2026年AI能源行业报告：算电协同驱动电力价值重估

一、Token需求爆发与中国模型份额提升

1.1 OpenRouter模型周使用量（单位：T Tokens）

从2025年3月到2026年3月，OpenRouter平台总Token使用量从约2T快速提升至接近30T，2025年底到2026年初增速明显加快。2026年3月，国家数据局局长刘烈宏介绍我国日均Token调用量超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长超1000倍，相比2025年底的100万亿三个月再增40%+。Token增长逻辑正由“用户规模驱动”转向“任务复杂度驱动”——从Chatbot的“一问一答”线性消耗到AI Agent的主动拆解任务、调用工具、循环推理，计算链条明显变长，Token消耗呈现非线性规模扩张。

1.2 2026年5月OpenRouter市场份额占比

2026年5月中国模型Token调用量已进入全球第一梯队，整体市场份额接近40%。其中DeepSeek单独占比达19.8%，已成OpenRouter平台最大单一模型来源之一；腾讯模型占比约10.6%，Moonshot（Kimi）约3.2%。海外方面，OpenAI（10.3%）、Anthropic（16.5%）与Google（15.1%）三者合计市场份额41.9%，构成“海外御三家”。中国模型凭借更低推理成本、更高性价比与开源部署优势，市场份额持续提升，有望进一步扩大全球Token调用中的占比。

1.3 模型成本与智能程度分布，中国大模型为性价比之选

在智能程度相近的条件下，中国大模型推理成本显著低于海外头部模型。中国模型的核心优势来自三方面：电力成本——中国工业电价长期低位运行，“东数西算”与西部绿电资源推动算力向低成本能源区域集聚；开源生态——DeepSeek、Qwen等开源模型降低企业部署与Agent化门槛；商业化导向——不追求极致性能领先，而是倾向大规模可落地，持续优化性价比。随着AI推理需求扩张，中国模型有望进一步提升全球Token调用中的占比，能源成本优势与开源生态形成正向循环。

二、算电协同——算力电力双向赋能

2.1 算力相关用电量及全社会用电占比测算

2019-2025年，中国算力用电由931亿千瓦时提升至1933亿千瓦时，CAGR显著高于同期全社会用电CAGR，算力用电占比由1.3%提升至1.9%。2025年算力用电同比增长17%，明显高于全社会用电5.2%的增速。根据中国信通院预测，到2030年低/中/高情景下算力用电分别达3000/4000/7000亿千瓦时，占全社会用电比例有望提升至2.3%/3.1%/5.3%，高情景下算力用电增量对全社会用电增长贡献接近1个百分点，AI产业链已从“边际负荷”演变为影响电力需求结构的重要变量。

2.2 算电协同相关政策梳理

2026年3月《政府工作报告》首次将“算电协同”纳入新基建工程，《十五五规划纲要》在国家最高层级规划中提出推动绿色电力与算力协同布局，将算电协同上升为国家顶层设计。2026年4月发改委、能源局、工信部、数据局四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，明确到2027年初步构建安全、绿色、经济的能源保障体系。从2023年《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》首次提出“创新算力电力协同机制”，到2026年上升为国家战略，算电协同已完成从地方试点到顶层设计的整体跃升。

2.3 算力电力协同发展体系

算电协同是以新型电力系统为支撑，深化智能调度、源网荷储、新型供备电等技术与机制创新，推动算力网与电力网深度融合、双向协同的新型运行模式。其核心逻辑是打破传统数据中心单纯作为“用电大户”的被动属性，通过重塑使其转化为电网的“柔性调节资源”——算力负荷可根据电网指令灵活调节用电功率，为电网提供调峰、调频等辅助服务。算电协同的本质是算力网与电力网在物理层（直连供电）、信息层（智能调度）和价值层（市场交易）的全面融合，是破解算力高速扩张与电力稳定供应矛盾的关键路径。

