在北京首钢园成功召开。来自研究机构、电力企业、互联网大厂及数据中心运营商的专家齐聚一堂，围绕算力需求激增背景下的能源低碳化、绿电交易机制、算电协同技术创新等议题展开分享，一同探讨面向未来的绿色算力基础设施发展路径。

  首都电力交易中心副总经理王立发表题为《绿电政策解读与算电协同实施路径探索》的主题演讲，他表示，数据中心绿色用能面临四方面挑战，一是东西部绿电资源供需不平衡，资源利用不充分；二是绿电溢价仍然偏高，数据中心提高PUE成本较大；三是部分数据中心无独立计量功能，绿色环境权益核定认证难；四是绿电、绿证与碳排放指标等机制衔接待完善。

  针对电力-算力协同发展，王立提出三方面建议：第一，扩大绿电绿证交易规模，多措并举提高绿电供应；第二，积极引导运营商、头部互联网公司绿电消费，在绿色电力交易市场体系框架内，探索数据中心100%绿色用能的业务模式；第三，创新机制设计，推动实现电力-算力高水平互动。

  中国三峡武汉科创园主任专业师、怀柔实验室科研团队高级专家罗惠恒带来《电力企业高效构建算力中心的绿色能源体系》的分享，他指出面向新型电力系统与数字基础设施深层次地融合的发展的新趋势，算电协同正成为提升绿电消纳效率与算力运行效能的关键路径。一方面，能源调度系统基于新能源出力预测、电网负荷状态及电价信息，动态生成绿电可用性与成本曲线；

  另一方面，算力调度系统则根据任务优先级、能耗敏感度及SLA（服务等级协议）要求，灵活调整计算负载分布与执行时序。二者通过统一的数据接口与协同优化算法，在保障业务性能的同时，最大化利用本地或区域内的可再次生产的能源。这种融合不仅提升了绿电就地消纳比例，也明显降低了数据中心的整体碳足迹，为构建绿色、高效、智能的算力基础设施提供了可行范式。

  电力规划总院有限公司产业中心高级工程师霍彦达在《算电协同绿电直连项目选址策略》演讲中指出，科学的选址决策是构建绿色、经济、可靠算力中心的基石，决定项目的长期竞争力与可持续发展能力，需系统评估资源条件（风光利用小时数、可开发土地资源等）、电源规划（风电光伏规模、配置比、布局）、线路路径规划（汇集站选址与接入路径）、并网方案论证（接入点与系统支撑能力）等。

  深圳市艾特网能技术有限公司产品行销部高级总监徐方成发表了《突破“热屏障”：AI大模型背后的风液协同冷却与实践》的主题演讲，从算电冷协同话题切入，提到算力中心冷却的及时与可靠性尤为关键，其次才是节能，当前智算服务器功率密度慢慢的升高，制冷已成为制约算力发展的重要的条件之一。并针对智算发展新需求，结合艾特网能多年来数据中心项目及落地方案实践，总结出了从边缘计算、通用计算到智能计算，适用不同IT负载下，覆盖风冷到风液融合的五大类场景节能方案。

  达卯科技运营副总裁李建东在《依托能源大模型的“算电协同”解决方案》的主题演讲中指出，可调度、可虚拟化的算力资源池与可调节的动态负荷物理资源池二者通过统一的数据中台实现算力向电力侧的穿透，从而完成负荷的精准预测。依托负荷曲线的动态实时预测，我们可实现用电侧负荷的实时调整，并同步监测并匹配电价曲线与发电曲线，最终达成“算随电动、电随算用”的算电协同运行模式。

  世纪互联能源创新事业部首席技术官高小淇带来《Hyperscale2.0时代新型算力能源基础设施创新与实践》的分享。她指出，未来绿色直流驱动的新型算力能源基础设施将构建主动平衡、电网优化、电算融合、有源微网的新型电力系统。在源侧，以绿电、绿氢、长时储能为主体，实现就地消纳、就地平衡的绿色、经济、稳定的电源；在网侧，以柔直技术、构网型控制技术为底座的高效可靠微电网；在荷侧，以AI驱动的虚拟电厂技术为支撑，激活新型用电主体的调节能力。

  腾讯IDC能源电力专家牛凯在《腾讯数据中心风光储微电网项目分享》演讲中强调：离网型直供模式需通过大容量长时储能对冲风光出力波动；并网型直供模式则需履行并网申报、明确功率交换规则，依托大电网获取调峰与应急备用服务并缴纳相关保障费用，而该模式下的上网电量限制，将对新能源项目的综合收益构成约束。

  论坛最后的圆桌对话环节以“新质生产力：AI+能源+算力的未来图景”为主题，由浩云长盛集团首席增长官赵亮主持，中国三峡新能源（集团）股份有限公司，战略发展部、战略与发展研究中心主任徐辉、世纪互联能源创新事业部首席技术官高小淇、腾讯IDC能源电力专家牛凯及商汤科技大装置事业群智算中心运维总监张煦四位嘉宾参与，围绕算电协同的核心内涵、供需匹配痛点、AI 调度降碳实践及未来商业模式展开深入探讨。

  各位专家一致认为，随着大模型时代的到来，算力的爆发式需求与新能源波动性、区域资源禀赋差异等因素形成显著错配，算电协同已成为产业高质量发展的关键命题。算电协同不再只是简单的“电力主导、算力跟随”，而正在向双向互动、深度融合演进，其核心在于实现算力需求与能源体系在空间、时间、成本、机制上的多维匹配。

  嘉宾们指出，无论是西部丰富的风光资源与东部密集的算力需求之间的跨区域优化配置，还是通过数据破壁实现源网荷储的全过程协同，都需要行业在模型构建、数据共享、政策机制和商业模式上持续创新。算电协同的本质目标仍是“降门槛、降成本、提效率”，而实现这一目标的路径包括算力侧任务可调性识别、电力侧多能互补调节能力提升，以及在绿电直连、现货价格引入、算力调度优化等方面开展机制突破。