夜雨聆风
由国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局于2026年4月8日联合发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，旨在推动人工智能与能源领域深度融合，构建“人工智能+”能源发展新格局。方案内容丰富，涵盖总体目标、重点任务、政策保障等多方面措施，具体总结如下：
一、总体要求与目标
指导思想：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，发挥我国能源产业体系完备、数据资源富集、应用场景广阔等优势，促进能源、算力、场景、数据、模型等要素高效协同，助力抢占人工智能产业应用制高点，支撑能源高质量发展。
阶段性目标：
• 到2027年：初步构建支撑人工智能创新发展的安全、绿色、经济的能源保障体系；清洁能源与算力设施互动能力显著提升；能源领域高价值场景逐步开放应用；能源高质量数据集共建共享长效管理机制初步建立；能源企业算力资源利用效率持续优化提升。
• 到2030年：人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力、能源领域人工智能专用技术研发和应用达到世界领先水平；人工智能与能源双向赋能取得明显成效。
二、重点任务（共九大方面、24项具体措施）
（一）保障算力设施安全可靠的能源供给
1. 统筹优化能源资源与算力布局：推动算力设施在新能源富集地区有序汇集，促进新能源就近消纳；探索“算电协同一体化”发展（如百万千瓦级算力设施与配套能源系统协同建设）。
3. 提升能源供给质量：开展供电质量提升专项行动，强化全过程监测与风险预警，确保算力设施电能质量。
（二）推动算力设施绿色低碳转型
4. 提升绿电占比：将绿电使用占比作为项目布局重要参考；支持参与绿证绿电交易；推动备用电源绿色低碳转型。
5. 提升能效水平：推动高效冷却、高性能服务器、先进存储、余热回收等技术应用；完善能耗监测评估体系；探索类脑、量子等低功耗计算芯片。
6. 加强节能降碳管理：落实碳排放总量和强度双控；将可再生能源利用方案、电能利用效率等纳入节能审查；探索零碳园区备案制；加强碳足迹核算与认证。
7. 完善绿电直连政策：对算力设施分类管理，鼓励灵活调节型设施采用绿电直连；通过价格政策激励高比例消纳新能源。
（三）促进算力电力高效经济协同
8. 加强协同运行：建立算力与电力互动机制，以市场价格信号引导算力调度；鼓励算力设施作为灵活资源参与电网运行，提升系统调节能力。
9. 强化市场机制：鼓励新建算力设施与可再生能源企业签订多年期绿电交易合同；支持参与电能量、辅助服务、需求响应等市场交易；推动绿色算力交易体系建设。
（四）开放能源领域人工智能高价值应用场景
10. 挖掘高价值场景：构建需求牵引的场景供给体系；建立高价值场景遴选及清单发布机制。
11. 推动场景开放：搭建能源领域场景开放共享平台；鼓励企业开放标杆场景，促进技术、数据、软硬件等要素开放流通。
12. 构建闭环管理机制：建立场景测试验证平台；规范准入条件；覆盖场景发布、研发攻关、测试验证、工程实施、成效评估全生命周期。
13. 推动规模化应用：开展融合试点，持续遴选应用标杆，加速AI在规划设计、勘探开发、生产运行、设备运维、安全管理等全链条场景落地。
（五）挖掘能源领域数据价值
14. 建设高质量数据集：制定统一建设标准（数据需求、采集、标注、质量验证等）；建设共享平台，建立动态更新和长效运营机制。
15. 筑牢数据安全与隐私保护：制定数据分类分级标准；构建覆盖全生命周期的安全防护体系；推动隐私计算、密态计算等前沿技术与能源场景融合。
16. 激活数据要素市场：建立数据价值评估、收益分配规则机制；深化可信数据空间试点；培育能源数据运营主体。
（六）强化能源领域人工智能模型创新
17. 加快能源专业模型技术攻关：聚焦电网、发电、煤炭、油气等领域，提升大模型泛化迁移、多智能体、多模态等能力；鼓励模型在国家级开源社区开放；推动5个以上专业大模型深度应用。
18. 加强前沿技术研发：推进智能终端、智能体、具身智能、AI原生架构等技术研发；完善测试基础设施；发展“模型即服务”（MaaS）新业态。
