上海用户发起的一项算力任务，未必都要留在长三角本地完成。根据实时电价、绿电占比和各地算力负载，任务可以被切片分派到克拉玛依、乌兰察布等节点，再回传至近端节点汇总。

　　这是昨天在杨浦举行的2026算电协同创新发展论坛暨申威睿思新品发布会上，企业展示的算电协同调度场景。它的背后是一个正在成形的产业变化：随着人工智能大模型推理和训练需求增长，智算中心不再只是“多建机柜、多买电”的基础设施建设问题，电力接入、绿电消纳、峰谷价差和跨域调度能力，正成为算力资产的新变量。

任务跟着电走

　　今年3月，“算电协同”被写入政府工作报告。4月，国家发展和改革委员会、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，提出推动算力设施绿色低碳转型，促进算力电力高效经济协同。政策转向背后，是算力需求快速增长与电力供给、绿电分布、城市电网承载之间的结构性矛盾。

　　算电协同并不只是给数据中心采购更多绿电。合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副总工程师褚海涛在论坛上提出，当前要解决的核心问题不仅在于东部算力需求旺盛但电力与碳指标约束较紧，西部风光资源丰富却缺少足够算力需求消纳，同样包括算力、电力两套系统的长期割裂。

　　过去，数据中心更像固定耗电大户，任务来了就持续用电。算电协同要改变这种刚性用电方式。褚海涛提出，自动驾驶、实时搜索等任务对延迟敏感，不能停、不能慢；大模型预训练等任务则有一定弹性，在本地算力不足或电力成本较高时，可以搬到别的地方完成。这也是“算随电动”的基础——系统先识别任务是否可延后、可迁移，再结合电价、电网负荷、绿电出力和储能状态，决定任务在什么时间、哪个节点执行。褚海涛把未来的数据中心形容为“柔性的电网海绵”，既能用电，也能在电网需要时响应和调节。

　　中国科学技术大学教授陈力也提到算电协同的跨域系统化协同不足问题，他认为，接口规范、数据模型、数据共享机制尚未统一，也就是说，算力系统掌握任务负载，电力系统掌握电网负荷，但两边的数据和调度规则还需要进一步打通。

产业补调度课

　　产业侧正在补的，正是这套跨系统调度能力。申威睿思在论坛上发布了“万象灵和”算电协同智能调度平台，以及新一代镭视一体机、边端AI算力底座、算力堡垒液冷基础设施等产品。这些产品正是围绕算力调度、电力安全、边缘推理和液冷基础设施补齐算电协同落地所需。申威睿思CTO周民介绍，公司目前已在苏州、克拉玛依、乌兰察布部署算力网络，拥有超过2万P可调度算力资源。当上海用户提出算力需求后，系统可根据不同集群的算力状态、绿电占比和未来电力情况，把部分任务调度至克拉玛依或乌兰察布，再将计算结果汇集回近端节点。

　　圆桌讨论把问题进一步拉回运营账本。申威睿思COO华东亚举例，在一个120兆瓦装机量的IDC测算中，若按50%调用率计算，年用电量约5亿度，年电费约2亿元；通过调度，电费成本可节省7%至10%，同时还可参与电网调峰调频获得收入。

　　不过，算电协同要进入更多真实项目，还要解决合同、权责和收益分配问题。博浩数据副总裁彭军介绍，其公司交付及在建资源约500兆瓦，项目多位于一线城市及周边。这些地区客户需求集中，但电网负荷密度高，新能源本地消纳空间有限，市电接入也可能成为约束。他判断，未来算电协同对智算中心、IDC领域来说，“有可能不再是加分项，可能是一个准入证、出生证”。他提出，算电协同要真正进入IDC合同，还需要“标准保障+弹性调度”的新模式。精合并购联合创始人周驰浩也提醒，调度权涉及电网、售电、发电、虚拟电厂等不同主体，技术企业究竟是算法供应商还是运营主体，边界不同，监管要求和商业价值也不同。

　　算电协同需要算法、电力工程、算力运营、市场交易和行业场景共同推进。论坛现场，申威睿思与科大先研院宣布共建联合实验室，聚焦核心技术攻关、科研成果转化与人才培养；同时携手正乾金融成立能源AI智能体应用实验室，探索能源AI应用场景。上海市杨浦区副区长苟如虎表示，杨浦依托大创智示范区等平台，为算电协同技术落地与产业集聚提供生态支撑。

　　技术上能不能调度，只是第一步。商业上如何签合同、收益如何分配、责任如何界定、数据如何验证，才决定算电协同能否从演示场景进入更多项目。对于正在快速增长的智算基础设施而言，下一阶段竞争不只是“有没有算力”，还包括能否把电价、绿电、储能和算力任务放到同一张账本里算清楚。