2026年7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）“新一代人工智能基础设施·先进计算网络与算电协同论坛”在上海世博中心圆满收官。作为国内率先深耕算电协同领域的代表性科技企业，合肥中科类脑智能技术有限公司董事长、CEO刘海峰受邀出席论坛，并作题为《Token经济下算电协同最优路径探索》的主旨报告，系统阐述了中科类脑在算电协同方向的技术演进逻辑与规模化落地实践，为面临能效瓶颈的AI产业提供了一套兼具前瞻性与实操性的整体解决方案。
AI爆发背后的能效挑战：算力增长遭遇电力天花板
当前，全球人工智能正加速迈入规模化应用新阶段。大模型持续向多模态、具身智能及世界模型演进，驱动算力需求呈指数级攀升。算力基础设施的建设能力与部署效率，已成为衡量国家数字经济发展质量的关键标尺。然而，在算力规模快速扩张的同时，电力供给能力、能源成本压力与碳排放约束正日益趋紧，构成制约AI可持续发展的刚性制约。据行业统计，现阶段智算中心的电费支出已占整体运营成本的六成以上，部分低负载率项目中该比例甚至突破七成。长期以来，算力产业普遍奉行“重芯片、重集群、轻能源”的发展范式，竞争焦点集中于硬件性能、集群规模等算力维度，而对电力系统的稳定性适配、能源价格波动应对、全链路能效优化等关键议题重视不足。随着大模型推理成为主流应用场景，“Token生成效率”即“每度电可产出多少高质量Token”，已成为决定AI服务边际成本与商业可行性的核心变量。与此同时，我国新能源装机容量持续跃升，风电、光伏等清洁能源占比稳步提高，但其固有的波动性与间歇性特征，与算力中心对连续、稳定、高密度用电的刚性需求之间存在显著结构性错配。一边是绿电消纳难、弃风弃光压力加大，一边是算力中心用电贵、碳足迹高，二者之间的协同空间尚未被有效激活。在此背景下，算电协同已不再是锦上添花的优化选项，而是AI产业穿越增长瓶颈、迈向高质量发展的战略必选项。
从理念共识到工程落地：算电协同的产业化进程
算电协同的价值共识，近年来已在政策端与产业端同步强化。2026年，“算电协同”首次纳入政府工作报告，“十五五”规划纲要亦明确提出要统筹推进绿色电力与算力基础设施一体化布局，从国家战略高度为产业发展锚定方向。但在具体实施层面，该领域仍长期处于概念研讨与局部试点阶段，缺乏统一的技术框架、标准化的产品体系以及跨域协同的运营机制。电力系统与算力系统分属不同监管体系与技术生态，标准不兼容、调度难协同、数据不互通、权责不清晰等问题突出。作为国内最早开展算电协同系统性研发的企业之一，中科类脑以电力调度智能化、算力资源池化、Token生产精细化为三大支点，打破传统算力平台与能源管理系统各自为政的局面，构建起覆盖“源—网—荷—储—算—用”全环节的协同技术底座。本次WAIC论坛上，中科类脑所展示的工程化成果，与多位院士的战略研判形成有力呼应：中国工程院院士高文提出的“Z级算力+P级光网络+GW级电力”ZPG协同架构，为AI新型基础设施设定了清晰的量化演进路径；中国工程院院士郭剑波关于算力与电力双向柔性互动的构想，则从能源系统视角印证了算电协同的底层逻辑必要性。而中科类脑打造的算电一体化平台，正成为支撑人工智能产业稳健前行的重要基础设施支撑。
Token经济时代的协同范式：全链路优化的核心机制
情感新闻资讯类网站模板(带手机端)，支持可视化，自定模型内容，简洁后台易上手，支持自定义内容栏目等。模板特点： 1、安装即用，自带人人站CMS内核及企业站展示功能（产品，新闻，案例展示等），并可根据需要增加表单 搜索等功能（自带模板） 2、带手机端 3、前端banner轮播图文本均已进行可视化配置 4、伪静态页面生成 5、支持内容模型、多语言、自定义表单、筛选、多条件搜索等功能 6、支持多种URL
