算电协同正迎来政策与产业的双重爆发期，短中期催化剂密集落地，加速产业从概念走向规模化应用，成为推动产业链价值重估的核心动力。

本文将深度拆解算电协同的核心逻辑与产业机会，重点细化产业链细分环节及公司，方便大家对产业趋势分析有进一步的理解，仅供研究参考。

一、什么是算电协同？

简单来说：算优化电，电支撑算。

AI大模型需要海量算力，而算力中心是名副其实的 “电老虎”。

如何让算力中心用上便宜、稳定、绿色的电力，已成为决定AI产业全球竞争力的关键。

当前我国电力与算力存在严重时空错配：

空间错配：东部算力需求大但绿电少，西部绿电丰富但需求不足；

时间错配：风电光伏波动大，AI 训练需要连续稳定供电。

算电协同，就是通过统筹规划与智能调度，打破这一错配。

为何现在集中爆发？

1. 政策定调：

2026年政府工作报告首次将 “算电协同” 列为新基建工程，从企业探索上升为国家意志，叠加“东数西算”工程持续推进，政策红利持续释放，明确要求国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。

2. 成本优势验证：

据行业测算，中国大模型 Token 成本仅为美国的1/7左右，核心支撑之一就是西部超低绿电价（新疆低至0.202元/千瓦时）。中国电价优势，正在转化为AI全球竞争力。

3. 产业加速落地：

传统电力企业纷纷切入智算中心、源网荷储一体化，算电协同从概念走向实质落地，形成“空间协同（东数西算升级版）、时间协同（虚拟电厂）、源网荷储算一体化”三大落地路径。

二、短中期核心催化

1.政策催化：政策密集落地+产业加速突破

梳理政策时间线：

2026年3月5日，2026年政府工作报告，首次将 “算电协同” 纳入新基建工程，与超大规模智算集群并列实施，标志算电协同正式上升至国家战略高度，成为数字经济核心基础设施中国政府网。

2026年3月，国家数据局明确刚性要求：国家枢纽节点新建算力设施绿电占比不低于80%，未达标项目不予审批、不予并网，绿电从行业可选项转为强制性准入门槛，全面倒逼算力产业绿色转型国家数据局。

2026年4月21日，工信部在国新办新闻发布会正式披露，正开展算电协同政策研究与标准制定，加快构建全国统一协同体系，推动政策从顶层设计进入实操落地与标准成型阶段。

2026年4月，国家能源局印发国能发监管〔2026〕29号文，在河北、吉林、福建、湖南、广东、新疆六省区开展电力领域综合监管，将绿电直连项目纳入专项调研，以监管 + 调研双管齐下，加速跨区域电力调度与绿电直供政策落地。

2026年4月起，广州、内蒙古、甘肃等地方政府密集发布算电协同专项规划并启动示范项目，形成 “国家战略 + 地方实操” 的落地格局，产业推进节奏显著加快。

2. 产业落地催化：试点验证+项目扩容+技术突破

标杆项目落地

• 甘肃庆阳：全国首个绿电直连数据中心试点并网，实现100%绿电供应，单位算力成本降低25%+，具备全国复制性；
• 上海电网：完成跨省算力转移技术测试，参与虚拟电厂调峰响应，验证 “算力负荷柔性调节” 可行性；
• 内蒙古：启动7个总投资超300亿元的算电协同项目，打造西部算力 + 绿电融合示范区。

项目规模爆发

• 截至2026年2月，全国84个绿电直连项目完成审批，新能源总装机规模达 3259万千瓦，两会后落地节奏提速3倍+；
• 吉林、山东、广东等多地同步推进算电协同项目，预计2026年Q2-Q3迎来集中并网期。

技术突破进展

• 虚拟电厂技术升级：算力中心作为 “超级柔性负荷” 纳入调度，响应速度提升至毫秒级，成为时间协同核心抓手；
• 储能技术迭代：液冷储能、压缩空气储能等新型技术落地，解决风光波动与算力连续供电矛盾，PUE降至1.1以下；
• 跨区域调度优化：算力互联互通节点（1+M+N 体系）建设启动，实现 “东部算力需求 + 西部绿电供给” 精准匹配。

