文章核心观点 进入2026年，市场风格转向成长，公用事业板块关注度可能走弱，但长线资金仍有高股息配置需求，且部分细分赛道存在结构性机会[1][4]。行业整体面临电力供需宽松、电价下行压力，但通过三条主线可挖掘投资机会：1）盈利与现金流改善的垃圾发电与核电；2）具备高股息潜力的火电与香港公用事业；3）新型能源体系下的绿电运营及调节性电源成长方向[4][5][20]。 投资概要：电力供需与电价趋势 - **电力需求增长放缓**：2025年电力消费弹性系数回落至1，需求弱于预期，其中1-11月制造业用电量增速为3.46%，低于其工业增加值增速6.40%[6]。预计2026年全社会用电增速为5.4%[7]。 - **电力供应趋于宽松**：2025年前11个月火电、风电、光伏新增装机分别达77.5GW、82.5GW、275GW，预计全年新增90GW、100GW、290GW，推动总装机达约3,840GW，同比增长15%[9]。 - **新兴需求成为变量**：“算电协同”是重要增长点，预计2030年数据中心用电量或达约5,000亿度，占总用电量3.7%，乐观预期下可达6,500-7,000亿度，占比近5%[10]。 - **全国电量电价面临下行压力**：受2025年煤价同比下滑19%影响，预计2026年全国大部分省份电量电价降幅可控制在3分/度左右，降幅较2025年扩大[12][13]。区域分化明显，华东江浙皖降幅在5-7分/度，华南压力相对较小，京津冀电价相对有韧性[17]。 行业趋势：新型能源体系建设 - **调节性电源进入关键发展期**：新能源装机和发电量占比已近50%和20%，调节需求凸显，“十五五”各省将科学布局抽水蓄能，大力发展新型储能[14][15]。 - **电力市场机制持续优化**：全国范围火电容量电价比例进一步提升，部分省份提升比例超预期，以巩固火电调节价值与盈利能力[17]。例如，天津、甘肃将容量电价占比从30%分别调整为70%和100%[19]。 - **政策推动全链条破局**：“十五五”工作重点从扩大装机规模转向加强绿色消纳与应用，推进“源网荷储协同”[18]。 投资主线一：盈利释放与格局向好 - **垃圾发电**：行业运营转型卓有成效，资本开支下滑、应收改善推动自由现金流改善，分红能力和意愿提升[4][21]。企业正探索绿电直连、AIDC等新场景，并谨慎寻求中亚、东南亚等出海机会[4][21][22]。 - **核电**：华南电价风险释放较为充分，区域内核电资产盈利有望企稳[4][22]。“十五五”进入密集投产期，每年稳定贡献盈利增量[4][22]。天然铀成本上行影响未来3-5年逐步体现，但2026年影响可控[40]。 投资主线二：高股息配置需求 - **高股息标的转移**：在低利率环境下，长线资金仍有高股息需求。相比以往偏好的水电，资本开支放缓、现金流充沛的火电、垃圾发电分红比例存在上升空间，有望成为新的高分红备选标的[4][23]。 - **香港公用事业**：利润可预期性强，历史分红确定性高[4]。 - **火电的股息潜力**：行业盈利调整后有望进入稳定期，强现金流与资本开支收缩可支撑高派息率，估值偏低使其股息率较水电更具吸引力[36][38]。 投资主线三：新型能源体系下的成长方向 - **绿电运营现金流改善**：建议关注风电占比高、交易运维能力突出的龙头运营商。补贴加速发放有望改善行业现金流[5]。 - **调节性电源发展机遇**：关注抽水蓄能、电化学储能的发展，各地有望出台支持性政策推动其获得长期合理回报[5][15]。 - **新能源供给结构变化**：政策引导下，2026年新能源投资预计同比下滑，风电新增装机目标超过100GW较有支撑（当前统计增量项目超56GW），而光伏新增装机距150-200GW目标仍有差距，需观察大基地进展[46]。 - **盈利仍面临挑战**：新能源行业2026年盈利能力面临消纳压力、全面入市交易及陆风增值税返还优惠取消（2025年11月起）等多重挑战[54]。看好沙戈荒大基地资源储备多及北方风电装机占比高的公司，其增量规模与盈利更有保障[56]。 核电与前沿技术进展 - **核电市场节奏**：广东、江苏等对业绩影响较大的省份，核电入市节奏有所放缓，地方政府给予一定保护[14][39]。例如，广东2026年取消变动成本补偿机制[39]。 - **核聚变发展提速**：可控核聚变被纳入国家“十五五”规划作为未来产业之一，政策、资本、技术端迎来催化，商业化前景可期[41][45]。

全球AI算力扩张引发的电力危机 - 美国最大电网PJM因AI数据中心耗电逼近负荷极限 覆盖13州的6700万居民面临轮流停电风险 居民电费暴涨[1] - 美国北弗吉尼亚州“数据中心巷”收到的AI数据中心电力请求达47吉瓦 远超电网32吉瓦承载极限 电力缺口高达30%[3] - 单座大型AI数据中心年耗电量可达360吉瓦时 相当于50万户普通家庭全年用电量[3] - 微软、谷歌等巨头未来三年新增的AI数据中心 每年将多耗5000吉瓦时电 相当于3座大型核电站年发电量总和[3] - AI模型参数从100亿增至1万亿 训练一次能耗暴涨1000倍 且推理阶段实时性需求加剧电网负荷压力[3] - 欧洲数据中心电费一年上涨40% 新加坡暂停审批新建AI数据中心 韩国部分科技企业因电力配额不足将训练任务转移海外[5] 中国应对电力危机的“算电协同”战略 - 通过“东数西算”跨区域调度 将东部AI训练任务动态迁移至西部风电光伏富集区域[5] - 中国西部数据中心绿电使用率已达65% 单座数据中心年节省电费超千万元[5] - 国内企业研发的液冷技术使AI服务器能耗降低30%以上[6] - 华为“智能光伏+储能”一体化方案为数据中心提供24小时绿电供应 某西部AI算力基地已实现100%绿电自给[6] - 建立算电协同定价机制 将电力现货价格与算力需求动态绑定 引导企业在电价低谷期开展高能耗训练[6] - 政策要求新建大型AI数据中心PUE不得高于1.25 且绿电使用比例不低于50%[8] 行业未来发展趋势 - 预计2030年全球AI相关用电量将占总用电量的5.2%[8] - 坚持“算电协同”理念 推动算力与绿电深度绑定 可使AI成为能源优化的催化剂[8] - AI未来或可通过智能调度帮助电网削峰填谷 成为能源系统的“智慧大脑”[8]

全球智算中心快速发展与能耗挑战 - 截至2025年7月，全国智算总规模达78万Pfops，位居世界第二 [1] - 2024-2030年数据中心用电量将达4051亿至5301亿千瓦时，其中2025年AIDC能耗预计为777亿千瓦时，电力约束日益严峻 [1] 供电体系面临的三重困境 - 供电稳定性：现有供电体系难以适应智算中心负载波动，波动率高达50%，且柴发备电受环评趋严、排放问题与容量限制制约 [2] - 成本控制：运营成本中，电费占57%，远超折旧、房租及人工费等，成为绝对主导项 [2] - 碳排放管理：政策要求新建数据中心绿电占比超80%，但当前仍有63%的数据中心PUE在1.2以上，国内企业技术较弱，国际企业主导核心专利与市场，国内企业成本压力大 [2] 突破电力约束的解决方案 - 需构建“光伏+风电+储能+核能”多元能源网络 [3] - 通过动态调节GPU频率、跨数据中心任务迁移等方式挖掘算力灵活性 [3] - 推广液冷、余热利用（如ORC发电）等技术降低PUE，提升能效 [3] 供电架构升级与SST解决方案 - 供电架构从UPS向高压直流（HVDC）、巴拿马电源及固态变压器（SST）升级 [4] - SST方案系统效率可达98.5%，单功率柜输出功率达1MW，占地面积大幅减小，完美适配新一代智算中心需求，有望成为终极解决方案 [4] - 据测算，2030年国内AIDC新增装机量达17.7GW，SST市场空间约132.7亿元，2024-2030年复合增长率64.9% [4] 相关投资机会 - SST技术龙头：四方股份、中国西电、金盘科技、特变电工 [4] - 800V HVDC系统：中恒电气、科华数据、禾望电气 [4] - AI服务器电源：麦格米特、欧陆通、爱科赛博 [4] - 固态断路器：泰永长征、良信股份 [4] - 此外，关注新特电气、新风光、盛弘股份、双杰电气等潜在标的，以及布局功率半导体与上游材料的云路股份、三安光电、英诺赛科等 [4]

全球智算中心发展现状与能耗挑战 - 全球智算中心快速发展，截至2025年7月，全国智算总规模达78万Pfops，位居世界第二 [1][2] - 算力扩张导致能耗激增，2024-2030年数据中心用电量将达4051亿至5301亿千瓦时，其中2025年AIDC能耗预计为777亿千瓦时，电力约束日益严峻 [1][2] 供电体系面临的困境与产业压力 - 供电稳定性面临挑战，现有供电体系难以适应智算中心负载波动，其波动率高达50%，且柴发备电受环评趋严、排放问题与容量限制制约 [2] - 成本控制压力大，数据中心运营成本中电费占比高达57%，远超折旧、房租及人工费，成为绝对主导项 [2] - 碳排放管理要求趋严，政策要求新建数据中心绿电占比超80%，但当前仍有63%的数据中心PUE在1.2以上 [2] - 国内企业技术较弱，国际企业主导核心专利与市场，国内企业面临较大成本压力 [2] 突破电力约束的协同解决方案 - 需构建“光伏+风电+储能+核能”多元能源网络以突破电力约束 [2] - 通过动态调节GPU频率、跨数据中心任务迁移等方式挖掘算力灵活性 [2] - 推广液冷、余热利用（如ORC发电）等技术以降低PUE，提升能效 [2] 供电架构升级趋势与市场空间 - 供电架构正从UPS向高压直流、巴拿马电源及固态变压器升级 [3] - 固态变压器方案系统效率可达98.5%，单功率柜输出功率达1MW，占地面积大幅减小，完美适配新一代智算中心需求，有望成为终极解决方案 [3] - 据测算，2030年国内AIDC新增装机量达17.7GW，SST市场空间约132.7亿元，2024-2030年复合增长率为64.9% [3] 相关产业链投资机会 - SST技术龙头建议关注四方股份、中国西电、金盘科技、特变电工 [3] - 800V HVDC系统建议关注中恒电气、科华数据、禾望电气 [3] - AI服务器电源建议关注麦格米特、欧陆通、爱科赛博 [3] - 固态断路器建议关注泰永长征、良信股份 [3] - 此外，可关注新特电气、新风光、盛弘股份、双杰电气等潜在标的，以及布局功率半导体与上游材料的云路股份、三安光电、英诺赛科等 [3]

行业核心观点 - 中国算力市场存在结构性矛盾，高端智能算力紧缺而通用算力闲置，西部数据中心利用率低至20%~30%，根源在于算力与电力在时空特性、基建节奏、成本核算及利益分配上存在协同难题 [1] - 解决上述矛盾需系统性方案，通过推动“源网荷储算”一体化、建立国家级“算电协同项目库”、稳定西部电价及探索东西部利益分配新模式，以实现算力、电力、数据流的高效协同与价值循环 [2][3][4] 市场现状与核心矛盾 - 算力与电力存在天然时空特性差异：电力需实时平衡，算力可跨时空调度，但数据跨域流通存在“通勤瓶颈”，东部低时延“热数据”难以西迁，西部主要承接非实时“冷数据”，导致算力价值未充分释放 [1] - 东西部算力需求结构失衡：金融交易、工业互联网等低时延业务必须布局在东部，西部数据中心主要承接后台加工、离线分析等任务，同时企业出于数据安全与传输效率考虑优先选择东部节点 [1] - 基础设施建设存在“节奏差”：电网建设周期长达5~8年，而算力中心可在1~2年内快速落地，导致西部出现“算等电”或“电等算”的结构性失衡 [2] - 西部低电价存在“影子成本”：西部宣传的低电价（如每千瓦时0.25元）未包含辅助服务、容量补偿等费用，叠加后实际到户价可能逼近每千瓦时0.35元，与江苏夜间电价差距缩小至每千瓦时4分钱，削弱了成本优势 [2] - 东西部效益分配失衡：西部承担数据中心建设的能源消耗与环境压力，但利润较高的算力应用环节仍集中在东部，西部主要收入仅为“房租电费”，缺乏持续升级的动力与财力 [2] 解决方案与发展路径 - 推动“源网荷储算”一体化发展：在西部新能源富集区配套建设算力中心，就地消纳新能源，处理模型训练、图片渲染等实时性要求低的业务，该模式可将数据中心电能利用效率（PUE）降至1.1~1.2 [3] - 借鉴国际领先实践：谷歌将数据中心搬进丹麦海上风场，用风机直流母线直供GPU，省去三级损耗，使度电成本下降18% [3] - 在国家层面建立“算电协同项目库”：将数据中心、风光配套、调节电源、外送通道打包核准，锁定工期，并建立算力负荷参与电力现货市场的规则，在八大算力枢纽节点开展协同试点 [3] - 我国算力平台已实现初步协同：国家算力平台已接入山西、青海、宁夏等分平台，实现了“平台、主体、资源、生态、场景”的全面贯通 [3] - 稳定西部算力电价：将绿电溢价、调节成本等透明化，引入金融衍生品锁定长期价差，借鉴美国怀俄明州通过“全口径电价清单”并承诺5年不变吸引投资的案例 [4] - 建立算力—电力协同交易市场：借鉴宁夏“闽宁云”实践，设计联动交易机制，允许数据中心企业直接采购绿电，并建立“算力消费—绿电认证”挂钩制度，2025年国家发改委等部门政策已提供制度基础 [4] - 探索东西部利益分配新模式：贵州贵安新区探索“算力入股”模式，地方政府以绿电和机房折价入股，算力需求方以模型和场景入股，双方按调用量实时分成，其经济贡献相当于再造一座磷化工园区 [4] - 推广利益共享模式：若在八大算力枢纽推广，允许西部以“算力+绿电”打包持有东部模型公司股权，可形成“收益随比特流动”的飞轮，实现东西部利益耦合 [5]

市场回顾 - 2025年12月，沪深300指数上涨2.28%，而公用事业指数下跌2.46%，环保指数下跌0.04%，月相对收益率分别为-4.74%和-2.32% [1][2] - 在申万31个一级行业中，公用事业及环保板块涨幅排名分别为第27和第19名 [1][2] - 电力子板块中，火电下跌5.17%，水电下跌3.08%，新能源发电下跌0.39% [1][2] - 水务板块下跌2.55%，燃气板块下跌0.18% [1][2] 重要政策事件 - 2026年1月4日，国务院印发《固体废物综合治理行动计划》（“固废十条”） [2] - 政策目标要求到2030年，大宗固体废弃物年综合利用量达到45亿吨，主要再生资源年循环利用量达到5.1亿吨 [2] 垃圾焚烧发电行业动态 - 2025年新开标垃圾焚烧发电项目数量为24个，较2024年增加5个 [3] - 2025年国内新增垃圾焚烧发电产能1.29万吨/日，较2024年提升0.41万吨/日 [3] - 2025年累计投资额约89.63亿元，较2024年的52.6亿元同比增长70.4% [3] - 2025年垃圾处理平均单价约124元/吨，较2024年的118元/吨小幅提升 [3] 公用事业投资策略 - 煤价电价同步下行，火电盈利有望维持合理水平，推荐华电国际、上海电力 [4] - 国家政策支持新能源发展，新能源发电盈利有望趋于稳健，推荐龙源电力、三峡能源、广西能源、福能股份、中闽能源、金开新能 [4] - 装机和发电量增长对冲电价下行压力，核电盈利预计稳定，推荐中国核电、中国广核、电投产融 [4] - 全球降息背景下高分红水电股防御属性凸显，推荐长江电力 [4] - 燃气领域推荐具有海气贸易能力及特气业务的九丰能源 [4] - 推荐基于余热锅炉进军核能和清洁能源装备制造的西子洁能 [4] 环保投资策略 - 水务及垃圾焚烧行业进入成熟期，自由现金流改善，建议关注“类公用事业投资机会”，推荐光大环境、上海实业控股、中山公用 [4] - 中国科学仪器市场份额超过90亿美元，国产替代空间广阔，推荐聚光科技、皖仪科技 [4] - 欧盟SAF强制掺混政策生效在即，国内废弃油脂资源化行业有望受益，推荐山高环能 [4] - 煤价下行带动秸秆价格下降，农林生物质发电行业成本端改善明显，推荐长青集团 [4]

行业核心挑战与趋势 - 在AIDC（人工智能数据中心）时代，供配电系统面临三大核心挑战：算力增长从线性变为跳跃式，建设节奏被压缩；电力资源从“可获得”变为“受约束”，需要协同与互动；容错空间被持续挤压，任何中断都更接近业务级事件 [3] - 行业共识是供配电系统必须从“保障系统”走向“算力系统的一部分”，其角色正从“被动保障”转向“主动驱动”，并开始反向塑造数据中心架构 [15][19] - 数据中心用电量增速远超电力行业平均水平，电力资源已成为选址和架构设计的决定性约束，而非简单的接入条件 [15][16] 伊顿的核心战略与解决方案 - 公司提出“动力服务算力”的核心逻辑，认为供配电系统需精准回应三大命题：能否跟上算力节奏、匹配资源约束、降低风险 [3] - 公司以“工程产品化”转型破局，推出以UPS为核心的“伊顿电源 Power Cube 电力模块”，将复杂工程拆解为标准化模块，实现交付快、扩容省、可靠性高三大价值 [4] - 公司战略是“不绑定单一技术，只锚定算力需求”，通过以UPS稳住当下，以模块化系统提升交付与扩容能力，以中压能源路由器对接未来资源约束，让动力系统具备“穿越技术周期”的能力 [6][8] 技术架构演进路径 - 技术演进路径明确为“交流为基础、直流为未来”，交流UPS在相当长阶段仍是主流与交付确定性的基础，而直流是未来的演进方向 [7][8][19] - 针对单机柜功率从6kW到1MW的增长需求，公司规划了分布式与集中式两种新供电架构，通过碳化硅等技术提升效率、缩小占地，实现按需扩展 [18] - 未来目标是集成多种能源并实现与电网的互动，供电架构正向绿电直联、“市电+新能源+储能”混合架构转型，高压直流、固态变压器等技术应用持续加深 [6][16] 产品与方案关键数据 - 公司关键产品包括：交流UPS 93PR (0.3-1.2MW, 效率97.3%) 和 9395XR (1.25-2.5MW, 效率97.5%)；直流方案包括 SideCar (单柜900kW, 效率98%)、MV SST (2.5MW, 效率98.3%) 和 Power Shelf (72kW, 效率98.4%) [7] - Power Cube 电力模块的功率范围为1.2-3.0MW [7] 可靠性保障与服务模式转型 - 公司将可靠性定义为贯穿设计、交付、运维的系统能力，并将“服务”提升至系统核心层面，目标是让动力系统成为“算力价值保障体系” [11] - 服务模式从“事后修复”转向“事前预防”，通过前置厂验、常态化数字化监测、主动预警运维，将高风险工程问题转化为简单的维护问题 [11] - 实践案例显示，供配电系统正通过数字化管理提前介入业务节奏，从“故障后修复”走向“风险前干预”，并逐步参与城市级能源调节 [19] 行业生态实践与共识 - 数据中心选址已由能源结构驱动，聚焦传统能源富集区、新能源富集区等三类区域 [16] - 实践案例（如蓝厅云景北京延庆项目）表明，可通过全链路模块化设计构建细胞级弹性架构，适配万卡集群需求，并通过电能管理、储能等系统，从“能耗大户”转变为城市能源智能调节器，与电网建立伙伴型合作 [19] - 行业参与者一致认为，需推动与各类能源的生态共建，减少对电网冲击，让供配电系统具备与电网互动、与能源结构变化共振的能力 [16][17]

