论坛现场照片
袁宇波（国网江苏电力科学研究院）、陆钢（中国电信研究院云网融合技术研究所）、黎灿兵（上海交通大学）、吴秋材（浦江实验室）带来四场引导报告；曹一家、石佳磊、俞俊等作为思辨引导嘉宾。现场汇聚电网、算力运营、高校、政府、安全行业的产学研各界专家参与思辨研讨。
、CCF YOCSEF上海-技术论坛
核心观点
本次论坛汇聚电网科研院所、运营商、国家实验室、高校、算力产业等领域专家参与思辨。全场围绕算力与电力双向耦合的核心矛盾、算力柔性调峰的现实瓶颈、大模型错峰调度的业务分层三大议题展开深入研讨，最终形成了以下输出：
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厘清算电协同核心矛盾：并非单向主导，需要双向适配、分场景落地。
算力刚性需求与电网承载上限不存在单一主导关系，短期算力业务倒逼电网升级，但电网安全红线不可突破；要按照业务属性差异化处理，自动驾驶、支付等实时高可靠业务由电力优先保障，离线训练、预处理等时延宽松任务适配电网调峰需求，长期目标实现算力与电力双向耦合，把电力约束纳入算力调度输入条件，同时释放算力柔性成为新型电力系统可调资源。
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明确算力作为柔性调峰资源的现实瓶颈与实施路径。
算力具备理论调峰潜力，但受物业‑租户权责割裂、商业收益难以覆盖业务损失、跨行业标准与数据接口缺失、电网振荡安全风险四大障碍制约，无法直接大规模开展任务级调峰调频。落地应循序渐进，优先挖掘 UPS、储能、冷源等机房现有硬件参与调节；任务层面大规模柔性调度，必须配套电力市场机制、跨行业标准、风险赔付制度之后再逐步试点推进。
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提出大模型错峰调度的业务分层框架
论坛将算力任务划分为红区不可调度、黄区有限可调、绿区高调度潜力、机会型弹性任务四类，为分时错峰调度提供业务参考；同时点明两大现实卡点：缺少算力任务自动画像标签工具、错峰带来业务损失的责任划分与商业保险机制缺失。
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算电协同是系统性工程而非单点技术攻关
算电协同落地不能只依靠技术攻关，需要同步推进技术、市场交易、行业标准、权责制度建设，后续应把本次论坛梳理的问题清单转化为产学研联合攻关与试点实践的切入点。
引导报告
本次论坛邀请了电网科研院所、运营商、高校、国家实验室等领域的四位专家带来引导报告，多视角拆解算电协同现实挑战。
袁宇波
新型电力系统下算力资源挖掘与算电协同调度
袁宇波｜国网江苏电力科学研究院。结合国内外算力中心事故案例（美国 PGM 电网算力集群集中脱网、山西大同算力中心功率振荡现象）指出，高密度 AI 算力机柜具备大容量、强功率波动的负荷特征，对供电质量、电网安全稳定带来全新挑战。他分析 800V 直流供电、固态变压器 SST 等下一代算力中心供电技术演进路线。同时点明现实矛盾：电网迫切希望算力中心的 UPS、柴油发电机、冷热负载可以作为柔性调节资源参与调峰，但算力中心属于租户托管运营模式，很难调动上层业务的 Token 算力任务；跨区域 Token 算力调度、电力现货市场联动，是未来算电协同的重要探索方向。
陆钢
算电协同的思考和探索
陆钢｜中国电信研究院云网融合技术研究所。从运营商产业实践视角出发，提出当前算电协同存在三大现实壁垒：时空错配、数据系统壁垒、跨行业标准缺失。他介绍国内多地试点实践：江苏单集群内部负载调度、青海省内算力‑绿电资源联动、上海‑福建跨省算力负荷迁移试验。同时提出算电协同发展三阶段判断：当前尚处于探索期，距离大规模商业化落地仍有较长周期；要重点打磨跨域算力调度平台，推动 Token 与碳指标、电价信号打通，沉淀可复用标杆案例。
黎灿兵
多场景算力中心高品质电力供应保障技术
黎灿兵｜上海交通大学。抛出一系列尚未完全形成标准答案的开放性研究命题：算力负荷与地铁等非线性负荷接在同一变电站，是否会诱发系统振荡？气象灾害场景下，如何区分算力业务优先级，在供电受限时优先保障生命线业务；面向信息‑物理耦合系统，如何防范网络攻击诱发算力‑电网连锁故障。他建议学界与产业界共同聚焦上述问题，形成问题清单，联合开展攻关。
吴秋材
DeepLink 人工智能开放计算体系落地实践及算电协同思考