3. 事件驱动：行业会议+数据发布+企业合作

4. 刚需倒逼：算力耗电激增+能源转型提速

算力耗电黑洞效应：AI算力中心用电是传统机房5-8倍，2026年全球数据中心电力缺口预计达1.2万亿千瓦时，中国占比超40%，算电协同成为唯一破局方案；

绿电消纳刚需：我国风光装机占比达47.3%，西部弃风弃光率仍超15%，算电协同为新能源消纳提供万亿级负荷市场，形成 “绿电 + 算力” 双赢格局；

成本优势巩固：西部绿电价低至0.2元/千瓦时，叠加算电协同调度优化，可使算力中心综合电价降低30%-50%，进一步扩大中国 AI产业全球竞争力。

三、产业链深度拆解

算电协同产业链，分为上游供给端、中游协同端、下游应用端，每个环节还有一些细分的赛道，下面做一下拆解分析。

整体框架总览：

上游（供给端）：绿电供给+核心硬件设备（支撑算电协同的“基础保障”）；

中游（协同端）：智能调度+一体化运营（算电协同的“核心枢纽”）；

下游（应用端）：算力需求+数字经济（算电协同的“需求出口”）。

（一）上游供给端：

基础保障，刚需先行（确定性最高，落地性最强）

核心逻辑：没有稳定、低成本的绿电供给，没有适配的硬件设备，算电协同无从谈起，是产业落地的“前提”，也是当前最具确定性的投资方向。

细分拆解：

1. 绿电供给（低成本、高稳定、高绿电占比）

AI算力中心耗电巨大，绿电占比直接决定算力成本与政策适配性，西部绿电富集区（新疆、甘肃、内蒙古等）企业优先受益，契合“东数西算”与算电协同的空间协同逻辑。

绿电供给领域核心公司梳理：

金开新能，作为绿电+算力标杆，在新疆、乌兰察布布局智算中心，已实现商业化落地，手握新疆低成本绿电资源（电价低至0.2元/千瓦时），已签订大额算力服务合同，形成绿电+算力闭环；

协鑫能科，清洁能源运营商（光伏、风电为主），是A股稀缺的电力+算力双主营企业，虚拟电厂规模达3GW+，智算中心PUE<1.15，实现100%绿电直供，积极布局算力与能源协同，技术与资源双重优势突出；

长江电力，水电龙头，传统电力巨头价值重估核心标的，电力供应稳定（不受风光波动影响），可直接为算力中心提供稳定绿电，在AI用电激增背景下，稳定电力资产稀缺性凸显，估值存在提升空间；

国电电力，火电+绿电双布局，绿电占比持续提升，依托自身电力资产，可快速切入算力供电领域，成本优势显著，受益于AI算力用电需求爆发，资产价值有望重估；

三峡能源，央企绿电龙头，风光装机规模达60GW+，可直供算力中心，低成本绿电优势突出，深度契合算电协同“绿电支撑算力”的核心逻辑。

2. 核心硬件设备（适配算电协同，刚需性强）

算力中心与电力系统的协同运转，离不开各类硬件设备，涵盖“输配电+储能+液冷+算力服务器”，是算电协同的“硬件基石”，需求随产业落地同步爆发，属于“卖铲人”角色，确定性高。

