全球数据中心用电量已占全球电力需求约1.5%，预计2030年前接近翻倍增长。单次大模型训练的碳排放已达千吨级二氧化碳当量。算力增长正在带来新的能源压力——而绿色能源供给与AI计算活动之间仍存在显著的结构性脱节。GTI白皮书提出了“源网荷储算一体化”绿色能源协同方案，正是为化解这一矛盾提供系统性的基础设施路径。

长期以来，算力与能源并未被视作需要共同讨论的议题。随着大模型与生成式AI的兴起，模型参数规模跃升、训练周期延长以及推理调用高频化，使词元消耗与算力负载由阶段性增长转向持续性扩张，算力基础设施开始呈现显著的能源密集特征。国际能源署数据显示，全球数据中心用电量已占全球电力需求约1.5%，预计在2030年前接近翻倍增长。单一大模型训练的碳排放已达到千吨级二氧化碳当量。
算力体系与能源体系之间存在明显的多维错配。时间维度上，风光发电的波动性与AI算力负荷的连续性存在天然矛盾；空间维度上，绿色能源资源与算力基础设施的地理分布不一致；制度维度上，绿电采购、绿证与碳抵消等方式主要停留在能源侧或结果侧，难以建立AI计算行为与绿色属性之间的直接映射关系。

GTI所对应的能源方案核心在于构建“源网荷储算一体化”绿色能源协同体系——以新能源供给为基础，以智能电网为连接，以AIDC算力负荷为核心应用场景，以储能系统为调节支撑，并通过算力调度系统实现能源侧与算力侧的协同优化。
在该体系下，GTI能源方案逐步形成“绿色能源供给—电网连接与绿电配置—储能调节—算力负荷响应—绿色属性生成”的协同链路。绿色能源经过电网与调度系统配置，通过储能系统实现平滑与稳定后进入AIDC内部，再结合算力运行状态完成能源与计算活动之间的映射关系。GTI所表达的绿色属性不再只是事后统计的能源采购结果，而是能源流、算力流与数据流协同作用下形成的可核算结果。

与传统数据中心相比，面向AI的数据中心在负荷结构上呈现更高密度、更强连续性以及更高实时性的特点。大模型训练、推理服务以及智能体等场景的快速增长，使AI基础设施逐步从阶段性高负荷运行转向长期持续性运行。算力系统对供电稳定性、动态调节能力以及能源协同效率的要求显著提升。
面向AIDC场景的能源体系建设，正在从单一供电能力转向系统级协同能力。绿色能源提供商、数据中心运营主体和基础设施参与方可围绕光储协同、绿电直供、能源调度与算力适配等方向展开一体化建设，提升绿色能源对高强度算力负荷的适配效率。这一趋势意味着，未来绿色能源不再只是AI基础设施的外围配套，而可能逐步成为绿色AI能力体系的重要组成部分。