AI大規模落地，電力如何跟上？WAIC 2026這場論壇給出了答案

在剛剛結束的 2026 世界人工智能大會（WAIC）上，我們看到了越來越多會干活的 AI。它們能寫代碼、做視頻、整理資料，也開始進入工廠、實驗室和城市管理。AI 正在進入越來越多人的工作和生活，成為一種隨手可用的生產工具。

當 AI 從展臺上的演示走向高頻、規模化應用時，支撐這些應用的基礎設施問題也被推到臺前。

用戶發出一句指令，只需要等待幾秒鐘；機房里的服務器卻要持續計算，數據需要通過網絡傳輸，芯片、制冷和存儲設備也在不斷用電。AI 應用越多，Token 消耗越大，支撐它們的算力基礎設施就越像一座需要全天運行的工廠。

而如今，這座“工廠”遇到的核心問題就是電力問題。中國電力企業聯合會預計，到 2030 年，全國算力年用電量將達到約 8,000 億千瓦時，占全社會用電量約 6%。AI 越普及，如何找到穩定、經濟的電力，如何讓服務器少閑置、讓綠電多消納，就越成為一筆需要認真計算的賬。

現實中，算力和電力還常常不在一個地方。一些地區風電、光伏資源豐富，卻沒有足夠的計算任務及時使用；另一些地區 AI 需求密集，卻要承受較高的電價和供電壓力。讓計算任務隨著電力供給靈活調度，也因此成為 AI 基礎設施的新課題。

2026 年，“算電協同”首次寫入政府工作報告；“十五五”規劃綱要進一步提出推動綠色電力與算力協同布局。在這一背景下，7 月 19 日，由鵬城國家實驗室主辦，長三角國家技術創新中心智能計算研究所（暨上海國創馭算人工智能科技有限公司）與合肥中科類腦智能技術有限公司聯合承辦的“新一代人工智能基礎設施·先進計算網絡與算電協同論壇”，正是圍繞這一問題展開。

在 WAIC 展現 AI 能做什么的同時，這場論壇把目光投向了另一端：怎樣用更穩定、更經濟的能源，讓越來越多的 AI 真正運行起來。

把算力和電力放到同一張圖上

本次論壇由院士領銜，匯聚鵬城國家實驗室、懷柔國家實驗室、北京智源人工智能研究院等政產學研力量。討論覆蓋算網融合、眾智計算、算電協同、Token 經濟和世界模型，從技術研究一直延伸到基礎設施建設與商業運營。

中國工程院院士、論壇主席高文圍繞先進計算網絡及 ZPG 計劃愿景發表演講。他提出，應建設由 Z 級算力、P 級光網絡和 GW 級電力共同支撐的協同體系。三類資源需要統一規劃，任何一項出現短板，都可能影響 AI 基礎設施的整體效率。

中國工程院院士、論壇主席高文發表主旨演講（來源：中科類腦）

中國工程院院士郭劍波從能源視角分析算力與電力協同發展的機遇與挑戰。他認為，算力中心既是新型電力系統中的大型用電負荷，也可以通過調整計算任務，成為消納新能源的柔性資源。

圖丨中國工程院院士郭劍波發表主旨演講（來源：中科類腦）

這種調整并不意味著所有計算任務都可以隨意遷移。需要即時響應的推理服務，對網絡時延和供電穩定性要求較高；模型訓練、科學計算等任務則擁有更大的調度空間。算電協同要做的，是在任務特點、電價變化、綠電供給和傳輸距離之間找到更合適的組合。

論壇的討論沿著 AI 基礎設施的不同層級展開。北京智源人工智能研究院林詠華從軟件生態切入，介紹眾智 FlagOS 開放智算生態的建設思路；華為計算戰略與業務發展部朱照生將視角落到算力部署與功率供給的匹配；長三角國家技術創新中心智能計算研究所辛博則從世界模型出發，分析新一代 AI 對算力基礎設施提出的新要求。

從軟件生態、資源配置到模型演進，這些討論共同指向一個變化：當 AI 進入規模化應用階段，算力已無法孤立擴張，網絡、電力與計算任務需要放在同一套系統中統籌。

論壇期間還發布了《超節點定義與實踐白皮書》、百 T 千里光纖驗證平臺等成果，并舉行多項產業合作簽約。圓桌討論則把話題進一步推向商業落地：實驗室提出的技術路線，如何進入數據中心、電網和企業應用，并形成能夠持續運營的產品。

一度電，能產出多少有效 Token

在論壇主旨演講環節，中科類腦董事長劉海峰以《Token經濟下算電協同最優路徑探索》為題，分享“度電智能”的產業發展理念，即讓每一度電產出的有效 Token 可計算、可優化。

劉海峰認為，大規模集中式 Token 工廠已經成為一個橫跨能源、芯片、算力和模型的復雜系統。單獨提高某一臺服務器的性能，并不能自動帶來更低的 Token 成本。電價變化、新能源出力、設備負載和模型任務，需要進入同一套調度系統。

