在刚刚结束的 2026 世界人工智能大会（WAIC）上，我们看到了越来越多会干活的 AI。它们能写代码、做视频、整理资料，也开始进入工厂、实验室和城市管理。AI 正在进入越来越多人的工作和生活，成为一种随手可用的生产工具。

当 AI 从展台上的演示走向高频、规模化应用时，支撑这些应用的基础设施问题也被推到台前。

用户发出一句指令，只需要等待几秒钟；机房里的服务器却要持续计算，数据需要通过网络传输，芯片、制冷和存储设备也在不断用电。AI 应用越多，Token 消耗越大，支撑它们的算力基础设施就越像一座需要全天运行的工厂。

而如今，这座“工厂”遇到的核心问题就是电力问题。中国电力企业联合会预计，到 2030 年，全国算力年用电量将达到约 8,000 亿千瓦时，占全社会用电量约 6%。AI 越普及，如何找到稳定、经济的电力，如何让服务器少闲置、让绿电多消纳，就越成为一笔需要认真计算的账。

现实中，算力和电力还常常不在一个地方。一些地区风电、光伏资源丰富，却没有足够的计算任务及时使用；另一些地区 AI 需求密集，却要承受较高的电价和供电压力。让计算任务随着电力供给灵活调度，也因此成为 AI 基础设施的新课题。

2026 年，“算电协同”首次写入政府工作报告；“十五五”规划纲要进一步提出推动绿色电力与算力协同布局。在这一背景下，7 月 19 日，由鹏城国家实验室主办，长三角国家技术创新中心智能计算研究所（暨上海国创驭算人工智能科技有限公司）与合肥中科类脑智能技术有限公司联合承办的“新一代人工智能基础设施·先进计算网络与算电协同论坛”，正是围绕这一问题展开。

在 WAIC 展现 AI 能做什么的同时，这场论坛把目光投向了另一端：怎样用更稳定、更经济的能源，让越来越多的 AI 真正运行起来。

把算力和电力放到同一张图上

本次论坛由院士领衔，汇聚鹏城国家实验室、怀柔国家实验室、北京智源人工智能研究院等政产学研力量。讨论覆盖算网融合、众智计算、算电协同、Token 经济和世界模型，从技术研究一直延伸到基础设施建设与商业运营。

中国工程院院士、论坛主席高文围绕先进计算网络及 ZPG 计划愿景发表演讲。他提出，应建设由 Z 级算力、P 级光网络和 GW 级电力共同支撑的协同体系。三类资源需要统一规划，任何一项出现短板，都可能影响 AI 基础设施的整体效率。

图丨中国工程院院士、论坛主席高文发表主旨演讲（来源：中科类脑）

中国工程院院士郭剑波从能源视角分析算力与电力协同发展的机遇与挑战。他认为，算力中心既是新型电力系统中的大型用电负荷，也可以通过调整计算任务，成为消纳新能源的柔性资源。

图丨中国工程院院士郭剑波发表主旨演讲（来源：中科类脑）

这种调整并不意味着所有计算任务都可以随意迁移。需要即时响应的推理服务，对网络时延和供电稳定性要求较高；模型训练、科学计算等任务则拥有更大的调度空间。算电协同要做的，是在任务特点、电价变化、绿电供给和传输距离之间找到更合适的组合。

论坛的讨论沿着 AI 基础设施的不同层级展开。北京智源人工智能研究院林咏华从软件生态切入，介绍众智 FlagOS 开放智算生态的建设思路；华为计算战略与业务发展部朱照生将视角落到算力部署与功率供给的匹配；长三角国家技术创新中心智能计算研究所辛博则从世界模型出发，分析新一代 AI 对算力基础设施提出的新要求。

从软件生态、资源配置到模型演进，这些讨论共同指向一个变化：当 AI 进入规模化应用阶段，算力已无法孤立扩张，网络、电力与计算任务需要放在同一套系统中统筹。

论坛期间还发布了《超节点定义与实践白皮书》、百 T 千里光纤验证平台等成果，并举行多项产业合作签约。圆桌讨论则把话题进一步推向商业落地：实验室提出的技术路线，如何进入数据中心、电网和企业应用，并形成能够持续运营的产品。

一度电，能产出多少有效 Token

在论坛主旨演讲环节，中科类脑董事长刘海峰以《Token经济下算电协同最优路径探索》为题，分享“度电智能”的产业发展理念，即让每一度电产出的有效 Token 可计算、可优化。

刘海峰认为，大规模集中式 Token 工厂已经成为一个横跨能源、芯片、算力和模型的复杂系统。单独提高某一台服务器的性能，并不能自动带来更低的 Token 成本。电价变化、新能源出力、设备负载和模型任务，需要进入同一套调度系统。

