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　　谷歌母公司Alphabet
、Meta、微软 、亚马逊四家公司为未来数年数据中心建设累计承诺投资约合16万亿元人民币。

　　AI的较量正从芯片转向电力 。当地时间8月3日 ，美国得克萨斯州州长格雷格·阿博特签署行政令——暂停所有新增数据中心的并网审批
，直至完成全面审计。指令的核心要求直指ERCOT并网队列中超过1800个等待接入的项目，总容量超474吉瓦 ，约为该州峰值用电负荷的5倍
，其中90%来自数据中心
。

　　得州并非孤例。7月中旬，纽约州已成为全美首个实施全州数据中心建设禁令的州 。据数据中心追踪机构Data Center Watch统计 ，2026年第一季度
，全美至少75个总价值约1300亿美元的数据中心项目被阻断或延期
。这些禁令矛头所指，正是人工智能数据中心（Artificial Intelligence Data Center ，简称AIDC）。与传统互联网数据中心（简称IDC）不同
，AIDC为支持大模型训练和推理部署，单机柜功率密度可达20kW至100kW以上 ，是普通机房的5到10倍 。一座典型AIDC的电力需求，已接近一座小型城市的规模
。

　　而在大洋彼岸
，另一种回应正在展开。2026年，“算电协同
”首次写入政府工作报告 ，并被纳入“十五五”规划纲要 。8月3日
，国家发改委
、国家能源局发布《新型电力系统建设“十五五 ”规划》，首次系统性将算电协同纳入新型电力系统建设核心任务 ，明确提出“统筹能源资源配置与算力设施建设
，协同规划布局算力、电力项目，做到以电强算 、以算促电
”
。

　　资本开支狂飙

　　全球科技巨头正在以前所未有的速度将资金砸向AIDC基础设施。公开数据显示 ，谷歌母公司Alphabet
、Meta、微软 、亚马逊四家公司为未来数年数据中心建设累计承诺投资近2.4万亿美元（约合16.24万亿元人民币） 。

　　仅2026年第二季度
，微软
、亚马逊、谷歌 、Meta四家科技巨头单季资本开支合计达1712亿美元，同比增长约79%；当年资本开支指引合计已逼近7500亿美元
。

　　但钱并不能解决所有问题。尽管微软计划投入创纪录的1900亿美元 ，仍面临严重的算力供应压力
，正评估从亚马逊
、谷歌等竞争对手处获取额外云容量 。公司管理层此前表示，Azure增速原本可以更高 ，“但能否及时交付足够算力，正成为限制Azure扩张的重要因素”。新增数据中心从选址、供电 、建设到安装GPU需要较长周期
，部分项目还面临电力接入和施工延期
。

　　真正卡住脖子的，是那些看似不起眼的硬件。据市场消息 ，美国今年规划中的数据中心项目近一半将面临延期或取消
，关键瓶颈正是变压器、电源
、电池等电力设备的严重短缺 。全球大型变压器交货周期已延长至115至130周——约2.5年，部分高功率变压器交付周期更拉长至最长5年
。而一个AI数据中心通常不到18个月即可建成。

　　燃气轮机的订单同样被抢空 。记者注意到 ，GE Vernova 2026年一季度单季订单达183亿美元
，同比增长71%，产品价格近三年累计涨幅超300%
。西门子能源一季度斩获102台燃气轮机订单 ，其中四分之一直接来自AI数据中心赛道
，积压订单突破1460亿欧元，交付周期已排至2030年。

　　面对电力瓶颈 ，科技巨头正在以前所未有的方式介入能源产业 。

　　比如
，谷歌2026年3月以47.5亿美元完成对清洁能源开发商Intersect Power的收购，由此成为唯一一家直接拥有电力公司的科技巨擘
。Meta在路易斯安那州追加400亿美元投资超级数据中心项目 ，同步配套规划建设7座天然气发电厂和3座电网级储能电站。

　　更大规模的“AI+电厂 ”一体化项目正在落地 。今年7月29日，美国最大电力公用事业公司NextEra Energy与Brookfield宣布合作
，投资超1000亿美元改造肯塔基州一处退役冷战时期铀浓缩设施，规划包括数据中心约1.8吉瓦、天然气发电2吉瓦 、电池储能最高2.6吉瓦
。

　　算力红利向能源产业链传导

　　这场能源大考的另一面 ，是新能源产业链的机遇。算力用电的爆发式增长
，为算电协同的落地筑牢产业基础 。

　　中电联规划发展部主任张琳7月向媒体披露的数据显示，2025年 ，全国数据中心用电量约1700亿千瓦时
，占全社会用电量1.6%，八大算力枢纽节点用电量近3年平均增长率高达39.5% ，远超全社会平均增速。

　　据国家能源局公开数据
，“十五五
”时期全国算力用电量年均新增1000亿千瓦时以上，2030年有望达8000亿千瓦时
、占全社会用电量6%左右
。

　　而眼下 ，这一需求正在转化为新能源产业的确定性订单。据行业机构高工产研锂电研究所统计
，2026年上半年，35家储能企业累计签约规模约550GWh；国内新型储能项目采招落地规模约383.43GWh ，同比增长121.8% 。有电池厂商订单量暴涨30倍，直言生产“忙到冒烟”
，其背后的驱动因素主要来自全球AI算力基础设施扩张
。

