IMI研报 | 算电协同:词元经济的能源底座与产业突围路径

算电协同属于跨领域复杂系统工程，稳定、绿色、普惠三大发展目标仍面临多重阻碍：

第一，技术落地成本高，多项核心技术存在瓶颈。电力成本占数据中心总投入50%-70%，绿电直连项目前期需配套专线、储能设施，叠加输配电费用，前期资金压力大；新能源发电波动性强、储能造价偏高，算力负荷跨区域调度技术尚未成熟，源网荷储一体化协同控制难度大，绿电成本优势难以充分释放。

第二，跨领域标准体系不完善。现有标准多聚焦单一环节、细分场景，缺少打通算、电全流程的统一规范，算力、电力两大行业需联合研发，共建跨领域通用标准化体系。

第三，跨行业协同壁垒突出。算力、电力分属不同产业体系，双方数据接口、统计标准不统一，叠加数据安全、商业保密顾虑，数据互通共享难度大；行业发展目标存在分歧，算力企业侧重供电稳定，电网企业侧重电网安全、削峰填谷，目标不一致降低协同内生动力。

第四，复合型人才与常态化协作平台缺失。算电协同需要同时掌握算力、电力、AI技术的复合型人才，当前行业人才储备不足；行业缺少稳定对接交流渠道，沟通成本高，项目推进效率偏低，制约算电协同深度落地。

第一，依托“东数西算”“西电东送”优化全国算力电力空间布局。两大工程核心作用是破解区域能源、算力资源错配。重点支持内蒙古、宁夏、甘肃算力枢纽，以及青海、新疆清洁能源富集区域加快绿色算力集群建设，推动算力基地与绿电资源精准匹配；东部地区聚焦高实时性高端算力业务，清洁能源匮乏区域依托特高压、跨省电力交易实现远距离电力调配，全域实现算电双向动态调配。

第二，以全国一体化算力监测调度平台为核心，搭建算电协同基础调度能力。依托国家级算力调度平台统一纳管、实时监控、智能调度全国算力资源，支撑跨区域、跨主体算电协同落地；完善算电协同核心指标体系，打通算力、电力两侧监测指标，构建态势感知、动态匹配、弹性调度完整能力；围绕“数、算、电、模、用”一体化搭建配套服务体系，提供态势监测、效果评估、技术方案输出全链条支撑。同时攻坚核心协同技术，聚焦新能源消纳不足、算电时空错配、低碳协同机制缺失等痛点，突破柔性负荷调节、跨域智能调度、算电碳联动等关键技术，国家后续将持续布局相关技术攻关与标准研制。

第三，加快完善算电协同统一标准体系。国际标准方面，在国际电信联盟ITU SG20 Q10小组，牵头立项算电协同参考架构等相关标准；国内标准方面，在全国数据标准化委员会WG6小组，牵头、参与多项算力监测调度、算电协同相关标准。统筹推进国内标准与国际标准衔接，以标准化支撑行业规模化、规范化发展。

第四，完善产业配套生态，夯实算电协同软性支撑。2026年4月，国家数据发展研究院发起成立“算电协同科技与产业融合创新联合体”，汇聚设备厂商、通信运营商、科研机构、头部算力企业建立联合创新机制；同步推进复合型人才培育，联合高校增设算电协同相关专业、共建实训基地；健全市场交易机制，推进绿电认证互认、绿电市场化交易；联动金融机构推出绿电专项贷款、信用担保产品，从产业、人才、市场、金融多维度全方位支撑算电协同发展。

针对本期研究报告主要内容，“大金融思想沙龙”第278期与会嘉宾围绕词元经济的产业底座与金融协同、中小银行算电融合实践路径、以及单位有效词元成本与效率竞争等核心议题展开了深入讨论。

中国人民大学国际货币研究所所长助理、研究员曲强从宏观经济与金融政策视角切入，指出词元正在成为人工智能活动中的最小计价单位，也正在成为衡量智能服务成本、效率和价值的重要尺度。随着企业级 AI 进入规模化落地阶段，海量词元吞吐已成为常态，词元经济及其底层支撑既带来新的增长空间，也进一步放大算力分配不均、用能成本偏高和调度效率低下等矛盾。因此，发展词元经济必须把算力、能源和智能调度作为产业底座统筹推进。在算电协同背景下，中国拥有庞大的绿色能源和绿电体系，绿色能源边际成本不断下降，使我国在大模型训练、推理、边缘计算和大规模使用词元方面具备重要优势。未来，一方面要发挥绿电体系对算力基础设施的支撑作用，另一方面要推动不断成长的人工智能和词元产业经济与绿色能源高效连接，并以金融为桥促进资源配置和产业增长。总体来看，算力、能源、调度协同不仅是技术议题，也是各行业理解和进入词元经济的重要入口。

