AI與能源如何“1+1＞2”？ 阿里云全球數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理王朝陽這樣說
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時間：2026-05-28 10:22
中國能源新聞網(wǎng)記者 衣韻潼 見習(xí)記者張浩正
當(dāng)前，全球人工智能技術(shù)加速迭代，算力需求呈指數(shù)級攀升，而能源供給的韌性、清潔性與經(jīng)濟(jì)性正成為決定產(chǎn)業(yè)能級的關(guān)鍵變量。
算力與能源如何實現(xiàn)有效奔赴？綠色電力如何托舉智能算力？隨著頂層設(shè)計不斷完善，算力產(chǎn)業(yè)的成本邏輯、數(shù)據(jù)中心的綠色轉(zhuǎn)型路徑以及中國方案的全球價值，亟待來自產(chǎn)業(yè)前沿的深度解答。
近日，阿里云全球數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理王朝陽接受中能傳媒記者專訪，圍繞“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)”、AI與能源協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)實挑戰(zhàn)與未來圖景，分享來自一線的戰(zhàn)略思考。
“計算能力1年翻10倍，算力產(chǎn)業(yè)的‘推背感’前所未有”
中能傳媒：人工智能發(fā)展突飛猛進(jìn)，您作為從業(yè)者，如何評價算力產(chǎn)業(yè)感受到的“推背感”？
王朝陽：當(dāng)前AI算力需求的增速前所未有。模型訓(xùn)練所需的計算能力正以每年約10倍的幅度攀升，過去三個月，阿里云百煉MaaS平臺上，公共模型服務(wù)市場的Token消耗規(guī)模就增長了6倍，這種爆發(fā)式增長給整個算力產(chǎn)業(yè)鏈帶來了強烈的“推背感”，折射出行業(yè)的加速并不是線性增長，而是指數(shù)級攀升。從產(chǎn)業(yè)角度看，這種“推背感”直接體現(xiàn)在三個層面：一是GPU（圖形處理器）等算力芯片的迭代速度不斷加快，單顆功耗已達(dá)700-1000瓦，是同級CPU的7-8倍；二是數(shù)據(jù)中心規(guī)模快速擴(kuò)張，一個十萬卡規(guī)模的GPU集群功耗將超過100兆瓦；三是應(yīng)用端需求持續(xù)爆發(fā)，2026年推理工作負(fù)載已占據(jù)AI計算資源約三分之二，而2023年這一比例僅為三分之一。
作為從業(yè)者，我們既感受到巨大的機(jī)遇——AI正重塑全球產(chǎn)業(yè)格局，也感受到緊迫的壓力——如何在這種高速增長中保障能源供應(yīng)、控制碳排放、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，是亟待解決的問題。
中能傳媒：放眼全球，當(dāng)前，影響算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的約束因素有哪些？其中能源扮演著什么樣的角色？
王朝陽：當(dāng)前，大規(guī)模GPU算力集群成為全球競爭的“入場券”，影響算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的約束因素主要包括以下方面：
一是來自能源供給安全、充沛、經(jīng)濟(jì)、綠色方面的挑戰(zhàn)。如果供電保障不足，必將制約人工智能技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)?；瘧?yīng)用。
二是芯片供給瓶頸及算力短缺。高端算力芯片的產(chǎn)能和供給仍是制約算力規(guī)模擴(kuò)張的重要因素。
三是網(wǎng)絡(luò)時延與通信基礎(chǔ)設(shè)施。特別是對于推理需求高的場景，需要低時延的網(wǎng)絡(luò)保障。
四是土地、水資源等物理空間約束。數(shù)據(jù)中心建設(shè)需要合適的地理位置和充足的冷卻水資源等。
五是交付速度制約。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)速度直接決定著算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。
中能傳媒：阿里云的算力布局是如何安排的、基于哪些考量？能源供給質(zhì)量與韌性，是否是我們戰(zhàn)略布局中的主要因素？
王朝陽：阿里云基礎(chǔ)設(shè)施目前已面向全球四大洲開服運營31個公共云地域、101個可用區(qū)，在全球擁有超過3200個邊緣節(jié)點，這意味著能夠為全球四大洲的用戶提供就近接入的低時延云計算服務(wù)。
阿里云的全球布局，會綜合考慮當(dāng)?shù)啬茉唇Y(jié)構(gòu)、政策環(huán)境與市場需求等因素。2025年，我們在泰國、馬來西亞、菲律賓、韓國和墨西哥新建了數(shù)據(jù)中心，并不斷規(guī)劃更多數(shù)據(jù)中心資源。
