出现 “弃风弃光”现 象，2022 年西北弃风率约 3%，弃光率约 2%，仍有较大优化空间； 另一方面，数字经济的蓬勃发展推动 AI 训练、数据备份、视频渲染 等算力任务激增，而算力中心属于高耗能设施，单座超算中心年耗电 量可达 10 亿度以上，若依赖火电则与“双碳”目标相悖。基于此， 当地在 “风光”基地周边布局 “绿电算力集群”，借助 “算随电调”模 式实现新能源与算力的协同，既解决了新能源消纳问题，又为算力提

开发更严格的验证技术。同时，我们还必须通过基于知识的监测技术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此 “HVDC+ 绿电”的供电架构。这种架构变革不 仅重塑了数据中心的能源逻辑，更让算力基础 设施成为连接新能源与数字经济的关键枢纽， 为“零碳算力”的规模化落地提供了核心支撑。 数据中心作为集高耗能与高算力于一体 的核心基础设施，正经历从传统“被动电力消 耗者”到电力系统“主动灵活参与者”的范式 转型，逐步成为衔接新能源电力生产、存储与 消费的关键枢纽。其双重价值愈发凸显：一方 面，作为电力数字化的“算力基座”，数据中