在全球数字经济加速发展的背景下，算力基础设施的用能压力不断上升。行业研究显示，训练千亿参数级人工智能模型一次耗电超过5000万度，接近中小城市单日全社会用电量。电力成本已占大模型运营支出的60%以上，能源供给能力正逐步成为影响一国人工智能竞争力的关键因素。中国在这场算力竞赛中表现突出。最新监测显示，国产大模型周调用量已突破4.69万亿Token，多家企业跻身全球调用量前十。支撑此成绩的重要基础，是我国相对完善的电力基础设施以及具有竞争力的能源价格体系。相比美国电网老化、欧洲能源价格波动，中国尤其是广东省更稳定的供电环境，为算力产业节约了可观的运营成本。有测算指出，采用中国算力服务，企业每年可减少约500万美元的研发成本。作为改革开放前沿，广东在能源结构转型中继续走在前列。截至2025年底，全省新能源装机容量达7973万千瓦，首次超过煤电成为主力电源。近三年风电、光伏发电量分别增长200%和262%。在清洁能源占比持续提升的情况下，韶关数据中心集群单位算力能耗较全国平均水平低12%，效率优势更凸显。这一成绩来自“电算协同”的探索。通过绿电直供机制和源网荷储一体化建设，广东推动电力系统与算力需求更高效匹配。作为国家枢纽节点，韶关引入人工智能算法预测新能源出力波动，引导数据中心参与电网调峰，形成“以算调电、以电促算”的联动机制。目前，韶关已吸引22个智算项目落地，总投资621亿元，6.74万架标准机架形成规模集聚效应。专家指出，随着“东数西算”工程持续推进，我国有望在2025年实现数据中心集群绿电供应的全面覆盖。广东的实践为全国提供了可借鉴的样本，也进一步表明：在数字经济时代，能源转型不再只是环保议题，更是产业竞争的重要支点。
算力之争，表面是芯片、算法与应用的比拼，深层则是能源体系与产业组织能力的较量。以更清洁、更稳定、更经济的电力支撑算力扩张，以更智能的负荷管理提升电网运行效率，正在成为数字经济高质量发展的可行路径。谁能把“电力优势”转化为“产业优势”，谁就更有可能在下一阶段的全球竞争中掌握主动。