吴秋材｜浦江实验室。介绍浦江实验室 DeepLink 异构算力调度平台，平台可实现国产多类芯片混合训练、混合推理，完成跨地域异构算力资源的统一编排。他提出，DeepLink 可以作为中间层载体，向上承接大模型业务任务，向下对接硬件与电力度量体系，未来有望构建从业务 Token 到底层电力消耗的全链路度量闭环，为基于电价、绿电信号的智能调度提供底层支撑。
Panel 思辨
茶歇合影后进入核心思辨环节，全场围绕预设的三大议题，来自电网、算力运营、高校、政府、安全行业的参会同仁充分交换观点，不追求唯一标准答案，聚焦现实矛盾、技术约束、商业模式、制度权责展开碰撞。
议题一：算力负荷刚性需求 VS 电网调节能力上限，谁是主导变量？
现场形成共识：不存在简单的单向主导，需要分阶段、分业务类型看待。
短期视角：算力业务的刚性需求倒逼电网迭代升级；但电网安全红线是不可突破的硬约束，当输电、消纳能力触达天花板时，电网会反过来约束算力中心的建设规模。
任务维度：高可靠、低时延的核心业务，电力必须优先保障；而离线训练、批量预处理这类时延容忍度高的任务，则可以更多适配电网的调节需求。
对比海外经验：美国 AI 算力爆发直接推动能源基础设施改造；国内电网底子雄厚，但西部算力枢纽仍然面临新能源消纳、网络时延双重制约。
多位嘉宾提到，长远目标应当追求双向奔赴：让电力约束成为算力调度的输入参数，同时挖掘算力柔性，成为新型电力系统的可调资源。
议题二：算力负荷作为可调节柔性资源参与电网调频、调峰面临的挑战及对策？
大家一致认为，算力理论上具备柔性调节潜力，但距离常态化落地仍有多重现实阻碍。
主体权责割裂：算力中心多为“物业托管模式”，机房物业拥有 UPS、储能、柴油发电机，但是 GPU 算力业务归属于上层租户。物业无法随意调整租户业务，造成明明机房存在调节硬件资源，却难以参与电网调峰。
商业账难以打平：现阶段电力辅助服务、现货市场的差价收益，很难覆盖算力任务迁移、业务性能下降带来的经济损失，企业主动参与调节的内生动力不足。
技术与标准缺失：算力任务与电力消耗之间缺少统一映射模型，不同芯片、不同任务功耗差异巨大；算力网与电网两套系统数据相互隔离，缺少跨行业接口标准。
安全风险不可忽视：大规模算力负荷具备冲击性，如果大规模无序响应电网信号，有可能诱发负阻尼振荡，给电网带来新的安全隐患。
现场观点也形成共识：短期内优先挖掘算力中心既有硬件资源（UPS、储能、冷源系统）参与调节；算力任务级别的大规模调峰调频，需要配套市场机制、行业标准之后，才有可能逐步落地。
议题三：探索大模型负荷在不损失业务价值前提下的分时错峰调度可行性
参会嘉宾把大模型算力任务划分为四类，作为错峰调度的基础参考：
红区（几乎不可调度)：自动驾驶、支付、工业控制等实时响应业务，中断会带来安全与业务事故，原则上不参与错峰；
黄区（有限可调)：高并发在线推理，允许小幅度时延抖动，可做有限度错峰；
绿区（高调度潜力)：大模型离线训练、科学仿真，小时级时延容忍，适合迁移至电价低谷、绿电大发时段；
机会型弹性任务：视频转码、离线数据预处理等后端任务，错峰调度空间最大。
研讨抛出两大核心现实难题：第一，任务标签化能力不足。当前缺少成熟工具，实现对集群内每一类算力任务做电能质量、时延容忍度的自动画像，很多算力中心只能一刀切按照最高可靠性标准运行，浪费错峰潜力。第二，损失责任如何界定。一旦错峰调度造成业务体验受损，电网、算力运营商、租户之间的损失赔付、风险划分，缺少成熟制度与商业保险配套。
不少产业侧嘉宾表示：面向对外售卖 Token 服务的商业算力平台，业务 SLA 是生命线，随意错峰会直接损害商业信誉；错峰调度更适合内部科研、非面向 C 端的离线任务场景。大家认为分时错峰是值得长期探索的方向，但不能理想化，要充分尊重业务价值底线，循序渐进试点推进。
论坛总结
裴颂文对整场论坛做总结，他表示本次论坛把电力、算力两大产业的同仁汇聚到一起，跳出纯技术视角，把规划建设、市场交易、权责划分、业务 SLA 约束等现实问题全部摆上台面。算电协同是国家 “十五五” 规划重点方向，但从概念走到真正落地，不是单点技术攻关，是技术、市场、标准、制度的系统性工程。本次论坛只是一个起点，期待后续持续开展跨界交流，把论坛思辨的问题清单转化为产学研联合研究、试点实践的切入点，共同助力新型电力系统与 AI 算力产业高质量协同发展。
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