对于建设“AI+电力强国”，中国已经具备了软实力、硬实力和巧实力。

文｜刘青青

ID | BMR2004

当AI技术加速渗透千行百业，电力作为支撑数字经济的“底座能源”，正迎来全链条变革的关键节点。

一边是AI产业爆发推高用电需求、高比例新能源并网对电网稳定性提出新挑战，另一边是海量电力数据、超大规模电网资源为智能化转型提供了独一无二的场景支撑。当前中国电力行业正处在破解传统调峰瓶颈、探索AI与能源深度融合的攻坚期。

6月10日，在由《中国经营报》社有限公司、北京大学国家发展研究院、《商学院》杂志及中经传媒智库联合主办的第三届新商业文明论坛上，国家电网能源研究院原副院长、首席能源专家胡兆光，深度解码了AI浪潮之下中国电力产业的变革方向与未来图景。

01

夯实数据底座，构筑电力新格局

“中国拥有全球唯一且独特规模的电力数据资源，这是我们发展‘AI+电力’最大的底气。”胡兆光直言。

胡兆光认为，依托全球领先的电网规模、独一无二的电力数据资源、完备的产业体系和高效的技术落地能力，中国电力行业在AI转型浪潮中手握多重优势。人工智能与清洁能源的双向赋能，既能破解高比例新能源消纳难题、加快新型电力系统建设，也能带动能源产业升级、助力国家经济结构转型。

我国电网综合规模稳居全球第一，体量达到全球第二名的两倍多，庞大的电网体系实现了运行数据高频次、全覆盖采集。在胡兆光看来，数据是人工智能发展的“粮食”，海量的电网调度、负荷监测、安全运维数据，让中国在电力智能化转型赛道上具备了得天独厚的先发优势。

放眼全球发电版图，2025年全球总发电量达31万亿千瓦时，其中中国发电量达10.5万亿千瓦时，领先优势十分突出，庞大的产业体量进一步放大了电力数据的应用价值。在新能源发展赛道，我国率先实现超大规模风光新能源并网，高比例可再生能源已然成为电力供应的核心支柱。仅2025年，全国风电、光伏发电量就达到2.4万亿千瓦时；若将水电纳入统计，可再生能源发电量可达4万亿千瓦时，占全国总发电量近四成，发展规模领跑世界。

然而，风光发电固有的间歇性与不确定性，也给电网稳定运行带来巨大考验。胡兆光解释道：“气电响应速度快，是国际上平抑新能源波动的主流调峰方式，但我国天然气资源有限，调峰电源结构存在明显短板。目前保障大规模风光电平稳并网主要依靠火电深度调峰，这只是阶段性应对手段，长期来看并不具备可持续性。”

结合当前电源结构与运行模式，胡兆光认为，依托现有的调峰体系，国内风光电消纳能力已基本触及阶段性天花板。随着新能源装机持续扩容，传统模式难以为继。而AI、储能、虚拟电厂等新技术新模式，将成为突破发展瓶颈的关键。

在他看来，对于建设“AI+电力强国”，中国已经具备了软实力、硬实力和巧实力。我国不仅在电力技术、工程建设、装备制造及电网安全稳定运行等硬实力方面领先国际，在电力市场、虚拟电厂、可再生能源并网等软实力上也在第一梯队；同时在基于“数据—信息—知识—智能”链条上的电力资源利用与人工智能应用等巧实力方面拥有明显优势。这三大能力相辅相成，持续夯实我国电力强国地位。

02

AI与电力深度绑定，

催生出多层次、多类型的商业机遇

胡兆光将行业商机划分为“现货”与“期货”两大类，前者可即刻落地变现，后者着眼长期布局、具备巨大想象空间。

“现货”类商机以落地快、门槛低、实用性强为特点，是当下市场布局的主流方向。首先是虚拟电厂赛道，这也是最具普惠性的应用场景。

胡兆光介绍，2025年我国电网最大负荷达到15亿千瓦，但全年尖峰负荷持续时长不足50小时。单纯依靠传统发电机组应对短时高峰，既不经济也存在安全隐患。依托AI智能体搭建的虚拟电厂，可整合分布式电源、储能设备、用户侧可调节负荷，承接电网调峰或辅助服务任务。全国目前拥有580万个配电台区，虚拟电厂运营模式灵活，不仅适配大型能源企业布局，还催生了“一人公司”等新型创业形态。