刘海峰在演讲中正式提出“度电智能”发展理念，直击当前AI产业的认知盲区——真正制约其可持续发展的并非算力总量，而是单位能耗下的智能产出效率。公开数据显示，人脑的能效比约为当前主流AI芯片的500–1000倍，单纯依靠硬件堆叠的发展路径难以维系长期竞争力。进入Token经济时代，AI产业的核心比拼将由“拥有多少算力”转向“一度电能生成多少高价值Token”。基于这一判断，中科类脑构建了“电—算—Token”三位一体的全链路协同范式，其核心在于部署一套具备博弈决策能力的智能协同中枢，实现电力供给、算力调度与Token生成三大要素的实时联动与动态平衡，而非简单叠加三个独立子系统。在电力侧，方案将电能重新定义为一种可感知、可预测、可调控的弹性资源。通过融合微电网智能管控、电力现货市场交易响应、全域PUE精细化治理、虚拟电厂聚合调控四大能力，系统可依据风光出力曲线自动调节算力任务负荷：在绿电富余时段提升推理与训练负载，在出力低谷期智能降载非关键任务，既提升新能源就地消纳率，又压降整体用电成本。在算力侧，方案突破异构芯片壁垒，实现CPU、GPU、NPU等多架构算力资源的统一抽象、统一纳管与统一调度。全国范围内分散的闲置算力节点均可接入平台，按需分配、按质匹配、按效计费，大幅提升异构算力资源的整体利用率，缓解结构性算力浪费问题。在Token侧，方案贯穿模型编译优化、KV Cache分层缓存、推理引擎加速等全栈技术环节，从算法与软件底层提升单次推理的Token产出密度与质量稳定性，摆脱对硬件规模扩张的路径依赖。通过软硬协同的深度优化，真正释放每一瓦算力的潜在价值，让算力投入切实转化为更多高质量Token输出。
落地验证：从技术构想到产业实效的闭环转化
任何前沿理念的生命力，最终都要经受真实场景下的效能检验。中科类脑算电一体化平台的实际运行数据显示：在同等硬件配置与电力输入条件下，集群Token吞吐量达行业平均水平的2–3倍；异构算力综合利用率突破90%；智算中心整体电力成本下降约20%。这意味着，在不新增算力设备与不扩大用电容量的前提下，AI服务的Token产能可实现倍增，同时运营成本显著压缩。依托该技术体系，中科类脑创新推出“1+3”架构的算电协同型“Token工厂”商业模式。区别于当前市场上普遍聚焦单一算力加速环节的Token工厂，中科类脑的Token工厂贯通“新能源发电设施—智能算力芯片—大模型架构—Token生成服务”完整价值链，实现从能源源头到智能产出终端的端到端可控、可溯、可优化，根本目标是推动高质量Token的规模化、低成本、普惠化供给，降低AI应用门槛，加速技术在全球范围内的普及与渗透。业内专家指出，中科类脑的实践标志着算电协同已由理论探索迈入产品成熟与商业验证的新阶段。作为技术探路者，中科类脑不仅交付了具有自主知识产权的系统级解决方案，更构建起一套可复制、可推广、可演进的AI新型基础设施范式，为后续产业规模化落地提供了坚实的技术基石与实践样板。
长远图景：算电协同重塑AI基础设施生态
展望未来，算电协同的价值远不止于短期的成本节约与效率提升，更将深刻重构AI基础设施的技术逻辑、评价体系与产业格局。随着协同技术持续迭代升级，“度电智能”有望逐步取代“算力密度”“集群规模”等传统指标，成为衡量区域AI发展水平与产业健康度的核心标尺，引导行业发展重心从粗放式扩张转向精细化运营与绿色化发展。中科类脑所开创的全链路协同路径，不仅是一套技术方案，更是一套面向未来的标准接口、协作范式与生态协议。它将为行业提供可对齐的技术基准、可复用的工程模板与可扩展的协同机制，加速算电协同产业链上下游的融合创新与生态共建，从而夯实我国人工智能产业高质量发展的底层基础设施根基。