劉海峰發表《Token經濟下算電協同最優路徑探索》主旨演講

傳統算力調度主要解決服務器之間如何分配任務，很少介入電力供給。能源管理系統關注發電、用電和儲能，也不了解不同 AI 任務需要什么樣的芯片和網絡。兩套系統長期分開運行，是算電協同落地時需要跨過的第一道門檻。為此，他倡導“電—算—Token”全鏈路優化，借助算電一體化平臺“1+3”的架構，實現電力柔性可調、算力池化統籌、Token高效產出，形成系統級的協同效應。

論壇現場，中科類腦發布全球首款面向AI基礎設施的平臺型解決方案——中科類腦算電一體化平臺，并將其定位為新一代 AI 基礎設施底座。

圖丨中科類腦發布算電一體化平臺（來源：中科類腦）

據介紹，該平臺采用“1＋3”架構：一套智能決策系統統籌全局，連接電力、算力和 Token 三個子系統。

電力子系統會綜合風電、光伏、儲能、分時電價和電力交易情況，在綠電充足或電價較低時增加適合調度的計算任務；算力子系統統一管理不同品牌、不同架構的芯片，把分散資源組成可調用的算力池；Token 子系統則針對模型推理過程進行優化，提高單位硬件的實際產出。

這套系統也可以讓算力中心參與虛擬電廠和電網需求響應。當新能源出力充足時，平臺適當提高可調節任務的運行負荷；供電緊張時，再將部分任務轉移到其他時段或節點。算力中心由持續用電的固定負荷，進一步成為具有調節能力的用電資源。

中科類腦披露的測試數據顯示，在特定測試條件下，該方案可使集群 Token 吞吐量較行業均值提升 2—3 倍，異構算力綜合利用率達到 90% 以上，智算中心綜合電力成本降低約 20%。

伴隨算電一體化平臺發布，中科類腦同步完成企業戰略定位的全面升級：由過去分線布局算力、電力和算電協同業務，進一步躍升為面向 Token 經濟的 AI Infra 服務商，形成“Token 服務＋算/電資產運營”兩大業務支柱。依托貫通能源供給、異構算力調度與模型推理優化的全棧能力，中科類腦正從單點技術服務商邁向新一代 AI 基礎設施的建設者和運營者。

其所稱的“Token 工廠”，指向的是從新能源基礎設施、算力芯片、大模型到 Token 生產的一整套運營體系。客戶購買的服務也從固定期限的服務器租賃，逐步轉向實際使用的 Token 數量、響應速度和服務質量。算力的價值因而有了更接近最終應用的衡量方式。

從新疆出發，把綠電轉成 AI 服務

論壇同期舉行“一帶一路”Token 出海戰略聯盟簽約。據發起方介紹，這是國內首個以 Token 出海為主題的多邊聯盟，由新疆數字經濟聯合會擔任指導單位，新疆中科類腦智算科技有限公司擔任鏈主企業。

圖丨“一帶一路”Token 出海戰略聯盟簽約（來源：中科類腦）

聯盟以新疆為樞紐、皖疆人工智能科技產業園為載體。參與簽約的還有來自哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦的中亞生態代表，以及北京生數科技有限公司、上海國創馭算人工智能科技有限公司與上海麗蟾科技有限公司、智象未來（合肥）信息技術有限公司等大模型和 AI 生態企業。

新疆擁有較豐富的風光資源，也是連接中亞市場的重要節點。聯盟希望探索一條新的轉化路徑：先將綠色電力轉化為算力，再通過網絡向外提供 Token 和 AI 服務。與直接跨境輸電相比，這種方式輸出的是可以遠程調用的數字服務。

按照合作構想，各方將從三類項目入手。一類是算力基礎設施互聯，依托新疆建設面向中亞的低時延服務通道；一類是本地化 AI 應用，圍繞智慧口岸、油氣數字化、現代農業、城市治理和高校科研等需求開發解決方案；另一類是 Token 服務生態，逐步探索算力計量、服務定價、產業孵化和聯合實驗室建設。

合作也不僅限于從新疆遠程提供算力。中科類腦在媒體群訪中表示，中長期還計劃結合中亞當地的風電、光伏和水電資源，共建本地化 Token 生產基地，并輸出國產算力芯片、大模型和運營平臺。這樣既能減少長距離傳輸壓力，也能服務當地數字基礎設施建設。

跨境 Token 服務還需要處理數據合規問題。不同國家在數據主權、隱私保護和數據本地化上的要求并不相同。中科類腦表示，敏感數據將在當地存儲和處理，平臺部署與運營體系也會根據當地法規進行調整。

從院士提出的 ZPG 架構，到企業發布算電一體化平臺，再到面向中亞的產業合作，論壇形成了一條從技術討論、產品驗證到生態建設的路徑。鵬城國家實驗室提供前沿交流平臺，中科類腦等產業參與者則把技術路線帶入真實的能源、算力和市場場景。

算力競賽仍會繼續。只是決定競爭力的變量，已經從機器數量擴展到能源成本、Token 產出效率，以及一套基礎設施能否長期穩定運行。

運營/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成