19. 推动自主可控软硬件应用：加快自主智算芯片与国产深度学习框架适配优化；推动大模型高效迁移技术在典型场景应用；技术迭代升级。
（七）构建人工智能与能源协同发展生态
20. 开展“人工智能+”能源标准化提升行动：研制应用能力测评、算力设施绿色低碳测评、算力电力协同等关键技术标准；推进标准国际化。
21. 探索安全治理体系：开展安全治理顶层设计，制定基本安全原则；构建数据、模型、应用全链条安全治理闭环。
22. 促进国际交流合作：参与全球治理规则建设；深化政府间多双边合作；推动“AI+能源”项目协同出海。
23. 构建复合人才培养体系：加强融合学科建设；依托高校、领军企业打造产教融合集群；建立开源社区引导开发者参与。
（八）政策保障
24. 强化科技创新：加大国家科技重大项目投入；鼓励产学研用创新联合体攻关。
25. 促进成果转化：优先将相关技术装备纳入“首台（套）”支持范围；建立评估机制（技术成熟度、经济效益、安全可控等）。
26. 加强资金支持：鼓励算力设施申报REITs；金融机构对绿色算力项目提供支持；发行绿色债券；通过“两重”“两新”等资金渠道支持。
（九）组织实施
27. 加强组织实施：建立国家能源委员会统筹、国家发改委指导、国家能源局牵头、各部门及地方政府、重点企业协同的推进机制。
28. 建立常态化监测评估机制：动态监测实施情况，及时调整目标与任务。
29. 强化宣传引导：加强政策解读与舆论引导；遴选典型案例宣传推广。
总结
该《行动方案》从能源供给保障、绿色转型、算电协同、场景开放、数据价值释放、模型创新、生态构建、政策保障与组织实施等九个维度，系统部署了人工智能与能源双向赋能的路径。核心亮点包括：
• 双向赋能：既强调能源对AI算力设施的支撑（安全、绿色、经济），又强调AI对能源全链条的智能化改造。
• 绿色低碳：将绿电消费、能效碳效、绿电直连等作为算力设施发展的硬性约束与激励方向。
• 市场驱动：通过电力市场化交易、绿证绿电交易、REITs、绿色债券等金融工具推动产业协同。
• 场景牵引：以高价值场景开放带动技术落地，建立闭环管理机制。
• 自主可控：突出国产算力芯片、深度学习框架、大模型等核心技术的深度应用。
该方案标志着我国在推动数字经济与实体经济深度融合、抢占“人工智能+”能源制高点上迈出了系统性、战略性的关键一步。
上述内容总结参考来自：国家能源局公众号
深入学习贯彻党的二十届四中全会精神和中央经济工作会议精神 为建设能源强国努力奋斗——2026年全国能源工作会议在京召开
⚡️“算电协同”的核心逻辑是：AI的爆发式增长带来了巨大的算力需求，而算力基础设施（数据中心）的稳定运行高度依赖电力，尤其是绿色电力。因此，投资机会将围绕“如何高效、绿色、经济地满足AI的电力需求”这一主线展开。
以下是基于参考资料梳理的四大投资策略方向：
一、 基础设施与硬件：能源底座与算力载体
这是最直接、最基础的投资方向，关注为算力中心提供“电”和“算”的硬件与设备。
二、 绿电供应模式：从“用上电”到“用绿电”
政策明确要求数据中心提升绿电比例，这催生了多种创新的绿电供应模式，相关项目和企业值得关注。
三、 技术创新与运营：AI赋能能源管理
AI不仅是能源的“消费者”，更是能源系统的“管理者”。用AI来优化能源的生产、调度和消费，是提升效率、降低成本的核心。
四、 区域布局与战略：把握“东数西算”与政策红利
国家“东数西算”战略和一系列支持政策，为算电协同指明了方向，也创造了结构性的投资机会。
总结与核心观点
1. 长期趋势确定：AI对电力的需求增长是长期且确定的，算电协同是解决这一矛盾的核心路径，相关投资具备长期价值。2. 投资需分层：投资策略应从“硬件底座”到“绿电供应”，再到“智慧运营”和“区域布局”进行分层布局，兼顾短期爆发力与长期成长性。
3. 关注“AI+能源”的融合：最大的投资机会可能出现在那些能够将AI技术与能源系统深度融合的企业，它们既是能源的消费者，也是能源效率的提升者。
4. 警惕风险：需关注政策落地不及预期、技术路径不确定性（如DeepSeek等高效模型对算力需求的潜在影响）、以及市场竞争加剧等风险。
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