图丨刘海峰发表《Token经济下算电协同最优路径探索》主旨演讲（来源：中科类脑）

传统算力调度主要解决服务器之间如何分配任务，很少介入电力供给。能源管理系统关注发电、用电和储能，也不了解不同 AI 任务需要什么样的芯片和网络。两套系统长期分开运行，是算电协同落地时需要跨过的第一道门槛。为此，他倡导“电—算—Token”全链路优化，借助算电一体化平台“1+3”的架构，实现电力柔性可调、算力池化统筹、Token高效产出，形成系统级的协同效应。

论坛现场，中科类脑发布全球首款面向AI基础设施的平台型解决方案——中科类脑算电一体化平台，并将其定位为新一代 AI 基础设施底座。

图丨中科类脑发布算电一体化平台（来源：中科类脑）

据介绍，该平台采用“1＋3”架构：一套智能决策系统统筹全局，连接电力、算力和 Token 三个子系统。

电力子系统会综合风电、光伏、储能、分时电价和电力交易情况，在绿电充足或电价较低时增加适合调度的计算任务；算力子系统统一管理不同品牌、不同架构的芯片，把分散资源组成可调用的算力池；Token 子系统则针对模型推理过程进行优化，提高单位硬件的实际产出。

这套系统也可以让算力中心参与虚拟电厂和电网需求响应。当新能源出力充足时，平台适当提高可调节任务的运行负荷；供电紧张时，再将部分任务转移到其他时段或节点。算力中心由持续用电的固定负荷，进一步成为具有调节能力的用电资源。

中科类脑披露的测试数据显示，在特定测试条件下，该方案可使集群 Token 吞吐量较行业均值提升 2—3 倍，异构算力综合利用率达到 90% 以上，智算中心综合电力成本降低约 20%。

伴随算电一体化平台发布，中科类脑同步完成企业战略定位的全面升级：由过去分线布局算力、电力和算电协同业务，进一步跃升为面向 Token 经济的 AI Infra 服务商，形成“Token 服务＋算/电资产运营”两大业务支柱。依托贯通能源供给、异构算力调度与模型推理优化的全栈能力，中科类脑正从单点技术服务商迈向新一代 AI 基础设施的建设者和运营者。

其所称的“Token 工厂”，指向的是从新能源基础设施、算力芯片、大模型到 Token 生产的一整套运营体系。客户购买的服务也从固定期限的服务器租赁，逐步转向实际使用的 Token 数量、响应速度和服务质量。算力的价值因而有了更接近最终应用的衡量方式。

从新疆出发，把绿电转成 AI 服务

论坛同期举行“一带一路”Token 出海战略联盟签约。据发起方介绍，这是国内首个以 Token 出海为主题的多边联盟，由新疆数字经济联合会担任指导单位，新疆中科类脑智算科技有限公司担任链主企业。

图丨“一带一路”Token 出海战略联盟签约（来源：中科类脑）

联盟以新疆为枢纽、皖疆人工智能科技产业园为载体。参与签约的还有来自哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦的中亚生态代表，以及北京生数科技有限公司、上海国创驭算人工智能科技有限公司与上海丽蟾科技有限公司、智象未来（合肥）信息技术有限公司等大模型和 AI 生态企业。

新疆拥有较丰富的风光资源，也是连接中亚市场的重要节点。联盟希望探索一条新的转化路径：先将绿色电力转化为算力，再通过网络向外提供 Token 和 AI 服务。与直接跨境输电相比，这种方式输出的是可以远程调用的数字服务。

按照合作构想，各方将从三类项目入手。一类是算力基础设施互联，依托新疆建设面向中亚的低时延服务通道；一类是本地化 AI 应用，围绕智慧口岸、油气数字化、现代农业、城市治理和高校科研等需求开发解决方案；另一类是 Token 服务生态，逐步探索算力计量、服务定价、产业孵化和联合实验室建设。

合作也不仅限于从新疆远程提供算力。中科类脑在媒体群访中表示，中长期还计划结合中亚当地的风电、光伏和水电资源，共建本地化 Token 生产基地，并输出国产算力芯片、大模型和运营平台。这样既能减少长距离传输压力，也能服务当地数字基础设施建设。

跨境 Token 服务还需要处理数据合规问题。不同国家在数据主权、隐私保护和数据本地化上的要求并不相同。中科类脑表示，敏感数据将在当地存储和处理，平台部署与运营体系也会根据当地法规进行调整。

从院士提出的 ZPG 架构，到企业发布算电一体化平台，再到面向中亚的产业合作，论坛形成了一条从技术讨论、产品验证到生态建设的路径。鹏城国家实验室提供前沿交流平台，中科类脑等产业参与者则把技术路线带入真实的能源、算力和市场场景。

算力竞赛仍会继续。只是决定竞争力的变量，已经从机器数量扩展到能源成本、Token 产出效率，以及一套基础设施能否长期稳定运行。

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成