①输配电设备（稳定传输，适配算力中心高负荷）

输配电设备领域核心公司：

顺钠股份，数据中心变压器、UPS核心供应商，深耕输配电领域多年，产品适配算力中心高负荷、高稳定需求，绑定头部IDC企业，订单确定性强；

四方股份，数据中心交直流配电全套方案提供商，对接英伟达核心供应商，产品技术成熟，可满足算电协同场景下的电力传输与调控需求。

②储能设备（解决风光绿电波动，保障算力连续供电）

储能是破解算电协同“时间错配”的关键，通过储能设备储存风光多余电量，在用电高峰或风光发电不足时释放，保障算力中心连续稳定供电，核心依托储能运算技术实现精准调控。

储能设备领域核心公司及亮点：

中恒电气，数据中心HVDC、储能、电力智能化深度布局，800V HVDC标准制定者，深度绑定互联网巨头，产品可直接适配算力中心储能与供电需求，技术壁垒高；

阳光电源，储能系统全球龙头，具备三电融合（电力电子+电化学+电网）技术，构网型技术领先，可提供风光储一体化储能解决方案，适配算电协同场景；

科陆电子，储能+虚拟电厂双布局，产品适配算力中心调峰需求，可实现储能与算力负载的动态匹配，受益于算电协同时间协同逻辑；

同力日升，储能+微电网布局，绑定庆阳算力中心，打造绿电直供+储能一体化模式，精准契合算电协同落地需求。

③液冷温控设备（解决算力中心散热，降低能耗）

算力中心（尤其是智算中心）密度高、发热量大，液冷温控可大幅降低能耗（PUE值可降至1.04-1.15），是算电协同“降本增效”的关键，需求随智算中心建设爆发。

液冷温控设备领域核心公司：

英维克，液冷温控龙头（一季报业绩暴雷），产品覆盖算力中心液冷全场景，服务头部算力企业与电力企业，液冷产品市占率领先，技术研发能力强，适配高密度智算中心需求；

中科曙光，国产算力+液冷国家队，单机柜高密度设计，液冷PUE低至1.04，同时布局算力服务器，实现“算力+液冷”一体化布局，契合算电协同核心需求；

科华数据，覆盖液冷、UPS、光伏逆变器全链条，绑定腾讯、阿里等头部企业，800V HVDC、液冷产品已有明确订单，算力+能源双轮驱动。

④算力服务器（算力供给，AI大模型核心载体）

算力服务器领域核心公司：

浪潮信息，算力服务器龙头，市场份额领先，产品适配AI大模型训练与推理需求，可与绿电、储能协同，降低算力运行成本，受益于算力需求爆发；

中科曙光，国产算力服务器核心企业，自主可控能力强，结合液冷技术，打造绿色高效算力解决方案，深度契合算电协同“绿电+算力”一体化需求。

（二）中游协同端：

核心枢纽，价值核心（壁垒最高，成长性最强）

核心逻辑：中游是算电协同的“大脑”与“载体”，负责统筹绿电供给与算力需求，破解时空错配，技术壁垒与资源壁垒高，是产业核心价值所在，也是长期成长的核心赛道，对应“源网荷储算一体化”的核心落地环节。

细分梳理：

1. 绿电+算力一体化运营商（统筹资源，降本增效）

手握低成本绿电资源，向下游延伸布局算力运营，通过“源网荷储”一体化模式，实现电力自发自用，大幅降低算力成本，是算电协同的核心载体，估值逻辑从传统公用事业股向“公用事业+高科技”成长股重构。

绿电+算力一体化运营商核心公司及亮点：

金开新能，标杆企业，核心优势是绿电+算力闭环落地，商业化进展快，估值重构空间大；

豫能控股，火电转型算力代表，依托电厂闲置土地与自有电力资源，大幅降低算力运营成本（比传统IDC低30%+），参股先天算力、收购合盈数据，源网荷储+智算一体化布局明确；

协鑫能科，核心优势是电力+算力双主营，绿电直供+虚拟电厂协同，算电协同落地能力强，成长空间广阔；

中国能建，电力工程央企，深度参与东数西算与算电协同规划建设，负责算力枢纽+电网+储能一体化建设，是算电协同新基建总包龙头，具备资源垄断优势；

亚康股份，西部算力枢纽卡位，布局IDC+算电协同全链条，可统筹西部绿电资源与算力需求，契合“东数西算”与算电协同的空间协同逻辑。

2. 电网侧数字化与智能调度服务商（动态调度，破解错配）

算电协同的“大脑”，负责实现算力负载与电力供应的动态调度，破解时空错配，核心壁垒是“技术壁垒”与“电网资源壁垒”，新进入者难以突破，核心依托智能调度算法与功率预测技术，运算精度直接决定协同效率。

电网侧数字化与智能调度服务商核心公司：

国能日新，发电功率预测龙头，预测准确率超95%，核心布局新能源交易、虚拟电厂，是算电协同时间协同的核心玩家，与国家电网深度合作，获取调度数据与接入权限，技术与资源壁垒双重领先；

