在人工智能快速发展的背景下，算力需求呈爆发式增长，成为推动数字经济发展的关键力量，截至2023年底，我国数据中心的算力总规模已达到230 EFlops，其中智能算力占比超过30%，年均增速接近70%。

　　以ChatGPT为代表的生成式人工智能模型不断迭代，其参数量和计算需求呈指数级增长，如GPT-4的参数量是GPT-3的10倍，计算量是后者的3倍。

　　这种快速增长不仅推动了数据中心的规模化发展，也对电力供应提出了更高要求。当前，全国数据中心用电量占全社会用电量的比重约为1.6%，预计到2025年，这一比例将提升至2.0%~2.3%。

　　然而，算力与电力协同发展面临诸多挑战。一方面，数据中心的高耗能与低用能效率矛盾突出，其平均电能利用效率（PUE）虽逐年下降，但仍高于政策要求的1.3。另一方面，数据中心的高碳排放与低绿电使用率问题亟待解决。

　　2023年，我国数据中心的间接碳排放量达1446万吨，而绿电消费占比仅约22%。此外，数据中心的区域集聚性与电力负荷达产周期长的矛盾也较为突出，特别是在“东数西算”背景下，数据中心向西B-sport B体育官方网站部转移，但新能源发电的波动性与数据中心对高供电可靠性的需求存在结构性矛盾。

　　为应对这些挑战，报告提出了一系列协同发展的思考与建议。在规划层面，需加强算力与电力发展规划的衔接，提前预留新能源场址并完善电网建设。在建设层面，推动数据中心与可再生能源的融合开发，构建综合能源系统，提升绿电消纳能力。

　　在调度层面，探索算力负荷的时空灵活性，通过优化调度实现绿色算力资源的高效利用。在市场层面，完善绿电交易机制，推动数据中心参与绿电、绿证交易，探索“碳-电”市场协同，以市场化手段加快数据中心的绿色化进程。