AI时代算电协同推动算力电力深度耦合

AI推理商业化浪潮，算力资产需求增长

Token（词元）是大模型处理信息的最小载体，既是模型内容输入与输出的基本单位，也是算力、计费与资源调度的标准计量单位，贯通从输入请求到结果返回的全流程。其消耗量的规模与增速，既是衡量AI发展水平与渗透率的重要指标，也是模型公司竞争力的直接体现。我国大模型服务日均Token调用量由2024年初的约0.1万亿增至2025年底的100万亿，2026年3月达到140万亿，2026年6月达到500万亿，两年半增长近5000倍。

资料来源：观研天下数据中心整理

企业层面数据来看，火山引擎披露豆包大模型日均Token使用量由2024年5月发布时的1200亿增至2026年6月的180万亿，约两年增长1500倍；谷歌Gemini单月处理Token量由2024年4月的9.7万亿增至2026年5月的3200万亿，同比增长近7倍。

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AgenticAI是Token消耗量爆发增长的核心。大模型落地形态由对话式ChatBot转向具备自主任务拆解、工具调用与迭代执行能力的智能体，使单次任务所消耗的Token数量较传统交互提升数十倍甚至上百倍。单轮对话机器人回复的Token消耗量约为200—2000个，含检索上下文的RAG问答为2000—12000个，多页文档摘要为10000—100000个以上，智能体与多步骤任务可达15000—1000000个以上；其根源在于推理链路的延长，用户一条指令可能触发后台成百上千次推理循环与链式思考。

不同工作负载的单次请求Token消耗量

资料来源：观研天下数据中心整理

全球活跃Agent数量将由2025年的约2860万个增至2030年的22.16亿个、年复合增速139%；随着本土模型能力持续升级、Agent技术与应用生态快速成熟以及产业政策叠加共振，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿个，年复合增长率超过135%。

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同时，AIAgent的任务执行量将迎来爆发式增长，年执行任务数将从2026年178亿次提升至2031年190万亿次左右，意味着AIAgent正持续深度嵌入企业工作流中。由于单个Agent任务涉及多步推理、叠加单个智能体任务复杂度与执行量的提升，年度Token消耗量将由2025年的0.0005PetaTokens增至2030年的152667PetaTokens、年复合增速高达3418%。算力需求的主体由此从“人的提问”转向“机器的循环”，需求上限被显著抬升。

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算力中心用电量增长，算电协同迎发展

根据观研报告网发布的《中国算力‌‌‌行业发展趋势分析与投资前景预测报告（2026-2033年）》，算力规模的快速扩张带动了用电量的高速增长，我国算力中心用电量由2023年的约1500亿kWh增至2024年的约1660亿kWh，2025年进一步升至约1960亿kWh，同比增长约18.1%，约为同期全社会用电增速的3.6倍。信通院预测，2030年我国算力中心用电量在低、中、高情景下分别约为3000亿、约5000亿、超7000亿kWh。

资料来源：中国信通院、观研天下数据中心整理

在政策层面，“算电协同”于2026年首次写入《政府工作报告》，标志其上升为国家层面统筹推进的新基建工程。2026年4月，国家发改委等四部门提出通过绿电直连、源网荷储等模式支持算力中心绿电供应，并强调“采用超长期特别国债等资金渠道对符合条件的算力设施予以支持”。

2026年以来算电协同相关政策与部署

资料来源：观研天下数据中心整理

全国一体化算力网相关文件明确新增投资口径：算力网新增投资超7万亿元、电网新增投资5万亿元、算力中心配套用电投资4万亿元，三者合计构成庞大的新型基础设施投资盘子，为算电协同的落地提供了明确的资金保障。

算电协同三个阶段

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我国能源结构加速转型，新能源装机占比持续提升，2023年风电、太阳能发电装机占比分别达到了20.9%、15.1%，合计装机占总装机的比重约36.0%。2024年提升至约42%、2025年提升至47%，新能源已成为装机主体。新能源装机的快速提升，一方面为算力中心提供了低成本、清洁的电力来源；另一方面，由于风电、光伏出力具有显著的波动性与随机性，其大规模并网也推升了电力系统的调节需求。

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算力用电增长将转化为新能源装机的确定性需求，以中国信通院中情景为基准，绿电比例80%计算，预计到2030年新增用电约3040亿kWh；考虑绿电占比要求并按2小时时长配置储能，2030年算力新增用电需配套风光约113GW、储能约68GWh，配套规模的量级与新建大型新能源基地相当，为相关产业链打开了可观的市场空间。（三文）