　　业内认为，算力红利向能源转移的逻辑 ，正通过多种形式逐渐落地。一方面
，政策明确枢纽节点新建数据中心绿电占比需达80%以上，且绿电需可溯源 ，这意味着传统购买绿证的模式不再满足考核要求 。

　　公开数据显示
，截至2026年4月，我国已审批绿电直连项目99个 ，明确要求项目年自发自用电量占总可用发电量的比例不低于60%
。对新能源发电企业而言
，这意味着锁定确定性消纳和稳定电价。

　　政策框架之下，一批先行项目已在新能源富集地区率先落地 。记者注意到 ，金风科技（002202.SZ）联合中金数据在乌兰察布落地的全国首个数据中心绿电直连源网荷储一体化项目已于去年7月全容量投运
，配套20万kW风电、10万kW光伏和4.5万kW储能，投运后可再生能源替代率38.74% ，算力成本降低超25%
。

　　8月6日，远景科技集团在乌兰察布建成建筑面积约12万方的AI算力超级单体“远景星河基地 ”正式投产
，配套自有风场和专属输电专线，让风电直接输送至算力设施 ，规划总容量超2GW。

　　随着绿电直连模式从单个项目走向规模化复制
，储能也从配套设备升级为算力基础设施的刚性需求 。“AI数据中心对毫秒级备电和电网平稳调节有刚性需求
。”某储能企业AIDC业务负责人对记者表示，数据中心用电负荷稳定和易于预测的特性与新能源发电有极高的契合度 ，双方均有积极意愿推动绿电直连发展。

　　而对拥有光伏电站运营及储能业务的企业而言
，算力还提供了消纳的新出口 。有新能源企业人士对记者表示，公司原有部分电站存在消纳瓶颈 ，但随着分布式算力需求的快速起量
，公司已着手将业务从电站运营延伸至“算力站
”建设。

　　此外，光伏企业正在深度嵌入算电协同
。“AI时代 ，数据中心的竞争力只取决于电价成本和绿电占比。”晶科能源（688223.SH）副总裁钱晶对记者表示
，未来再先进的芯片和大模型，如果没有低成本和可持续的绿电支撑 ，都只是空壳 。

　　“算电协同是光伏告别内卷的破局点，未来3~5年有望为光储带来30%~50%的额外市场需求
。 ”钱晶说。

　　针对光伏间歇性如何满足数据中心全天候供电的问题
，钱晶进一步称，以沙特项目为例 ，公司在沙特新签的2GW的光伏+储能项目
，直接为中东最大的数据中心提供绿电，已实现RTC（全天候不间断供电）标准 。光伏加长时储能 ，配合AI做策略优化
，足以支撑数据中心全天候稳定运行
。

　　“未来五年，智算用电将成为光伏行业最快增量。
”阳光电源（300274.SZ）副总裁张显立亦对媒体预判称 ，风光资源与算力负荷就近布局 、就地消纳将成为主流发展模式 。

　　算电协同加速落地

　　自2023年12月《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》首次提出“算力电力协同 ”的概念起
，算力与电力的协同关系正被纳入越来越多的政策框架中
。

　　今年7月发布的《可再生能源发展“十五五
”规划》提出，引导新建数据中心与可再生能源发电协同规划布局 ，分类挖掘算力负荷时空调节潜力。8月3日
，《新型电力系统建设“十五五”规划》将算电协同单列条目，并配套工程部署 ，规划“十五五 ”期间新增新型储能约1.6亿千瓦，2030年西电东送规模超过4.2亿千瓦 。

　　政策落地的步伐也在加快
。记者注意到
，上海
、广东等地的大型智算中心已开始以虚拟电厂主体身份参与电力市场调节，算电协同从政策倡导走向实际运营。今年7月 ，上海完成国内首次规模化、全链路算电协同集中调用实测
，国网上海电力牵头上海电信 、万国数据
、阿里巴巴集团等16家数据中心参与，两小时内最大压减负荷9.78万千瓦 。

　　从投资规模看 ，两大基础设施的交汇正在形成万亿级的协同市场。据申万宏源测算
，“十五五
”时期，我国算力网建设将新增直接投资达4万亿元；同期 ，全国电网固定资产投资规模预计超5万亿元
，二者的交汇点正是算电协同
。

　　行业数据也印证了这一趋势。Gartner预测，2026年全球数据中心用电量将达到565TWh ，同比增长26%；到2027年
，AI服务器用电量将超过传统服务器 。

　　“如今AI计算能力受到电力供应的限制，这使数据中心供电保障成为全球AI竞赛中实现规模扩张和保障利润的新角逐点
。”Gartner研究总监此前公开表示。

　　当OpenAI的每一次推理、DeepSeek的每一次调用都对应着真实的瓦特消耗时 ，AI产业的竞争已从模型参数的比拼，演变为电力供给能力的较量 。得州暂停并网审批的行政令与中国“算电协同 ”的战略布局
，指向同一个问题，即在AI大规模扩张的过程中 ，电力基础设施的承载能力正在成为决定性变量
。未来
，谁能在能源这条赛道上跑得更远，或许比谁能训练出更大的模型更值得关注。

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