面向智算的“算網電一體化協同”關鍵技術研究

通信世界網消息（CWW）隨著人工智能、大數據等新一代信息技術的迅猛發展，全球算力需求呈現爆發式增長，智能算力逐步成為推動數字經濟高質量發展的核心引擎。截至2025年6月，我國智能算力規模已達788EFLOPS（FP16），預計到2030年將突破2500EFLOPS，算力基礎設施建設邁入高速發展階段。

然而，算力擴張也帶來了嚴峻的能源挑戰。目前，我國數據中心年耗電量約占全社會用電量的2%；預計至2030年，這一比例將攀升至4%，年耗電量超過4000億千瓦時，并伴隨約3.4億噸的碳排放。在“雙碳”戰略的背景下，算力產業的高能耗問題日益凸顯，成為制約其健康、可持續發展的關鍵瓶頸。推動算力基礎設施綠色轉型，不僅是響應國家節能降碳戰略的必然要求，也是構建高質量數字基礎設施體系的重要路徑。對此，亟須從系統層面推進算電協同與碳效優化，通過技術融合與機制創新，實現算力、網絡、能源的深度融合與協同調度。

1 需求分析

在戰略層面，國家多個部委已陸續出臺多項政策，推動算力基礎設施向綠色低碳方向轉型。2023年12月，《關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》明確提出，要初步建立算力與電力雙向協同機制，實現國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過80%。2024年，多部門聯合發布的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》進一步細化了具體實施路徑與目標，為行業低碳發展提供了明確指引。

在行業實踐方面，相關企業積極開展綠色算力探索。電信運營商致力于建設高效低碳的數據中心，通過應用液冷技術、利用自然冷源等措施，將PUE控制在1.2左右，并不斷提升綠電使用比例。與此同時，企業著力打通算力與電力系統之間的數據壁壘。例如，南方電網推出的電碳算協同運營系統，突破了電碳計量、映射模型等四項關鍵技術，能夠依據實時電價與綠電供應情況，自動調度算力任務，初步實現了資源的優化配置。

盡管如此，當前算力產業仍面臨以下關鍵挑戰。

算力需求預測精度不足：現有預測方法多依賴歷史數據的線性外推，難以準確捕捉AI工作負載的動態波動特征，也未能充分考慮計算任務在時空維度上的可轉移性，導致資源分配與實際需求之間存在偏差。

時空調度協同性不足：算力、電力與碳排放要素尚未實現深度融合與協同調度，西部地區豐富綠電資源的價值未能得到充分釋放。

平臺化支撐能力薄弱：現有系統多數仍呈“孤島”狀態，缺乏集需求預測、資源調度與碳溯源等功能于一體的平臺化解決方案。

綜上所述，開展面向低碳目標的算力調度策略研究，構建支撐智能計算的“算力—網絡—電力—應用”一體化協同平臺，不僅是響應國家“雙碳”戰略的重要舉措，也是推動算力產業高質量發展的內在需求，具有顯著的理論價值與實踐意義。

*本篇刊載于《通信世界》2026年3月20日第3期*

點擊閱讀全文