算电协同缺一个“中间层”，申威睿思已经拿到入场券 | 36氪专访

36kr王顺·2026年10月15日 09:00

算力能不能跟着电力走，正从一个技术问题，变成一道经营题。

文 | 王顺

编辑 | 子沐

一家AIDC想赚钱，建好机房、买好卡只是开始。更关键的是，它要回答一组更具体的问题：任务从哪里来，放在哪里算，什么时候算，每一次计算要付出多少电费。

过去，算力调度更多围绕资源和交付展开。如今，电价、绿电曲线和电网负荷，也开始进入同一张决策表。工信部数据显示，截至2026年6月底，全国算力设施上架率为71.4%，约三成闲置；部分西部千卡级智算中心上架率不到50%，上了架的服务器实际利用率不到30%。其中，电力接入是最值得关注的约束之一。

这一现象绝非国内独有，近日谷歌与Constellation Energy签署了3.59GW长期能源协议，微软、亚马逊、Meta也在试图通过长期协议或目标来提前锁定核电等稳定电源。这意味着，未来AI的瓶颈未必是大模型或计算卡，而可能是电力。由于电网、变电站、电源的建设周期以年计，大模型和计算卡迭代却以月计。在这种节奏错配之下，谁能拿到电力，谁就可能占住先机；一旦接入滞后，算力卡只能排队或闲置。

2026年，“算电协同”被写入“十五五”规划纲要，要求推动绿色电力与算力协同布局。但政策热度不等于产业进度，算力任务脉冲式波动，电网要求稳定安全；大量AIDC以裸金属形式出租，投资方关心两年半回本和残值变现，而非长期运营；电力交易市场尚未全国统一，省间壁垒仍在。

算力能不能跟着电力走，正从一个技术问题，变成一道经营题。

这个落差，正成为新势力公司的机会。合肥申威睿思信息科技有限公司（简称：申威睿思）正是一家试图卡住算电协同“中间层”的公司。申威睿思CEO宫琛说话温文尔雅，给判断时却很少绕弯子：公司不做重资产算力中心，也不做单纯能源AI，而是从电力侧出发，把能源AI能力延伸到算力调度与交易，卡住算电协同的“中间层”。

申威睿思CEO宫琛

在宫琛看来，算力与电力两大领域正在从规模扩张转向对收益的追问。资本与客户都在关心同一组问题：建了这么多算力中心，能产生多少真实的电网调节收益？可调节的算力负载，又如何转化为电网可调度、可计量、可结算的调节能力？

他给出的解法，是让算力学会跟着电力走。但怎么走、谁来调度、收益怎么算，才是申威睿思真正要回答的问题。

算力和电力之间，需要一个“中间层”

“万象灵和”是申威睿思的算电协同智能调度平台，定位是算力与电力之间的“顶层大脑”。它要做的，是把算力任务、电力价格和电网约束放进同一个调度体系。乍看之下，它似乎只是一层调度软件。但它要解的，是一个结构性矛盾：算力要便宜、灵活，电网要安全、稳定。

从负荷特性看，AI训练负荷可延迟、可中断，有调节潜力，但默认不跟电网指令走；AI推理负荷实时连续，降频或中断会影响服务，调节空间有限。而参与电网调节，又需要长期投入、聚合运营和可中断承诺，收益慢且不确定。因此，算力侧即便具备一定可调空间，也难形成持续参与调节的商业动力。

宫琛认为，这种动力不足，不能简单归结为技术上的“调不动”，也不完全是机制上的“不愿调”，而是产业阶段本身的问题：算力投资回报周期短，运营长期化要求高，两者之间还没有形成共识。

实际上，不少投资算力资产的人，把它当成一门快进快出的生意。贸易商和短线资金入场后，行业对长期运营考虑不足——大量资金砸在买卡、建机房上，真正运营起来，电费却占运营成本40%以上。回本之后怎么持续运营，目前讨论的人并不多。