政策动态 - 国家发改委、工信部、国家能源局于12月26日联合发布第一批国家级零碳园区建设名单，共纳入52个园区，包括北京经济技术开发区、甘肃庆阳东数西算产业园等 [1] - 政策要求各地区积极支持园区建设，推动绿电直连、新能源就近接入增量配电网等绿色电力直接供应模式落地，并鼓励技术创新、政策创新和商业模式创新 [1] 公司业务与技术 - 同力天启控股子公司天启鸿源专注于储能与微电网核心技术研发，是中国开发区协会零碳园区专业委员会第一届副主任单位 [1] - 公司形成了从电芯级优化到系统集成的完整技术体系，业务覆盖储能电站、储能系统集成等全方位布局 [1] - 公司在绿电直连、算电协同等方面积极布局，以助力零碳园区建设 [1] 项目合作与布局 - 今年3月，同力天启与天启鸿源同甘肃省庆阳市政府签署战略合作框架协议，围绕储能装备制造基地和储能电站建设展开合作 [2] - 协议一期项目包括建设储能装备生产线和独立储能电站，项目建成后将为庆阳“东数西算”产业园区数据中心直供绿色电力，实现算电协同 [2] - 该项目旨在提高算力中心绿电占比，降低其能耗成本，并可在保证供电可靠性前提下实现部分备用电源功能 [2] - 今年7月，同力天启与甘肃移动签订战略合作协议，双方将重点开发“通信基础设施新能源化”项目 [2] - 甘肃移动是“东数西算”工程庆阳节点与集群的主要建设方，在庆阳“东数西算”产业园规划了140亩智算机房，具备承载不低于16个万卡集群的强大能力 [2] - 合作将结合甘肃移动的属地资源、数字化能力与同力天启的项目全流程经验 [2]

人工智能在能源行业的革命性影响 - AI进化速度极快，迭代周期缩短至月或周，模型参数规模每9个月翻10倍，认知能力在某些领域超越人类 [1] - AI正以数据、算法和算力为核心重构能源世界，取代传统以资源、设施和市场为核心的主导权 [1][2] - AI应用已深入能源业务，例如AI光伏预测系统在台风期间预测准确率达96.5%，较传统方法提升2个百分点以上，相当于节省至少4台百万千瓦机组的调节能力；AI工具将油气勘探时间从9个月缩至9天以内，使生产成本下降20%、采收率提高5% [2] 全球能源权力格局的重构 - 新秩序以“数据—算法—算力”为核心，取代传统的“资源—设施—市场”逻辑 [2] - 全球形成差异化优势格局：美国企业掌握全球85%的AI算法框架；欧盟占据40%的电网控制技术专利；中国拥有全球62%的光伏产能、51%的风电装机和78%的储能设备产能 [4] - 未来竞争关键在于掌握“能源+算力”的协同生态，否则可能沦为“能量代工厂” [4] 能源行业AI应用的具体案例与效益 - 中国主要能源集团已推出千亿级大模型，如国家电网光明电力大模型、国家能源集团擎源大模型等，接管核心业务 [2] - 算力投入经济效益显著，每投入1元可带动3元至4元的经济产出 [3] - AI应用直接提升运营效率，例如将风电场弃风率压降至3%以下，虚拟电厂可精准调度5万个分散充电桩与空调负荷 [1][2] AI发展面临的挑战与悖论 - AI算力需求成为“能源黑洞”，国际能源署预测到2030年全球数据中心耗电量达945太瓦时（相当于日本全年用电量），碳排放量将从1.8亿吨增至3亿吨 [4] - 中国78%的AI算力集中于东部，但90%的风光大基地在西部，“东数西算”协同机制未完全打通，存在能效收益被自身能耗抵消的风险 [4] - 数据孤岛问题严重，全国能源系统数据共享率不到30%，电力、油气、煤炭等领域存在至少117个数据孤岛，制约AI模型训练 [5] 供应链安全与技术依赖风险 - 训练侧：英伟达A/H系列GPU占据国内智算中心90%以上份额，面临出口管制风险 [5] - 