跨域电力调度 支持AI算力

本报讯（记者 易蓉）上海用户发起的一项算力任务，未必都要留在长三角本地完成。根据实时电价、绿电占比和各地算力负载，任务可以被切片分派到克拉玛依、乌兰察布等节点，再回传至近端节点汇总……这是日前在杨浦举行的2026算电协同创新发展论坛上，企业展示的算电协同调度场景。它指向正在发生的产业变化：随着人工智能大模型推理和训练需求增长，智算中心不再只是“多建机柜、多买电”的基建问题，电力接入、绿电消纳、峰谷价差和跨域调度能力，正成为算力资产的新变量。

今年3月，“算电协同”被写入政府工作报告。4月，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，提出推动算力设施绿色低碳转型，促进算力与电力高效经济协同。

过去，数据中心更像固定耗电大户，任务来了就持续用电，算电协同要改变这种刚性用电方式。合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副总工程师褚海涛提出，自动驾驶、实时搜索等任务对延迟敏感，不能停、不能慢；大模型预训练等任务则有一定弹性，在本地算力不足或电力成本较高时，可以搬到异地完成。这也是“算随电动”的基础——系统先识别任务是否可延后、可迁移，再结合电价等状态，决定任务在什么时间、哪个节点执行。

作为能源AI应用与算力调度平台服务商，申威睿思首席运营官华东亚举例，在一个120兆瓦装机量的互联网数据中心，若按50%调用率计算，年用电量约5亿度，年电费约2亿多元；通过调度，电费成本可节省7%至10%，同时还可参与电网调峰调频获得收入。跨系统调度的产业方面发展正在加速。论坛上，申威睿思发布“万象灵和”算电协同智能调度平台及边端AI算力底座等产品，围绕算力调度、电力安全、边缘推理等基础设施领域补齐短板。首席技术官周民介绍，公司目前已在苏州、克拉玛依、乌兰察布部署算力网络，拥有超过2万P级可调度算力资源。

算电协同需要算法、电力工程、算力运营、市场交易和行业场景共同推进。论坛现场，申威睿思与科大先研院宣布共建联合实验室，聚焦核心技术攻关、科研成果转化与人才培养。