西安银行信息科技业务总监白建武立足金融科技与商业银行数字化转型领域，认为词元经济是AI时代不可逆转的趋势，中小银行应摒弃重资产老路，走轻量化、协同化、生态化新路，以“每万元IT投入产出的有效词元数”和“单位词元带来的业务增量”为衡量标准。第一，数据效能优先，建好金融知识库、清洗特征数据、持续增量学习，提升模型准确性并降低处理成本；第二，推理效能优化，通过提示词工程、MCP调用和模型编排，实现源头降噪与精准算力运营，简单任务用轻量模型，复杂任务用大参数量模型；第三，算电协同适配，硬件分层（GPU用于训练，NPU/TPU用于简单任务）、错峰用电、机房降耗，推动共享算力政策落地；第四，模型智能调度，搭建轻量化调度平台，纳管多智能体，兼顾合规与效率，保障核心业务算力，动态调整辅助业务。

北京大学汇丰商学院助理教授贾盾从金融理论与金融监管创新角度分析，词元是AI时代集大成的价格度量与生产力度量衡，它结合了去中心化算法逻辑、主权信用及技术与生产信用，是标准化生产力的体现。回顾过去十五年，数字价值经历了从比特币的资产稀缺性，到稳定币的数字信用扩张，再到词元集大成的三次革命。第一，词元不是简单的数字消费品，而是贯穿从电力能源、GPU基建到智能化产出的全链条投入品，首次实现了虚拟与真实世界的无缝衔接，将算法、文本、算力、能源与物理产出完整贯通。第二，从金融视角看，可量化、可定价的词元已成为核心资产，金融市场正围绕从储能到消费场景的全周期进行资源配置，词元的效率将成为关键投资方向。第三，从监管视角看，未来央行可能需要追踪token动态，关注算力需求是否过热、供给是否不足及定价是否合理，这对传统的货币政策与通胀管理框架提出新挑战。词元将深刻影响生产组织、货币体系、金融定价与监管模式，是全方位的系统性挑战。

中国信息通信研究规划所数智部主任、中国信息消费推进联盟常务副秘书长王强聚焦信息通信技术与数字经济产业领域，指出词元服务正从C端简单问答向深度创作与生活服务拓展，三大运营商大幅降低个人使用门槛；而B端企业级市场是绝对主力，调用量稳定且逐年上升，智能体正成为词元消费的核心驱动力。第一，技术内涵上，需厘清token服务对底层算力架构、资源配置与服务保障的系统性重塑机理，包括调度粒度从分钟级细化至请求级、资源弹性从静态转向秒级扩缩容等新要求；第二，产业生态上，需明确新兴产业链图谱及主体间关联，推动面向token经营的商业模式从初级阶段走向成熟；第三，空间布局上，边缘算力布局滞后，需结合"东数西算"战略提升近用户端推理服务能力。核心方向是推动智算基础设施从“算力工厂”向“token工厂”转型——交付形态从硬件转向API与推理服务平台，接入门槛从重运维转向开箱即用，弹性适配从静态扩容转向秒级动态扩缩，在计算、网络、调度、运营四个层面实现全链路系统性再造。

中国人民大学国际金融学院副院长、财政金融学院应用金融系主任吴轲在国际金融与产业经济研究领域强调，词元经济表面上是Token调用量增长，本质上是AI产业从模型竞争走向基础设施竞争、从算力消耗走向价值核算、从单点技术优化走向系统协同。其核心变量正从“模型能力”转向“单位有效词元的综合成本”，关键不是消耗多少Token，而是多少Token真正转化为客户服务效率、风险识别能力、运营成本下降和业务增长，因此“有效词元”比调用量更重要。未来基础设施竞争不只是算力规模竞争，而是算力、能源、调度和数据质量的系统效率竞争；词元服务也会从简单按量计费，走向分层化、场景化和风险定价。围绕下一步发展，他提出三点方向：一是建立Token级成本和价值核算体系，把单位成本、有效输出率、业务转化率、响应时延和合规审计算清楚；二是构建分层分级AI基础设施，涉密、核心风控和关键决策场景坚持本地化、私有化、可审计，非敏感场景通过合规云服务和公共算力生态降低成本；三是推动算力、能源和金融机制协同，通过绿色信贷、产业基金、长期购电协议和算力服务合同融资，形成更可持续的投资闭环。