在國內(nèi)，我們已建成8大超級數(shù)據(jù)中心，輻射京津冀、長三角、粵港澳三大經(jīng)濟(jì)帶。未來，我們在國內(nèi)“算電協(xié)同”的布局遵循“西部大基地訓(xùn)練+東部推理算力因地制宜”的路徑，與“東數(shù)西算”戰(zhàn)略一脈相承。能源供給質(zhì)量與韌性是我們戰(zhàn)略布局的核心因素。選址時會重點評估當(dāng)?shù)厍鍧嵞茉纯色@得性、電網(wǎng)穩(wěn)定性、綠電交易機(jī)制成熟度等指標(biāo)，并進(jìn)一步探索綠電直連、核電協(xié)同等創(chuàng)新模式。
“80%不是終點。綠電目標(biāo)最終要靠技術(shù)和政策協(xié)同創(chuàng)新”
中能傳媒：近期，《關(guān)于促進(jìn)人工智能與能源雙向賦能的行動方案》（以下簡稱“《行動方案》”）發(fā)布，提出2027、2030兩個節(jié)點目標(biāo)。在您看來，這一政策的出臺具有何種意義？您如何評價兩個目標(biāo)的設(shè)定？
王朝陽：政策推出后我跟算力企業(yè)和能源企業(yè)做了大量交流，大家普遍感到非常興奮。企業(yè)對這個政策充滿了期待，認(rèn)為打開了未來算力與能源企業(yè)、電力協(xié)同發(fā)展的新格局，具有里程碑意義，標(biāo)志著“算電協(xié)同”從行業(yè)共識正式上升為國家戰(zhàn)略，同時，也為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了明確的時間表和路線圖，目標(biāo)務(wù)實且具有挑戰(zhàn)性。
2027年目標(biāo)——“安全、綠色、經(jīng)濟(jì)的能源保障體系初步構(gòu)建”，聚焦“體系構(gòu)建”，強調(diào)的是制度框架和市場機(jī)制的建立，包括綠電交易機(jī)制、算電協(xié)同規(guī)劃銜接、價格形成機(jī)制等。考慮到當(dāng)前政策的推進(jìn)速度，這個目標(biāo)是可實現(xiàn)的。
2030年目標(biāo)——“清潔能源供給保障能力、AI專用技術(shù)研發(fā)應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先”，還需要政府、市場等各方主體通過推廣活動、聯(lián)合創(chuàng)新共同推進(jìn)，尤其是落地一些“超級工程”，例如在西部地區(qū)建設(shè)超大規(guī)模綠電直連、在東部沿海探索“海上風(fēng)電+核電+儲能”相結(jié)合的多能融合，以及一些海島型的“能源島”“算力島”建設(shè)?？傮w而言，兩個目標(biāo)層層遞進(jìn)，既給產(chǎn)業(yè)吃下了“定心丸”，也提出了“動員令”。
中能傳媒：當(dāng)下，數(shù)據(jù)中心對電力連續(xù)性、穩(wěn)定性和冗余度都提出了更高要求。在阿里云的數(shù)據(jù)中心，電是如何支撐算的？支撐得怎么樣？
王朝陽：存量數(shù)據(jù)中心大量形成于互聯(lián)網(wǎng)時代和云計算時代，其架構(gòu)和用電方式非常穩(wěn)定——雙路市電、柴油固定電源支撐，形成了層層穩(wěn)健的結(jié)構(gòu)。尤其是我國的電網(wǎng)具備很強的穩(wěn)定性，對數(shù)據(jù)中心的沖擊較小。
AI時代來臨，隨著算力中心規(guī)?？焖贁U(kuò)大以及大模型訓(xùn)練與推理的高并發(fā)，數(shù)據(jù)中心負(fù)載在極短時間內(nèi)劇烈震蕩，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)云計算業(yè)務(wù)的平穩(wěn)模式，局部電網(wǎng)未必做好了應(yīng)對準(zhǔn)備，需要構(gòu)建更加穩(wěn)健的架構(gòu)來支撐未來更大規(guī)模、更大波動的算力需求。
中能傳媒：我們了解到，阿里云自建的數(shù)據(jù)中心平均清潔電力使用比例是64%。后續(xù)，新建數(shù)據(jù)中心面臨著80%綠電的政策紅線，對阿里云來說，這是否算挑戰(zhàn)？又該如何應(yīng)對？
王朝陽：80%不是終點，我們的ESG目標(biāo)是2030年實現(xiàn)自建數(shù)據(jù)中心100%使用清潔能源，所以80%只是一個中間目標(biāo)。
不過，僅通過成本上升比如購買綠證來達(dá)成綠色發(fā)展，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。企業(yè)更應(yīng)有的態(tài)度是：既然目標(biāo)擺在那里、產(chǎn)業(yè)政策已經(jīng)配套，市場主體是不是能積極主動參與進(jìn)來，通過技術(shù)創(chuàng)新、政策創(chuàng)新來推動目標(biāo)達(dá)成？