恒华科技，电网规划设计、智能调度、微电网优势明显，具备完整的电网数字化解决方案，可实现算力与电力的精准调度，与地方电网合作紧密，资源优势突出；

科华数据，算力+能源双轮驱动，覆盖IDC、UPS、光伏逆变器全链条，可提供“算力+电力”协同调度解决方案，绑定头部企业，落地能力强；

国电南瑞，电网AI调度市占率超60%，是算力网核心建设方，全链条覆盖电网调度、储能调控，技术壁垒极高，是算电协同“大脑”的核心标的；

宝信软件，上海算力核心节点，布局算力调度+工业数字化，是长三角算电协同核心企业，可实现区域内算力与电力的协同调度，区域资源优势突出。

3. 虚拟电厂（时间协同，优化电力配置）

算电协同时间协同的核心落地形式，通过聚合算力中心、储能设备等柔性负荷，实现错峰用电、削峰填谷，优化电力资源配置，降低算力运行成本，同时提升电网稳定性。

虚拟电厂领域核心公司：

国能日新，前文已详述，作为虚拟电厂核心玩家，依托功率预测技术，实现虚拟电厂与算力中心的协同调度；

协鑫能科，虚拟电厂规模达3GW+，可与自身绿电、算力业务协同，实现电力资源的优化配置，算电协同一体化优势明显。

（三）下游应用端：

需求出口，拉动增长（空间广阔，需求确定）

核心逻辑：下游需求是算电协同产业爆发的核心驱动力，AI大模型、IDC、数字经济相关产业的算力需求爆发，直接拉动上游绿电、硬件，中游协同环节的需求增长，是产业长期成长的支撑。

细分领域：

1. AI大模型企业（算力需求方）

AI大模型训练、推理需要海量算力，对电力的稳定性、低成本、绿色化要求极高，是算电协同的核心需求方，需求持续爆发，直接拉动上游与中游环节增长。

核心相关企业（非上市公司为主，重点关注合作公司）：字节跳动、百度、阿里、腾讯、HW（均在布局大模型，同时推进与绿电、算力运营商的合作，间接利好中游协同、上游硬件企业）。

2. IDC企业（算力载体，用电需求巨大）

IDC是算力的物理载体，尤其是智算中心，耗电巨大，是算电协同的核心落地场景，IDC企业通过与绿电运营商、调度服务商合作，降低用电成本、提升供电稳定性，自身也在布局算电协同。

IDC企业核心公司：

宝信软件，IDC业务+算力调度协同布局，长三角核心节点，算电协同落地领先；

亚康股份，西部算力枢纽IDC布局，结合算电协同全链条服务，降低运营成本，受益于“东数西算”与算电协同政策。

3. 数字经济相关产业（算力需求延伸）

工业互联网、云计算、大数据等数字经济产业，均需要算力支撑，随着数字经济发展，算力需求持续增长，间接拉动算电协同产业发展，是长期需求支撑。

核心相关企业：工业富联（云计算、工业互联网）、用友网络（企业数字化）、金山云（云计算）等（均为算力需求方，间接利好算电协同全产业链）。

四、风险提示

结合产业落地实际与当前市场环境，重点提示4大核心风险，帮助投资者理性决策，规避概念炒作误区：

1. 政策落地不及预期：算电协同相关配套政策（如跨区域调度政策、绿电补贴政策）推进缓慢，土地审批、电网扩容存在阻力，影响产业落地进度；

2. 技术瓶颈仍待突破：储能成本居高不下、跨区域电力调度精度不足，储能运算在极端工况下精度下降、多技术路线协同难度大等问题尚未完全解决，制约算电协同效率提升；

3. 需求波动风险：AI算力需求增速受技术迭代、行业周期影响，若大模型发展不及预期，将直接影响算力需求，进而拖累算电协同产业链需求；

4. 概念炒作风险：当前算电协同热度较高，部分标的股价偏离基本面，仅为概念炒作，缺乏实际落地能力，需精选有真实业务布局、业绩可兑现的标的，规避短期回调风险。

⚠️注：本文相关梳理数据仅基于公开统计信息整理、分析，不构成任何投资建议，投资者据此进行投资决策产生的盈亏，均与数据提供方及本报告撰写方无关；数据统计存在时效性，相关数据若有变动，以最新公司公告的数据为准。

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来源：金融梦想家