2.4 算电协同三种商业模式梳理

算电协同的三种商业模式各具适用场景：①绿电物理直供通过专线实现风光电源与算力中心的点对点直连，适用于西部“东数西算”枢纽中对时延不敏感的冷数据存储与AI非实时训练，宁夏中卫源网荷储光伏项目为典型案例；②源网荷储一体化在直供基础上增加储能与智能调度，形成发-输-储-用自平衡体系，内蒙古乌兰察布中金数据零碳算力基地为全国首个数据中心源网荷储一体化项目；③虚拟电厂不依赖自建电源，依托智算中心备用储能与柔性负荷以平台聚合参与电力市场，上海临港“沪闽算力集群”已实现国内首次跨省百卡算力自动化迁移验证。

2.5 绿电直连并网型与离网型对比

绿电直连政策密集出台为算电协同扫清了制度障碍。离网型模式下项目作为整体接入公共电网，电源接入用户侧，适用于有降碳刚性需求的出口外向型企业，新能源年自发自用电量需≥总可用发电量的60%；并网型模式下电源、用户和线路均与公共电网无电气连接，完全作为独立微电网运营，适用于新增负荷项目，新能源年自发自用电量需≥总用电量的30%，上网电量≤总可用发电量的20%。国家枢纽节点新建数据中心“绿电占比确保超80%”已成为项目准入的硬性红线，碳达峰碳中和纳入省级党委政府履职考核后，消纳绿色能源已成为地方平衡经济增长与能耗指标的战略核心。

三、能源优势转化为AI优势——度电价值重估

3.1 不同类型芯片单位Token耗电量对比

在500B参数模型下，NVIDIA H100 SXM单位Token耗电约0.59度/百万Token，华为昇腾910B约0.857度/百万Token，海光DCU约0.729度/百万Token，各芯片单位Token耗电范围在0.36-1.1度/百万Token之间，均值约0.7度/百万Token。按均值测算，1度电可生成输出约1.67百万Token。随着芯片能效持续提升（每瓦算力FLOPs/W逐年改善），单位Token耗电量仍有50%以上的下降空间。芯片能效提升与Token耗电下降形成正向循环——更低的单位能耗意味着更低的推理成本，进一步激发AI应用需求，推动算力总需求与用电总量持续增长。

3.2 主流模型Tokens价格梳理

1度电通过算力中心生成输出约1.67百万Token，参考国内大模型企业定价，输入/输出混合均价约8元/百万Token，1度电可转化为约13元+的Tokens输出价值——而从电源侧看，1度电的风光发电成本约0.2元。从0.2元到13元+的价值跃升，揭示了AI对电力价值的放大效应。DeepSeek-V4-Flash输出定价仅2元/百万Token，OpenAI gpt-5.5达210元/百万Token，国内模型定价仅为海外头部厂商的1/10至1/100，性价比优势极为突出。考虑大模型企业从输出Tokens到输出服务，Tokens价值提升的同时进一步带动电力价值重估。

3.3 数据中心百万Tokens成本测算

以DeepSeek V3（671B参数）推理场景为基准，H100 SXM、H20、华为昇腾910B三款芯片百万Token成本分别为2.42元、19.04元、16.19元。成本结构中设备折旧占比50%-75%，是最核心构成；电力成本占比12%-14%。随着服务器价格下行、芯片效能提升（MFU改善），单位Token的折旧成本呈下降趋势，电力成本占比将逐步提升——AI推理本质属于高功耗、高负载、持续运行型业务，电力成本在推理集群运营中的重要性将持续凸显。中国在工业电价、IDC建设成本、电网稳定性以及新能源配套方面的综合优势，有望成为国产推理集群的重要竞争壁垒。

3.4 中国与美国电力结构对比（2025年）

中美电力结构差异源于不同的资源禀赋：中国持续提升风光水核等新能源占比，新能源装机进入快速扩张阶段，叠加特高压与“西电东送”工程，跨区域绿电调度能力全球领先；美国依托页岩气革命形成以天然气为主的发电体系，电价受气价波动影响较大，电网以区域化运营为主，缺乏全国统一调度体系，州际输电能力较弱。近期美国频繁讨论“AI缺电”，本质反映的是电网老化、区域割裂与输配能力不足的问题。中国在统一电网体系、特高压建设及能源调度能力方面的长期优势，有望支撑国产AI集群持续扩张，能源优势有望成为AI竞争的胜负手。