AI用电年增千亿度,工业企业要重新理解电价
电力价格会从过去的“平均电价逻辑”,越来越走向“时段电价、区域电价、容量电价、绿电价格”逻辑。
也就是说,AI不会简单把所有地方、所有时间、所有用户的电价一起拉高。它更可能造成的是:晚高峰更贵,算力集中地区更紧,稳定供电更贵,绿电直连和储能变得更值钱。
国家能源局披露,2025年全国算力中心总用电量已经达到1700亿千瓦时,占全社会用电量1.6%;预计到2030年可能达到8000亿千瓦时,占全社会用电量约6%。这个增速非常快,近3年全国一体化算力网络8大枢纽节点算力用电平均增长率约39.5%,远高于全社会用电增速。
这里面***关键的不是“用电量大”,而是数据中心的用电形态特殊。普通工厂可能有开停机,有淡旺季,有白班夜班;但AI算力中心基本是全天候运行,而且对电压稳定、供电连续性、冷却系统、电网冗余要求都很高。它不是普通负荷,而是“高密度、连续性、高可靠性负荷”。
所以AI对电价的***层影响是:抬高电力系统的基础负荷。
过去很多地方的电力紧张,主要集中在夏季空调高峰、冬季采暖高峰、工业旺季。但现在数据中心、充电桩、空调、工业生产叠加在一起,会把原来比较清晰的用电峰谷结构打乱。南方区域今年5月25日至28日用电负荷连续四天创新高,***高达到2.75亿千瓦,比去年***高值增加1858万千瓦,增幅7.24%,而且创新高时间明显提前。
这说明一个问题:电力系统的压力正在从“夏季个别高峰”变成“更早、更频繁、更晚间化”的压力。
第二层影响是:AI会推高峰段电价和容量成本。
中国电价不是完全市场化自由波动,但工商业电价已经越来越强调分时电价。国家发改委此前明确,分时电价机制就是为了用价格信号引导削峰填谷;系统峰谷差率较大的地方,峰谷电价价差原则上不低于4:1,其他地方原则上不低于3:1,并且尖峰电价可在峰段电价基础上继续上浮。
所以AI对电价的影响,***先体现的不是居民电价马上涨,而是:
工商业用户的尖峰电价更贵,峰谷价差更大,需量电费和容量类成本更重要。
对高耗电企业来说,这一点很现实。比如电炉、冶炼、磨料、白刚玉、棕刚玉、碳化硅、氧化铝加工这些行业,本来电费就是成本大头。未来不是简单看“平均电价每度多少钱”,而是要看你在什么时间用电、当地有没有算力中心抢负荷、有没有绿电直连资源、有没有储能削峰能力。
第三层影响是:AI也可能压低一部分新能源电价。
官方提到一个很重要的词:绿电直连。
国家发改委、国家能源局2026年5月发布的多用户绿电直连政策,明确支持风电、太阳能、生物质等新能源通过专用线路和变电设施向多个用户供电,并且优先支持算力设施、绿色氢氨醇等新兴产业和未来产业开展绿电直连。
这意味着什么?
如果一个地方风光资源很多,但并网消纳能力不够,过去这些电可能发不出来,或者价格很低。现在数据中心可以和新能源、储能、园区负荷打包,形成“电源—储能—负荷”一体化。这样一来,AI算力中心反而可能成为新能源消纳的大买家。
所以结论不是“AI一定让电价***上涨”,而是:
缺电地区、负荷高峰、电网紧张地区,AI会推高电价;
新能源富余地区、绿电直连项目、配储完善园区,AI可能帮助消纳低价绿电。
第四层影响是:电价会越来越区域分化。
以后看电价,不能只看全国平均。AI算力中心主要集中在哪些地方,哪些地方就会先感受到电力压力。深圳就是典型例子。2026年5月1日至27日,深圳信息传输、软件和信息技术服务业用电量同比增长26.71%,其中互联网数据服务业同比增长80.27%;充换电服务业用电量同比增长45.10%。
这类地区未来电价压力会更大,因为它不是单一行业增长,而是数据中心、AI、充电桩、空调、制造业一起推高负荷。
但内蒙古、甘肃、宁夏、青海、新疆等风光资源丰富地区,如果电网消纳和绿电直连政策落地顺利,反而可能形成“低价绿电+算力中心”的产业优势。
所以AI时代的电力价格,核心变化是这四点:
***,全年平均电价未必立刻大涨,但峰段、尖峰、晚高峰电价会更贵。
第二,数据中心集中地区,工业企业用电竞争会加剧,尤其是电网容量紧张地区。
第三,绿电直连、储能、虚拟电厂会变成“降电价工具”,谁能拿到稳定绿电,谁的用电成本就更有优势。
第四,高耗电制造业以后不能只关心原料价格,还要关心当地电力结构。对棕刚玉、白刚玉、碳化硅、电熔材料这类行业来说,未来竞争力很可能不只是矿石、冶炼炉、工艺的问题,还包括:有没有低价电、有没有绿电、有没有错峰生产能力、有没有储能配套。
AI不是简单制造“电荒”,而是在重塑电力价格体系。过去电价是后台成本,未来电价会变成产业竞争力的一部分。谁能靠近便宜电、稳定电、绿色电,谁就能在新一轮制造业成本竞争里占便宜。
资料来源*:棕刚玉订阅号,财联社; *免责声明:本公众号所载内容仅供参考之用,读者不应单纯接受公众号信息而取代自身独立判断,应自主做出决策并自行承担风险。本公众号不对任何因使用本公众号所载内容所引致的损失承担任何风险。