推理侧：能源场景嵌入式AI芯片国产替代率不足30%，且多集中在28纳米及以上工艺，与海外存在功耗、算力、生态差距 [6] - 软件框架：PyTorch、TensorFlow等核心插件、编译器、加速库仍由美西方主导，存在“利润在外、制造在内”的风险 [6] 突破挑战的关键发展路径 - 打造“数能一体”新发展底座：推动算力布局与绿电资源协同规划，打通“东数西算”与“西电东送”等协同机制；探索算力价格与绿电价格联动挂钩；建立数据中心能效评估与碳排放监测机制，采用液冷等技术降低PUE值 [7] - 构建安全可信的能源数据共享生态：制定统一数据标准，建设行业级数据平台，引入隐私计算、区块链技术实现数据“可用不可见” [7] - 强化核心技术攻关和国产化替代：通过政策资金支持国产AI芯片、工业操作系统及软件框架研发，攻关高端算力芯片等“卡脖子”环节，提升产业链自主可控能力 [8]

文章核心观点 人工智能数据中心（AIDC）的高速发展催生了高能耗、高波动性的新型用能需求，其能源供应需满足安全、经济、绿色三大核心要求，这正在重塑能源产业链格局，并为虚拟电厂、储能、燃气轮机、绿色能源及节能降碳技术等领域的解决方案提供商带来显著发展机遇[1][3] AIDC的能源需求特征与市场驱动 - AIDC专注于提供算力服务，其能源消耗呈倍数增长，对能源设备的功率密度和散热方式提出更高要求[2] - 单机柜功耗从传统数据中心的4-8千瓦激增至目前的100多千瓦，未来可能增至300千瓦到500千瓦乃至1兆瓦[4] - 国际能源署报告显示，到2030年，全球数据中心电力需求将增长1倍以上，达到约945太瓦时，其中AIDC的电力需求将增长四倍以上，AI是主要驱动力[3] - 政策引导数据中心绿色低碳发展，目标到2025年底，全国数据中心平均电能利用效率降至1.5以下，新建大型数据中心降至1.25以下，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%[4] 企业布局与解决方案 - **虚拟电厂**：被视为用户侧能源聚合和调度的大脑，商业模式有望形成闭环，迎来落地爆发期[8] 例如，中国能建在虚拟电厂领域取得多项技术突破，可提升系统灵活性并降低运行成本[1] - **AIDC电力配套**：企业积极布局相关业务以推动产业升级，例如扬电科技拟投资5000万元设立子公司，开展数据中心电力综合解决方案和AIDC业务[1] - **储能**：作为AIDC稳定运行的重要保障，技术路线多元，包括铅炭电池、钒液流电池、锂电池、钠电池等[6] 例如，海辰储能发布了首款锂钠协同AIDC全时长储能解决方案[2] - **燃气轮机**：随着AI快速发展及海外能源政策变化，国内燃气轮机技术布局领先的企业有望受益于需求外溢，例如杰瑞股份子公司与全球AI行业巨头签订了发电机组销售合同[2] - **绿色能源与节能降碳**：采用绿色能源（如核能、风能、太阳能）并结合储能，可使AIDC碳排放降低20%至40%[5] 节能降碳的技术迭代方向包括研究直流供电配电方案、冷热转换系统替代传统余热回收、以及用多样化储能方案替代传统柴油发电机加UPS模式[5] 算电协同与未来趋势 - 算电协同将成为数据中心建设新模式，数据中心作为源网荷储的载荷环节，能与电网联动，通过调频调峰提高出电率，并根据AI需求灵活调度负载[7] - 企业推出相关解决方案，例如阳光慧碳推出iCarbon for AIDC场景解决方案，在AIDC机房的能源管理和冷热系统中应用AI技术，通过算法优化能源与冷热分配[7] - 国际上，大型互联网公司如微软和谷歌正采用虚拟电厂技术，基于电力成本和碳足迹在不同地理位置的数据中心间调度算力，用算力调度替代电力调度[7] - “十五五”时期，能源改革重点将转向用能侧，结合AI应用普及，虚拟电厂、零碳园区、新型电力系统等领域有望诞生一批独角兽企业[8]