中信建投｜人工智能应用加速落地，算力增长促进绿电消纳

近期，以开源、低成本、高性能为特征的DeepSeek系列大模型火爆出圈， 人工智能广泛应用的落地有望加速。 电力作为人工智能长期发展的底层资产之一，在算力需求持续攀升的大背景下，其重要性愈发凸显。

AI应用落地带动数据中心用电量加速提升。 从整体耗电量角度来看，AI应用范围的拓展将带动算力需求的提升，进而推动用电量规模的加速提升。根据中国信通院统计，2023年我国数据中心用电规模约1500亿千瓦时。同时，根据IDC对我国算力增长的预期，到2025年我国通用算力和智能算力有望增长至86EFlops(FP32精度）和617EFlops(FP16精度）。在此趋势下，根据现有算力中心的能耗情况，到2025年用电量规模有望增长至1878亿千瓦时，边际贡献约212.7亿千瓦时。长期来看，尽管算力功耗在技术进步的推动下有望持续改善，但 AI 应用的爆发式增长仍将使整体用电需求持续攀升。

算力中心区域集中增加地区负荷压力。 传统情况下，我国数据中心主要分布在东部较发达地区。伴随“东数西算”工程建设的推进，我国规划了八大国家枢纽节点和十大国家数据中心集群，土地资源充足且可再生能源丰富的中西部地区承建数据中心建设规模有所增长，但算力负荷仍存在显著的区域集中性。与此同时，由于“热数据”对算力延迟性要求较高，且大模型产业的经济效益较大，东部地区算力规模仍维持较高速度的增长。2024年1-10月，我国新增196个智算中心项目招标，其中广东、山东、新疆、安徽四地新增数量分别为23、17、12和11个，位居前列。在此趋势下，算力负荷的区域集中性和有望提升，持续推动所属地区用电需求的增长。

算力控排压力推动绿电需求增长。 2024年9月，国家能源局发布了《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，要求到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心的绿电占比需超过80%，且国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上。假设国家枢纽节点占比为60%且绿电使用为80%，根据上文计算结果，则2025年算力对绿电消纳的边际贡献约为102亿千瓦时。在具体的绿电消纳方式方面，《计划》鼓励数据中心通过参与绿电绿证交易等方式提高可再生能源利用率，同时，部分数据中心采用自建新能源配储的方式提升绿电使用率。从运营成本及可行性来看，可再生能源配储的稳定性尚不及公网用电（尤其对于稳定性要求较高且新能源相对贫乏的东部“热数据”算力中心），因此我们认为现阶段公网配电+绿电和绿证交易+部分自建新能源储能应急是提升绿电占比的重要方式，绿电绿证消纳需求有望增长。

煤价上涨的风险：由于目前火电长协煤履约率不达100%的政策目标，因此火电燃料成本仍然受到市场煤价波动的影响。如果现阶段煤价大幅上涨，则将造成火电燃料成本提升。

区域利用小时数下滑的风险：受经济转型等因素影响，我国用电需求存在一定波动。如果后续我国用电需求转弱，那么火电存在利用小时数下滑的风险。此外风电、光伏受每年来风、来光条件波动的影响，出力情况随之波动。如果当年来风、来光较差，或者受电网消纳能力的限制，则风电、光伏存在利用小时数下滑的风险。

电价下降的风险：在发改委全面推进火电进入市场化交易并放宽电价浮动范围后，受市场供需关系和高煤价影响市场电价长期维持较高水平。如果后续电力供给过剩或煤炭价格回落、火电长协煤机制实质性落地，引导火电企业燃料成本降低，则火电的市场电价有下降的风险。

新能源装机进展不及预期的风险：新能源发电装机受到政策指引、下游需求、上游材料价格等多因素影响，装机增速具备不确定性，存在装机增速不及预期的风险。

新能源电源出力波动的风险：新能源的分散性、不稳定性和利用的高成本性制约着新能源发电项目的发展。新能源发电项目面临着在资源、技术、经济、管理、市场等多方面问题，其投资建设和管理模式也存在诸多差异和不确定性。

高兴： 华中科技大学工学学士，清华大学热能工程系硕士，三年电力设备行业工作经验，2017年开始从事卖方研究工作。2018年加入中信建投证券，2021年起担任公用环保首席分析师，带领团队获取2021-2022年新财富电力公用事业入围、2022年水晶球电力公用入围（第五名）等奖项。

证券研究报告名称：《人工智能应用加速落地，算力增长促进绿电消纳》

对外发布时间：2025年2月9日

报告发布机构：中信建投证券股份有限公司

本报告分析师：

高兴 SAC 编号：S1440519060004

研究助理：侯启明