近日，2026年《政府工作报告》明确提出：“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。这是“算电协同”概念首次被写入政府报告中，也标志着“算电协同”从地方试点与部门政策正式上升为国家战略部署。
面对这一跃升为国家战略的“新基建”，我们该如何理解背后的产业逻辑？落实到投资上，又有哪些指数值得重点关注呢？
什么是“算电协同”？
算电协同，可以理解为：把算力资源配置与电力系统规划放在同一个系统里统筹优化。
它的主要机理可以概括为八个字：“电支撑算，算优化电”。
电支撑算：算力的尽头是电力。随着AI大模型的广泛应用，数据中心正成为极高密度的载能负荷，是名副其实的“用电大户”。要维持算力的扩张，必须有稳定、海量的电力供应作为底座。
算优化电：算力设施不仅是用电大户，也可以作为电网的智能调节器。借助AI算法的统筹，可以实现全国算力调度与绿电供应的精准匹配。
从上面的图中可以看到，算电协同通过一套智能调度和交易系统，把电源端、电网端、储能端、负载端的业态打通和融合，形成一个相互协作的“智能团队”，让“算”与“电”更高效匹配，主要解决如下的问题：
算力在哪里建：更靠近电源侧（如风光资源区）还是靠近负荷侧（如核心城市）；
电怎么供、网怎么送：需要哪些电源、储能、特高压/输电通道、配电与变电扩容；
如何动态调度：在电力更充裕、更便宜、更低碳的时段/区域，分配更多计算任务；
如何降本减排：降低PUE（电能使用效率）、提升绿电占比、减少弃风弃光、提升系统效率。
通俗来说，算电协同让“电”和“算”结成最佳拍档——电是体力，算是脑力。脑力告诉体力该往哪儿使、什么时候使、使多少，让每一度电都用在“刀刃”上，既聪明又省钱，还更环保。
为什么亟需推进“算电协同”？
第一，是算力的“饥渴”。
AI大模型的训练和推理对电力的消耗是非常大的。据麦肯锡测算（如下图所示），2030年AI带来的算力容量需求将为2025年的3.5倍。所以，如果不进行算电协同，现有的电力约束可能会成为算力扩张的瓶颈。
第二，是电网的压力。
传统电网面对的负荷增长相对平滑，但数据中心负荷集中、刚性强、对供电可靠性要求很高。因此，需要推进算电协同，通过强化电网智能调度、引入储能等灵活调节资源来匹配波动负荷，才能保障电网安全运行。
第三，是新能源消纳的需求。
风光发电具有波动性，存在“发得出来但送不走、用不上”的问题。如果能把部分计算任务引导至电力更富余的区域或时段，就可能提升新能源消纳、降低系统成本，也更契合“双碳”目标。
哪些指数与“算电协同”的相关度较高？
算电协同是一个跨行业的系统性工程，可以重点关注以下四个维度：
绿色电力——筑牢低碳底座
没有可靠的电力支撑，算力就是空中楼阁。而其中具备大规模清洁能源装机容量、能够通过“绿电直连”或绿电交易为数据中心提供稳定能源的发电企业，或将直接受益于算电协同带来的增量需求。
关联度较高指数：中证绿色电力指数，涵盖了以水电、风电、光伏等绿色电力业务为主的上市公司，以及部分转型的火电公司。
电网设备——打通调度动脉
要想实现算力和电力的双向协同，离不开电网的高效输送和智能化改造。特高压跨区网络负责将西部的“绿电”送达东部的“算力”；智能配电网则负责扛住智算中心脉冲式的高能耗冲击。
关联度较高指数：恒生A股电网设备指数，主要覆盖电网设备产业链中下游环节的龙头企业。
储能——化解供需波动
在算电协同闭环中，储能已不再是单纯的“备用电源”，而是让算力中心化身“虚拟电厂”的重要抓手。通过储能系统，数据中心可以深度参与电网的需求侧响应与“峰谷套利”，降低运营成本。
关联度较高指数：国证新能源电池指数，聚焦储能电池及上下游，覆盖电池制造、逆变器、系统集成、温控消防等领域。
算力基础设施——实现柔性响应
在算电协同架构下，未来的算力不仅要算得快，还要懂得“随电而动”——例如在绿电充裕或电价低谷时段，集中调度执行大模型训练等非实时高耗能任务。因此，能够提供高算效比芯片、先进液冷散热系统、以及具备能耗感知调度能力的算力基础设施企业有望取得更广阔的发展前景。
关联度较高指数：中证云计算与大数据主题指数，一键打包业务涉及提供云计算服务、大数据服务的上市公司。
注：上述指数仅为列举，不代表投资建议。
总结来看，“算电协同”是一次跨界的产业融合，需要绿色电力、电网设备、储能、算力基础设施等领域的协同共振。借助相关主题指数工具，有助于便捷地跟踪其中的产业发展。不过，也需要客观看待产业演进中的不确定性，理性判断市场估值，并结合自身风险承受能力做出选择~
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