2026年3月，政府工作报告中，明确提到了要“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，这是算电协同首次被写入国家战略中。而所谓的算电协同，就是将算力负荷与电力供给动态匹配，储能则是实现算电协同的核心硬件。
2026年，美国正全力推进人工智能基础设施建设，Alphabet、亚马逊、Meta和微软等科技巨头计划当年在相关项目上投入超6500亿美元，试图抢占AI算力竞争的制高点。然而，这场千亿级别的基建热潮，却遭遇了电力基础设施“卡脖子”的致命阻碍，导致今年美国半数数据中心建设项目被迫延期或取消，算力扩张计划陷入停滞。
随着我们步入未来几年这一需求与投资空前高涨的时期，摆在数据中心开发商面前的问题已不再是需求是否会兑现，而是如何构建出既能适应AI应用，又能实现负责任、可靠且可持续扩展的基础设施。
中国模型为什么更容易在全球 API 市场上报出低价？表面上看，这是模型能力和价格的胜利；再往下拆，会发现真正拉开差距的，不只是算法和工程，而是更底层的变量——电。更准确地说，是电价、电网，以及围绕数据中心形成的整套基础设施。
算力出海其实是“境外数据入关”，是境外数据进入中国进行“加工”之后再出国，还需要相关的政策配合。
英伟达(Nvidia)和Emerald AI表示，他们正与包括AES Corporation、Constellation Energy、Invenergy、NextEra Energy、Nscale Energy&Power以及Vistra在内的多家美国主要电力生产商联手，共同开发新一代“AI工厂”。
