从全国整体和中长期来看，我国拥有全球最庞大的电力系统和持续增长的发电能力，但聚焦到2026年的我国东部尤其是东南沿海AI产业核心区，电力不仅不是优势，反而正在成为制约产业发展的相对短板。这种宏观充裕与局部紧张之间的张力，正是当前我国AI产业发展面临的最真实处境。
东部算力中心的成本之痛当属工商业电价高，虽然从全国平均水平和中美横向比较来看，我国工业电价（0.4—0.6元/度）低于美国（0.8—1.2元/度），但在东部沿海地区，实际情况有所不同。近年来我国电力价格持续上涨，电费支出已占智算中心运营成本的一半以上，严重制约人工智能产业的普惠发展。长三角、珠三角等东部核心城市由于土地资源紧张、能耗指标稀缺，工商业电价长期处于全国高位区间。与此同时，东部地区全年高温周期长，机房制冷散热能耗极高，进一步推高了算力的单位成本，使不少AI企业陷入营收跑不过电费的困局。
这种电价压力还在持续发酵。以DeepSeek为代表的大模型企业，将核心算力集群布局到内蒙古乌兰察布等西部地区，看重的正是当地低至0.43元/度的工业电价，相较于东部核心城市电价降低近50%。这种被动西迁本身就是东部电价竞争力不足的有力佐证。
电力供应呈阶段性不足状态，空间错位下是结构性缺血问题，这是三个原因中最具结构性特征的一个。长三角、京津冀、珠三角等东部地区算力需求占全国的60%以上，但东部能源占比不到20%，电力供应的对外依存度极高。数字经济高地集中了全国70%以上的数据中心，而清洁能源的富矿却在西部，青海、甘肃、宁夏、内蒙古的风电光伏装机规模占全国半壁江山，形成了典型的需求在东、供给在西的空间错位。
在实际运行中，这种错位导致东部地区智算中心供电配套严重不足，尤其是在夏季用电高峰时段，工业用电资源紧张，峰值期电力缺口较大，算力扩容受到明显制约。更加值得警惕的是，随着人工智能应用快速普及，东部地区智算中心的电力负荷增速远超电网扩容速度，两者之间的剪刀差正在持续扩大。
自主芯片能耗大，在技术追赶中呈能效阵痛。在外部限制下，国产AI芯片的自主研发加速推进。以上海自研的真武芯片为例，性能已与英伟达对华销售最强芯片H20相当，部分升级版甚至强于A100，但其功耗高达400瓦特。相较之下，英伟达的能效优化路径已经历多年迭代，国产芯片在性能快速追赶的过程中，能耗指标的优化相对滞后。
需要指出的是，能耗挑战并非不可逾越。2026年，中紫星NEU智能原生芯片宣布将于四季度流片，在同等AI推理任务下速度达传统顶级GPU的近百倍，而能耗仅为其十分之一，以存储为中心的设计从根本上消除了数据搬运能耗。这说明技术路线本身正在朝着高能效方向演进，自主芯片耗能大更多是一个过渡阶段的阵痛，而非永远无法解决的硬约束。但就2026年这个节点而言，国产芯片的能效水平仍与国际头部产品存在差距，确实在推高东部算力中心的整体用电成本。
基于以上三重短板，未来政策或需要在以下四个方向上加力：
第一，以算电协同为牵引，重构东西部算力布局。 2026年，算电协同已首次写入政府工作报告，成为与东数西算并行的国家级新基建战略。应在此基础上持续引导算力跟着电力走，推动高负载、高能耗的人工智能训练需求向西部地区转移，同时在东部保留低时延敏感型应用所需的算力设施。近期发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》也已明确提出，统筹大型新能源基地与国家算力枢纽规划布局，探索百万千瓦级算力设施与配套能源系统协同建设。
第二，加快跨区域输电通道与省域电网建设。 东部地区电力供需矛盾的关键解决路径在于打通跨区域送电通道。2026年，青海至广东的青粤直流特高压工程已进入预可研阶段，建成后年均向广东送电360亿千瓦时，其中清洁能源占比约67%。浙江省投资293亿元建设全国首个省内特高压交流环网，将浙南向浙北送电能力从1000万千瓦翻倍至2000万千瓦，促进清洁能源消纳超570亿千瓦时。这些工程应加快推进并形成更大的跨区域送电网络。
第三，落实智算中心支持性电力优惠。 应从输配电费、项目审批、绿电交易等方面给予智算中心政策倾斜，支持算力中心与绿电、水电、核电等发电企业实现算电直连。近期发布的《关于有序推动多用户绿电直连发展有关事项的通知》已明确，分布式光伏可通过集中汇流方式参与多用户绿电直连，优先支持算力设施开展绿电直连。还应加快落实全国统一电力市场体系建设，支持智算中心开展跨省跨区电力市场化交易，有效降低用能成本。
第四，推动AI与能源双向赋能，培育新能效技术。 芯片能效的提升是根本之策。2026年四部门联合印发的行动方案已明确提出，探索核电、氢能等以直连方式为算力设施供能，鼓励算力设施配置构网型储能以增强供电稳定性。应进一步加大对高能效芯片技术的扶持力度，推动NEU智能原生芯片等颠覆性架构快速量产落地，从根本上降低算力能耗。同时推动算力设施参与电网需求响应，以电力市场价格信号引导算力设施优化能量管理，实现算力与电力的柔性互动。力争到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力和AI领域专用技术研发达到世界领先水平。