对于着眼未来的“期货”类机遇，胡兆光也给出了系统性思考。

其一，探索绿电数字资产与绿色金融新模式。在制造业向AI工厂转型的过程中，依托国内庞大的可再生能源资产与发电量，行业可尝试打造绿电Token等数字资产，探索跨境交易与结算规则，推动电力实物资产与数字期货市场挂钩，构建全新的能源金融体系。

其二，发展算力与电力协同产业。他测算，2030年我国AI领域用电量将达到约4800亿千瓦时，算力中心对稳定、低成本绿电的需求持续攀升，电力与算力深度协同，将带动新能源、电网、算力服务全产业链升级。

其三，AI智能体电力市场交易。胡兆光谈道，电力系统运行长期受负荷、发电量预测不准的困扰，气象、环境等不确定因素始终难以完全规避。借助AI智能体，如果电力市场能够实现每分钟高频次实时交易，就能有效绕开精准预测的行业痛点，依靠智能系统完成供需动态匹配，大幅提升电网安全稳定运行与交易效率。此外，放眼海外市场，全球多地算力中心陷入缺电困境，电力装备、输变电设备、发电机组需求暴涨，依托完备的制造产业链，我国电力设备出口也成为实打实的增量商机。

在产业转型层面，胡兆光坚定认为，依托充足低廉的电力资源、完善的算力基建以及新技术快速落地的市场特性，中国完全有机会从传统“世界工厂”向“世界AI工厂”转型，凭借电力优势承接全球AI产业业务，塑造全新核心竞争力。此外，基于电力大数据搭建的多智能体经济模拟模型，可每周更新投入产出表，为宏观政策调整提供数据支撑。电力数据的商业化、智库化应用，同样是值得长期探索的方向。

03

直面痛点挑战，重塑电力新生态

“AI与清洁能源的深度融合，会从产业链、人才、运营、管理等方方面面，彻底重塑传统电力生态。”胡兆光强调，这场变革不是单点技术升级，而是全行业的系统性转型，电力行业必须提前布局、主动应变。

在产业链格局上，算力与电力协同发展倒逼上下游产业重构升级。胡兆光分析，上游新能源、储能制造企业需要适配算力中心个性化用电需求；中游电网企业要全面升级调度系统、输配电网络，打造柔性化、智能化电网；下游电力交易、综合能源服务企业，也将诞生全新商业模式与交易规则。同时，传统发、输、配、售割裂的模式将逐步退场，源网荷储一体化、多业态融合成为主流。

行业变革之下，人才结构也迎来全新需求。跨界复合型人才将成为电力行业的“刚需”：传统电力从业者需要补齐大数据、人工智能、算法应用等知识，AI技术人才也必须掌握电网运行、新能源特性、电力安全等专业内容。与此同时，岗位形态也在迭代，人工调度、人工预测、现场值守等传统岗位逐步缩减，数据运营、算法优化、智能场景落地、数字资产运营等新型岗位不断涌现，这对高校专业设置、企业人才培养、社会就业方向提出了新要求。

值得一提的是，胡兆光也指出了当前电力系统存在的短板与风险。现阶段LLM模型存在不可避免的“幻觉”以及同一输入的提示词可能输出不同结果的问题，无法满足电力系统对精准性、稳定性的严苛要求；我们与顶尖AI平台还存在差距、使用限制等问题。他提醒行业从业者，要坚持研发电力行业垂直AI平台，充分利用我们电力数据的优势，研发适配电力场景的transformer模型与强化学习算法等，让众多智能体调控新型电力系统的稳定运行，使得可再生能源发电无约束上网。同时，只要AI技术可行，理性看待当下AI领域的资本泡沫，摒弃浮躁心态，坚守技术落地、务实创新的发展路线。

面向未来，胡兆光预测，短期来看，未来5年我国电力发电量、用电负荷将保持适中速度增长。根据国网能源研究院预测，2030年我国电力最大负荷预计将攀升至23亿千瓦，可再生能源、储能、虚拟电厂将迎来爆发式增长，高比例新能源稳定并网、算力与电力深度融合将成为行业常态。

“在AI技术全面驱动下，电力行业各类智能化应用、商业化项目将批量落地。随着经济的持续发展，我相信中国能够在这波AI浪潮中打造更具活力、竞争力的新型电力生态，实现从‘世界加工厂’到‘世界AI工厂’的历史性转变。”胡兆光表示。