文章核心观点 - 北京理工大学2026年能源经济预测与展望研究报告首次将低碳算力作为核心议题，指出算力与电力、碳排放的协同耦合是产业高质量发展的关键，并系统分析了中国算力服务面临的五大挑战，提出了构建“低碳+普惠+融合”的算力服务体系以实现从“算力大国”到“算力强国”跨越的路径[1][3] 行业现状与挑战 - 算力供需存在多重错配：包括“东紧西松”的区域错配、算力类型错配以及算效水平错配[1] - 需求端存在结构性失衡：高端智能算力紧缺与低端算力闲置并存[2] - 供给端面临双重制约：核心芯片、高端服务器等关键硬件自主可控不足，且算力分布区域不均[2] - 传输端存在技术瓶颈：受限于跨域网络时延、异构算力互联互通壁垒[2] - 市场端存在短板：交易机制不健全、价格形成体系不完善、标准化程度偏低[2] - 环境端面临现实难题：绿电供给不足、电能利用率优化空间收窄、碳核算与碳交易协同不畅[2] 具体问题表现 - 区域供需失衡严重：东部核心城市群（如上海、北京智算枢纽）算力负载率超85%，高峰时段出现算力排队；而中西部地区（如贵州、内蒙古）部分算力节点平均利用率低于25%[3] - 西部算力经济吸引力不足：西部绿电覆盖率超80%，单位能耗成本较东部低45%，但跨区域传输费用可达区域内的2-5倍，常抵消资源价格优势，且系统迁移、测试验证等隐形成本突出[3] - 西部算力供给占比低：目前西部算力供给占比仅为20%[3] - 市场协同存在错位：算力市场、电力市场、碳市场在制度成熟度与政策目标上存在错位，制约资源高效配置与能源转型协同[3] 发展路径与建议 - 构建低碳算力服务体系：需锚定“低碳+普惠+融合”价值导向，构建东西对接、类型适配、算电协同、市场多元、业态丰富的低碳算力服务体系与网络[1] - 强化“东数西算”工程约束力：建议实施差异化准入，西部新建数据中心需满足绿电占比与PUE要求，东部重点部署实时算力，并建立由东部向西部支付绿电算力补偿费用的跨区域补偿机制[4] - 建立全国统一算力定价机制：建议区分通用与智能算力，实施差异化补贴，对使用绿电算力给予价格折扣，并向小微企业发放“算力券”以降低使用成本[4] - 推动算力金融化：虚拟算力金融化可引入期现货市场来发现价格；实体算力金融化可借鉴能源合同管理，将未来算力资源打包成可交易的金融产品[4] - 加强算力与电力系统协同规划：建议在可再生能源大基地同步规划算力设施，优化算力主干网和电力传输网，并实现电力系统调度运行与算力服务市场的连接，打通价格传递渠道[5] 市场预测与展望 - 电力需求预测：报告预测，2030年全国数据中心电力负荷均值将达到1.05亿kW，总用电量均值将达到5257.6亿kWh[4] - 电力占比预测：在智能算力中等速率增长下，推断到2040年数据中心在全国电力需求中的占比为10.84%[4] - 能源支撑优势：中国的清洁能源为AI算力发展提供了全球最佳能源支撑，展望2026年，软硬件支撑水平有望进一步提升[6]

公司核心业务模式 - 公司重新定义算力角色，将其从后台计算资源升级为具备金融属性、可组合流通、可治理参与的核心生产资产 [1] - 公司推进算力NFT化机制，将GPU、CPU等算力资源切片打包成链上NFT资产，使其具备确权标识、流通能力和收益权益 [1] - 公司构建双通证激励模型，一种用于资源结算与交易，另一种锚定平台治理与激励分红，支持通证自由流通和质押 [3] - 公司推动"模型资产化"战略，鼓励开发者将训练完成的大模型以NFT形式封装，使模型成为动态增值的数字资产 [3] 技术平台与网络架构 - 公司算力资产网络形成以多国节点为基础的全球化调度格局，开发者可无需关心资源物理位置直接调用远程算力 [2] - 平台部署四层安全防护机制，包括资源侧身份认证、任务执行层多轮签名、收益分配合约锁定及多法域合规支持 [4] - 平台引入环保设计，包括任务能耗记录、绿色节点优先调用和碳信用回溯机制，高能效节点在调度中获得排序优势 [4] 市场影响与行业定位 - 公司系统被众多机构视为下一代AI基础设施骨干网，已有独立研究员、AIGC创业公司、科研高校等通过API或SDK接入平台 [5] - 平台开放性与标准化使其接近去中心化基础设施行业共识，避免了单一巨头主导算力分配的不平衡状态 [5] - 公司正在推进"算力链上债券"新型衍生产品，允许算力NFT资产打包成收益型债券，为资源持有方提前释放流动性 [6] 未来发展战略 - 公司计划在全球接入更多边缘节点、分布式存储网络、移动设备计算资源，构建三位一体的链上算力生态图谱 [6] - 公司积极参与国际通证标准、算力调度协议、跨链桥等基础设施的开放制定，与行业组织保持技术共建 [6] - 公司以"让资源成为资产"为核心，推动AI算力产业链迈入可组合、可共享、可激励的金融化周期 [6]

文章核心观点 - GPU作为人工智能算力的核心资源，其重要性正迅速提升，未来十年全球在GPU上的花费可能超过石油 [2] - GPU正走在金融化的道路上，可能像石油、铜等大宗商品一样开发指数和期货合约 [2] - 算力金融化标志着人类社会资源观的根本转变，从物质资源转向数据、算法和算力等新型资源 [5] GPU需求与供给动态 - 美国AI数据中心的电力需求预计到2035年将达到1.23亿千瓦，相当于2024年水平的30倍 [3] - 当前H100显卡单价已高达2万美元以上，企业需要通过抢货才能获得 [2] - GPU供给受制于台积电的产能、美国出口管制以及英伟达的产品节奏，存在不确定性 [3] GPU金融化的潜在路径与影响 - 金融市场可能为GPU建立指数并开发期货合约，使算力成本可被锁定和对冲 [2][3] - 算力期货可帮助AI创业公司锁定未来三年算力成本，云计算公司可对冲价格波动 [3] - 可能出现算力指数期货、AI芯片ETF及GPU波动率指数等金融产品 [4] GPU作为大宗商品的特殊性 - GPU技术迭代速度快，一代显卡生命周期往往只有几年，存在快速贬值的风险 [4] - 与可长期储存的石油不同，GPU更像会贬值的生鲜产品，新旧更替速度过快 [4] - 历史上金融化的大宗商品如石油、铜、黄金均经历过泡沫和暴跌的周期 [4] 算力资本主义时代的投资视角 - 长期受益者可能是产业链中占据优势的企业，如制造商台积电、设计商英伟达、掌握云算力的微软和亚马逊 [5] - 人类社会资源观正从煤炭、钢铁、石油等物质资源转向数据、算法和算力等新型资源 [5] - 20世纪是石油资本主义，21世纪可能是算力资本主义，但市场的周期律不会改变 [5]