人工智能大模型的迅速发展推动了对算力的前所未有的需求增长，这一现象已成为当前能源研究领域的重要课题。
北京理工大学能源与环境政策研究中心近日发布的2026年能源经济预测与展望系列报告中，首次将低碳算力作为独立研究主题纳入，与全球能源转型、碳市场等传统能源议题并列讨论。
这一转变充分反映了算力与电力、能源转型之间的紧密联系。
从学理层面看，算力的最终成本取决于电力供应，而在算力需求量级跃升、数据中心密度倍增的背景下，实现双碳目标对算力的绿色属性提出了更高要求。
北京理工大学能源与环境政策研究中心副主任从荣刚教授指出，我国算力产业已进入梯度布局、绿色低碳、高效服务的转型关键期，需要锚定"低碳+普惠+融合"的价值导向，构建适应市场多元需求、业态丰富的低碳算力服务体系。
当前我国算力供给侧和需求侧存在明显的结构性矛盾。
需求端呈现高端智算紧缺与低端算力闲置并存的失衡状态。
以东部核心城市群为例，作为数字经济的主要承载区，算力需求高度集中，上海、北京等地的智算枢纽负载率超过85%，高峰时段甚至出现算力排队现象。
与此形成鲜明对比的是，中西部地区虽然绿电覆盖率超过80%，单位能耗成本比东部低45%，但由于需求承接能力不足，部分算力节点的平均利用率低于25%，西部算力供给占比仅为20%。
供给端则面临核心芯片、高端服务器等关键硬件自主可控不足，以及算力分布区域不均的双重制约。
传输端受限于跨域网络时延、异构算力互联互通壁垒等技术瓶颈。
市场端存在交易机制不健全、价格形成体系不完善、标准化程度偏低的短板。
环保端面临绿电供给不足、电能利用率优化空间收窄、碳核算与碳交易协同不畅等现实难题。
这些问题的存在，导致东西部算力资源难以有效流动和配置。
经济学分析表明，跨区域传输费用可达区域内的2至5倍，常常抵消西部资源价格优势。
系统迁移、测试验证、数据中心等隐形成本同样突出，进一步削弱了西部算力的经济吸引力。
算力市场、电力市场、碳市场在制度成熟度与政策目标上存在错位，制约了算力资源的高效配置及其与能源转型目标的协同推进。
针对上述问题，北京理工大学的研究报告提出了系统性的解决方案。
在优化算力服务市场方面，建议强化"东数西算"国家工程的约束力，实施差异化准入政策。
西部新建数据中心需满足绿电占比与能源利用效率指标要求，东部重点部署实时算力，建立跨区域补偿机制，由东部向西部支付绿电算力补偿费用，用于支持西部绿色基础设施建设。
在适配算力供需定价方面，报告建议建立全国统一的算力基础定价机制，区分通用算力与智能算力两种类型，同时实施差异化补贴政策。
对使用绿电算力的企业给予价格折扣，向小微企业发放"算力券"以降低其使用成本，这既符合普惠发展理念，也有利于促进算力资源的广泛应用。
针对算力市场机制缺失问题，从荣刚教授提出可借鉴能源金融化的思路。
在虚拟算力金融化方面，通过引入期现货市场来发现算力价格，解决算力不匹配问题。
在实体算力金融化方面，可借鉴能源合同管理模式，将未来算力资源打包成可交易的金融产品，以未来资产降低当前数据中心节能改造、降本增效的成本压力。
根据报告预测，2030年全国数据中心电力负荷均值将达到1.05亿千瓦，总用电量均值将达到5257.6亿千瓦时。
在智能算力中等速率增长的假设下，推断到2040年数据中心在全国电力需求中的占比将继续上升。
这一预测表明，未来算力与能源的协同发展问题将更加凸显，提前谋划和完善相关机制显得尤为重要。
算力已成为新质生产力的重要支撑，但算力的边界由电力供给与碳约束共同定义。
推动全国统一算力定价、强化绿电激励与普惠政策，不只是缓解一时的供需矛盾，更是通过制度设计引导资源在更大范围内优化配置。
面向未来，唯有把“算力增长”纳入“能源转型”整体框架，推动市场规则、技术体系与绿色标准协同发力，才能在保障数字化发展的同时守住低碳底线，实现从“算力大国”向“算力强国”的稳步跃升。