9月16日，中国电力企业联合会（中电联）在2026能源绿色发展大会上披露数据：今年以来全国互联网数据服务业用电量超过600亿千瓦时，同比增长超过四成，已远超2024年全年水平。中电联监事长潘跃龙预计，“十五五”期间全国算力用电量年均新增1000亿千瓦时以上，到2030年预计达8000亿千瓦时，占全社会用电量的6％左右。
这一预测与国际能源署（IEA）的全球测算形成对照。IEA数据显示，2030年全球所有数据中心用电量约为945太瓦时，接近日本全国用电量。按中电联口径，中国算力一项到2030年将用掉8000亿千瓦时，相当于日本全国用电量的八成以上。IEA执行主任比罗尔表示，未来五年全球数据中心电力需求将翻倍以上，“没有能源就没有AI，具体说就是没有电”。
当前算力用电统计存在三套口径。中电联的“互联网数据服务业用电量”为能源统计行业分类口径，2026年上半年为494亿千瓦时，同比增长44.0％。国家能源局口径显示，2025年全国算力中心总用电量约1700亿千瓦时，占全社会用电量1.6％，八大枢纽节点近3年平均增长率约39.5％。中国信通院测算2025年算力中心用电量约1960亿千瓦时，同比增长18.1％，增速为全社会用电增速的3.6倍。三套数据统计边界不同，但均指向同一趋势：算力用电增速是全社会用电增速的三到六倍。
对2030年的预测，各机构存在明显分歧。中电联预计为8000亿千瓦时、占比6％；信通院按高、中、低三种情景测算为4000亿至7000亿千瓦时、占比3％至5％。两个权威口径对同一时间节点的上限与下限相差一倍，反映出算力产业增长路径的高度不确定性。
需求结构方面，训练仅为阶段性工作，推理环节可占AI全生命周期能耗的80％至90％。全国日均Token调用量较两年前已实现千倍级增长，AI正从“训练为主”转向“训练与推理并重”。IEA测算显示，单位AI任务能耗近期每年下降至少一个数量级，但总需求持续攀升，这一现象被研究者归为杰文斯悖论。
算力设施对电力质量的要求同样在升级。一次不到0.1秒的电压暂降即可导致芯片产线停机、晶圆报废，单条产线停机数小时损失可达上百万元。9月2日，国网北京电力推出新质生产力电能质量敏感客户服务保障8项措施，为高端制造和科创产业提供差异化运维，指导企业为光刻机、刻蚀机等关键设备配置固态切换开关、动态电压恢复器、UPS等定制电力设备。国网浙江电力印发《供电质量提升专项行动方案（2026至2028年）》，聚焦芯片制造、生物医药、精密加工、新能源汽车、算力设施、石油化工六类产业，分三阶段推进电能质量治理。
算力与电力之间的核心矛盾在于空间错配。东部地区算力需求集中但土地、能耗和绿电资源紧张，西部地区新能源丰富但本地算力需求不足。截至2026年7月底，全国智能算力总规模达245万PFLOPS，八大国家算力枢纽和三个算电协同发展区已建成智算规模占全国比重超过85％。和林格尔、贵安、中卫等枢纽PUE已降至1.20至1.25。上海临港建成全球首个“海上风电直联加海水自然冷却”海底数据中心，设计PUE不高于1.15，绿电供给率超过95％。中国工程院院士杜祥琬指出，多地已将绿电消纳比例、PUE限值作为算力项目招商引资的前置条件，算电协同正从行业共识变为政策抓手。
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