“但是，国家在算电协同的站位非常高。”在宫琛看来，算力大部分由民营机构建设，电力则由国家队主导，算电协同的本质，是算力的用电行为要接入电力调度体系。他认为，早期的野蛮生长之后，市场最终要经过梳理和收敛，形成一体化、全方位的运营机制。“‘十五五’规划讲算电协同，我理解的核心就是四个字‘可调可控’，不是建完了事，而是让每一度电、每一张卡都在调度体系里。”

此外，电力市场本身也还没给出足够的激励。全国统一电力市场仍在推进，省间壁垒、地方协议、电网安全约束层层叠加，算力主体参与电力市场，算下来收益覆盖不了风险。技术上的“调不动”，可以靠产品和工程解决；但机制上的“不愿调”，就得靠利益的重构。

而在收益机制理顺之前，算力项目要面对两个更硬的约束：需求真实性决定有没有收入，电力获取和调度决定能不能上线、能不能低成本运营。电价不是收入保障，但电力是硬约束。

这就留下了一个空白区域。电网的第一责任是保证电网安全，运营商、国网、发电集团各有自己的职责边界，不愿或不便越界去做算力与电力之间的撮合调度。业内有一种说法：比特和瓦特之间的语言并不相通，算力和电力之间缺少一个“中间层”。

宫琛非常认同上述观点，“电网不知道算力哪些任务可调，算力不知道电力何时便宜、何时紧张，双方互为‘黑箱’。正因为这种信息不对称，才需要中间人去撮合、选优，这个市场才能够成立。”

算电协同

以万象灵和为支点，申威睿思的定位正是中间层。它不拥有重资产算力中心，也不满足于单纯能源AI，而是希望让算力任务跟随绿电曲线和电价信号跨时空调度。

目前，申威睿思已入股上海硅燃科技有限公司（简称：硅燃科技），进一步深化与中国电信在算力领域的合作。据悉，硅燃科技是中国电信体系内上市公司国脉文化参与投资的企业。

以与中国电信合作为基础，申威睿思已推动多个地区IDC节点接入，整合了约2万P可调度算力，落地六十余个电力标杆项目，并在江苏苏州、内蒙古乌兰察布、新疆克拉玛依部署了算力网络集群，形成了跨域算力资源池。

申威睿思跨域算力节点地图

海外也有先行者。成立于2024年美国企业Emerald AI，做的就是把AI数据中心变成电网可实时调度的柔性资产。它已经和英国国家电网达成战略合作，并落地了测试试点；2026年8月，公司完成1.5亿美元A轮融资，投后估值10.5亿美元。

在国内，申威睿思的入场券是来自公司在能源与算力两侧的长期积累：能源侧对电力运行与交易规则的理解，算力领域的合作为平台提供了资源接入和应用场景。两者不是简单拼接，而是能力互补，这才让申威睿思成为算电协同中间层较早入场的玩家之一。

从能源AI到算电协同

2026年，算电协同的“局”在变。

政策端，算电协同写入政府工作报告和“十五五”规划纲要；产业端，能源央企与三大运营商密集签约，合作方向直指算电协同；资本端，诸多公司接连完成融资，资本持续下注。

宫琛的体感，就长在这些事件里。过去一年，他明显感觉到，投资人不再只看PPT，而是一批批奔赴项目现场，看平台有没有真实调度收益；讲愿景、靠Demo融资的模式，已经走到尽头。

而申威睿思，已经在部分真实场景中跑通了从调度到收益验证的闭环。

但申威睿思的路径并非一开始就指向算电协同。此前，公司主要在能源侧，围绕国网做能源AI项目，包括大模型推理应用、智能体平台、发电与负荷预测、电价预测及电力交易辅助决策。在宫琛看来，这些项目锤炼了数据能力，也让公司理解了能源行业对数据安全的严苛要求，成为申威睿思进入算电协同的起点。

据宫琛介绍，申威睿思与中国电信的合作，早在几年前就已开始。双方团队曾把算力任务切片，从江苏苏州发到新疆克拉玛依，再通过主干网络返回。对实时性要求不高的推理任务，终端用户几乎无感知，算力客户的成本则明显下降。

2024年前后，跨域算力调度开始从单纯降本，走向与电力供需信号结合。上海用电高峰时，申威睿思的团队把对实时性要求不高的任务放到宜昌算，再返回结果。这让宫琛意识到，算力调度不只是降本手段，也可能是申威睿思从能源行业客户边界中走出来的新方向。

