AI 算力能耗测算中国十五五预计每年新增 6000 亿度用电，约等于 3 个上海年用电量

发改委、国家能源局在奋进 “十五五” 系列发布会给出测算，十五五阶段，算力、新能源汽车充电、民生用电叠加带来年均用电增量约 6000 亿千瓦时，这个体量直观对比就是差不多 3 个上海全年的用电量，其中 AI 算力是拉动用电上涨最核心的动力之一，AI 算力耗电高的根源是高性能 GPU 持续高负载运算，不光芯片本身耗电巨大，机房散热、供电配套也会额外消耗电力，很多万卡智算集群一天耗电量就非常惊人，随着大模型训练、AI 推理、AI 视频生成需求持续爆发，算力用电增速远远高于普通工业、居民用电增速，所以现在行业重点推进算电协同，把算力集群往绿电丰富的区域布局，配套储能、液冷降温，控制算力带来的供电压力。

AI 算力耗电高的核心原因

1. 高性能 AI 芯片功耗高，单张高端 GPU 功耗普遍六七百瓦，上万张芯片组成万卡集群，芯片本身功耗就达到兆瓦级别
2. 算力集群需要不间断运行，训练、推理任务大多是 7×24 小时持续跑，不能频繁停机
3. 散热能耗占比很高，传统风冷机房散热耗电通常占到算力总耗电 30% 左右，液冷方案可以降低这部分损耗
4. 配套损耗：UPS、配电、监控等机房基础设施，都会持续消耗额外电量

相关用电参考数据

降低 AI 算力耗电的主流方案

• 液冷散热：替换传统风冷，降低散热能耗，提升 PUE（能源使用效率）
• 绿电配套：把智算中心布局在风电、光伏、水电丰富的西部地区，使用可再生能源供电
• 错峰调度：算力任务优先安排在夜间绿电富余时段运行，配合储能调峰
• 芯片与模型优化：轻量化模型、稀疏推理、更低功耗的新一代 AI 芯片，减少单位 Token 耗电
• 算电协同规划：电网提前配套扩容，算力项目审批和电力供给同步规划

后续发展重点

1. 十五五期间算力用电还会持续走高，推理类任务用电占比会慢慢超过模型训练
2. 国家要求 2030 年电力供应充裕度保持大于 1.1，预留保供余量
3. 算力枢纽、智算集群建设不再只看土地和带宽，电力资源变成最重要前置条件
4. 绿色算力、低碳算力会成为后续项目审批、行业发展的硬性导向

【相关 FAQ】

问题 1：AI 算力带动每年新增 6000 亿度用电，是不是全部都是 AI 算力单独消耗的？

回答 1：不是，中国十五五预计每年新增 6000 亿度用电量是算力、新能源车充电、民生等多类需求叠加的总增量，AI 算力是拉动这部分用电上涨最主要的来源，并非全部由 AI 算力单独消耗。

问题 2：AI 算力耗电为什么这么高，普通服务器和 AI 算力耗电差别大吗？

回答 2：AI 算力依靠高功耗 GPU 持续运算，普通服务器多用 CPU，单卡功耗低很多，万卡 AI 集群、持续训练推理加上散热配套，让 AI 算力的单位算力耗电量远高于传统服务器。

问题 3：AI 算力新增 6000 亿度用电等于 3 个上海，上海一年用电量大概是多少？

回答 3：按照发布会换算口径，上海全年用电量大约 2000 亿千瓦时，6000 亿度的用电增量折算下来大约相当于 3 个上海全年的用电量。

问题 4：AI 算力耗电快速上涨，现在有什么办法减少 AI 算力的电力消耗？

回答 4：降低 AI 算力耗电可以采用液冷散热、使用绿电、模型轻量化、错峰调度算力任务、升级低功耗 AI 芯片等方式，也就是现在主推的绿色算力方案。

问题 5：AI 算力用电增长这么快，会不会出现供电不够的情况？

回答 5：官方已经提出算电协同方案，提前布局电网扩容、源网荷储配套，2030 年电力供应充裕度保持大于 1.1，预留保供余量，同时引导算力向绿电充足区域布局，缓解供电压力。

【参考资料】

[2026-11-08]（算力增长遭遇电力硬约束：每年新增 3 个上海用电量，数据中心投资逻辑生变）腾讯新闻

[2026-07-10]（算电协同：从 “概念” 到 “落地” 的加速跑）国家能源局官网

[2026-06-27]（国家能源局：将强化算电协同部署，预计全国年均用电增量将达 6000 亿度）长江商报

【免责声明】

本文内容为发改委、国家能源局发布会公开信息整理，AI 算力相关用电增量 6000 亿度为十五五阶段整体用电增量预测值，并非 AI 算力单独耗电；预测数据属于中长期预判，受算力发展节奏、绿电技术、节能技术迭代影响，实际用电量存在变动；所有能耗对比、案例数据仅作科普参考，不代表精确计量结果，最终官方统计数据以国家能源局后续正式发布文件为准。