如果能夠把更多的清潔能源引入市場進(jìn)行交易，對行業(yè)發(fā)展無疑更加有利。比如超大規(guī)模綠電直連、算力負(fù)載與能源協(xié)同，以及推動跨區(qū)域的綠電交易機(jī)制更加市場化。
“1吉瓦會產(chǎn)生50億元電費差距，但成本之外也要看價值”
中能傳媒：目前，Token生產(chǎn)效率已成為衡量AI模型效率的關(guān)鍵指標(biāo)，而每個Token背后都關(guān)聯(lián)著能源消耗和碳排放。在“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)”視角下，算力產(chǎn)業(yè)的成本邏輯是什么？
王朝陽：從“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)”角度看能源和電力有兩個維度。第一個維度是成本概念——當(dāng)Token價值固定，單位Token需要多少電力成本？第二個維度是價值概念——一塊錢的電力成本會產(chǎn)生多少Token價值？這看起來像一回事，實際上是思考問題的兩個角度。
成本的概念與電力息息相關(guān)：AI時代下，一個標(biāo)配的吉瓦級數(shù)據(jù)中心，建在低電價地區(qū)與建在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，一年會有約50億元的電費差距。
而價值的概念在于Token的多維屬性，包括質(zhì)量、延遲、能解決的實際問題、碳排放等。所以如何在電價較高的區(qū)域創(chuàng)造更高的Token價值，是另一重考量。我們也正聯(lián)合業(yè)界開展相關(guān)研究。
中能傳媒：眼下AI與能源雙向賦能還面臨哪些主要困難？二者應(yīng)如何雙向奔赴，有效賦能？
王朝陽：核心困難還是認(rèn)知與共識的問題。當(dāng)前，算力基礎(chǔ)設(shè)施投資和需求巨大，而數(shù)據(jù)中心在全國用電量中占比不足3%。過去兩年多，跨行業(yè)的溝通還存在一些專業(yè)門檻，不過這一次《行動方案》出臺，標(biāo)志著行業(yè)共識已基本形成。
真正的雙向奔赴不是“算力+電力”的簡單相加，而是融合形成全新業(yè)態(tài)，從下往上分析，具體包含五個層次。
第一層是技術(shù)融合。當(dāng)算力與電力在一起時，發(fā)電側(cè)、用電側(cè)與輸電可以一體化設(shè)計，消除冗余環(huán)節(jié)。這可能爆發(fā)大量技術(shù)創(chuàng)新，比如將新能源發(fā)電通過SST（固態(tài)變壓器/能量路由器）以高壓直流直接輸送到數(shù)據(jù)中心。
第二層是運行融合。超大規(guī)模算力中心的負(fù)載波動本身可能是非常劇烈的，會對當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)造成很大沖擊。同時新能源占比越來越高，新能源本身也不夠穩(wěn)定——兩個不穩(wěn)定疊加在一起，需要更多的人工智能方法匹配波動。
第三層是規(guī)劃融合。算力需求指數(shù)增長，基礎(chǔ)設(shè)施交付線性增長，而能源供給往往需要較長的建設(shè)周期，在時序匹配上三者存在矛盾。即使在“東數(shù)西算”節(jié)點中，存量電力也難以支撐AI大規(guī)模發(fā)展，所以必須做協(xié)同規(guī)劃，讓“能源先行”。
第四層是資本融合。算電協(xié)同基礎(chǔ)設(shè)施投入巨大，目前沒有任何一家公司能獨立承擔(dān)，需要整個產(chǎn)業(yè)鏈和合作伙伴以資本合作的方式加速行業(yè)發(fā)展，包括產(chǎn)業(yè)鏈金融、供應(yīng)鏈金融等新模式。
第五層是政策融合。當(dāng)發(fā)、輸、用電一體化時，相關(guān)企業(yè)到底是發(fā)電企業(yè)還是用電企業(yè)？可能都是，也可能都不是。需要用新的視角看待新業(yè)態(tài)。后續(xù)，配合《行動方案》需要更多配套政策出臺，以促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。
中能傳媒：放眼全球，中國AI與能源的探索能給全球AI的綠色可持續(xù)發(fā)展帶來怎樣的“中國方案”？
王朝陽：當(dāng)下，中國已經(jīng)具備了政策優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。政策引領(lǐng)方面，“算電協(xié)同”寫入政府工作報告、《行動方案》發(fā)布，這種國家層面的統(tǒng)籌推進(jìn)在全球領(lǐng)先，具有帶動作用。產(chǎn)業(yè)上，從發(fā)電到輸電、配電，再到數(shù)據(jù)中心技術(shù)，中國擁有最完整的產(chǎn)業(yè)鏈。在算電協(xié)同調(diào)度研究、液冷技術(shù)、綠電交易機(jī)制上的探索，也成效顯著。這些經(jīng)驗在中國打造好之后，可以按照模塊化“裝”好，給全球提供參考。
責(zé)任編輯：劉礎(chǔ)琪