2026年5月，申威睿思正式发布算电协同智能调度平台“万象灵和”。对这家公司来说，这是从能源侧走向算电协同的正式亮相。万象灵和充当“顶层大脑”，让算力任务跟随绿电曲线和电价信号跨时空调度。

但资源互补只是入场，要真正卡位算电协同的中间层，平台还必须解决几个关键问题。宫琛把这件事拆得很清楚：一是AI电价预测，二是算力负荷柔性调节。在这两方面之上，多计算中心的任务调度，决定了跨域算力池能否实现整体收益最大化。

AI电价预测解决的是买电问题。目前多数电力交易仍以省内为主，平台要在本省范围内实时判断电价，并通过储能和负荷调节吸收便宜电价，帮客户降成本。更具体地说，是在电价低谷购电、储能，在高峰放电或转移算力负荷。申威睿思做过一个简单测算：在10兆瓦算电协同场景下，通过GPU功率调节和电力交易寻找更便宜的电，一年有望节省电费约450万元。

这个测算并非没有参照。据公开报道，上海临港某智算中心借助储能和能源大模型智能体，将电费成本从上海地区行业平均值降到0.58元/千瓦时以内，年化电费成本节约7%。

算力负荷柔性调节解决的则是用电问题。平台要调控GPU功率，同时理解算力任务和芯片特性，做GPU功率与算力任务的双向映射和匹配。当电网提出负荷调节需求时，平台需要在任务交付要求内调整GPU功率或任务安排，协调电网约束与算力服务质量。

进一步，平台还要让计算任务可暂停、可迁移、可交易，在合规和电网安全约束下，把任务转移到其他平台并探索收益分润，在多计算中心之间调度，实现计算任务效益最大化。

上述能力的叠加，还能延伸到分布式场景。目前，申威睿思正在探索把分布式光伏与分布式算力匹配，绿电就近消纳，最终输出token或模型服务。在宫琛看来，单纯卖token，竞争激烈，也很难建立壁垒。算电协同真正的价值，是让绿电、调度和算力叠在一起，形成一种别人复制不了的服务能力。MaaS是其中一个模块，但核心壁垒仍在调度和交易。

谈及商业模式，2026年之前申威睿思营收以项目制为主。宫琛的判断是，随着AI带来的生产力逐步释放，未来的增量还是在平台订阅：客户不再为单个项目一次性付费，而是按年持续使用万象灵和的调度与交易能力。宫琛希望到2027年平台订阅收入占比做到15%—20%，2028年达到45%。从做项目到经营平台，才是这家公司想完成的跳跃。

验证才是真正的壁垒

实际上，算电协同并非新话题。过去几年，头部公司争相入场，平台演示一轮接一轮，技术路线也换了好几代。但演示不等于验证，演示可以选最理想的节点、最听话的任务、最配合的电网；验证要面对的是电网安全约束、地方协议、辅助服务市场机制，每一项都需要时间磨合，且很难被普罗大众直接感知。

行业中，一些技术路线想用仿真数据补齐短板。但仿真路线受限于建模能力，多维耦合的建模本身尚未成熟，真正的数字孪生很难构建；真机路线又受限于数据获取，真机数据昂贵、可迁移性低，电力场景的安全约束还进一步压缩了采集渠道。两条路都不好走，行业看似喧嚣，真实调度收益却仍旧稀缺。

这恰恰是申威睿思的机会。多年来，宫琛及其团队不是在演示里跑通，而是在真实电网与算力网络之间跑闭环。电网是最严苛的验证场，安全、稳定、调峰、调频均需要层层筛选，申威睿思从最难场景毕业，等于拿到泛算力场景的通行证。

但对申威睿思这样的企业而言，垂直是入口不是边界。公司在电力侧积累的发电功率预测、负荷预测、电价预测、电力交易策略Know-How，依托万象灵和平台增广微调，对新场景的适配周期能大幅缩短。申威睿思的能源AI积累，正通过大模型重新组织，从一次性的工程交付，沉淀为可复用的模型与策略库，降低新场景的适配成本。