从ChatGPT看算力增长对电力行业的影响

智慧能源系列专题报告（一）一一算力篇

本篇报告分析了ChatGPT引发人工智能算力增长背后数据中心（IDC）需求增长对电力市场的影响，以及“双碳”和“东数西算”背景下“绿色 IDC+一体化清洁能源基地”协同发展的必然性和可行性。

□人工智能兴起、数字经济发展带动算力增长，智能算力、IDC用电需求增长可观：ChatGPT再次引发全世界对人工智能关注热潮，人工智能发展背后需要强大的算力支撑，对应基础设施是高性能的服务器集群一一数据中心（IDC）。数据中心同时也是数字经济的重要底座，2019年中国数字经济对经济增长贡献率达到了60%以上。随着AI和产业数字化转型等多样化算力需求场景涌现，预计算力需求每年将以 20%以上速度快速增长，相应的对IDC 的需求也在飞速增长。智能算力用电需求庞大，根据我们测算，ChatGPT平均年耗电可达2.58亿千瓦时。IDC更是耗电大户，2021年全国IDC 的耗电量超2100亿千瓦时，到2025年预计将增长至近4000 亿千瓦时，占全国用电量比重预计从2021年2.5%增长至2025年5%左右。算力需求爆发和IDC快速发展带来的电力需求增长非常可观。

□“东数西算”政策加持和成本优势突出，西部地区建设 IDC成为趋势：西部地区土地、用电和人力价格低廉，气候适宜，建设IDC 成本优势突出。数据中心密集的东部地区工商业平均电价约为0.676元/度，西部地区工商业平均电价约为 0.541元/度，电力成本优势明显。此外，数据中心能耗约 40%用于制冷，如果可以利用自然环境冷却将极大降低成本，东部地区年平均气温约为18.3℃，西部地区年平均气温约为10.7℃，十分有利于降低制冷成本。根据估算，环境温度每降低1℃，10万服务器规模的数据中心每天可节省电费 9.6 万元。在政策端，“东数西算”政策提出规划建设10 个国家数据中心集群，其中5个位于中西部地区，将东部算力有序引导西部。政策导向和成本优势使西部地区建设数据中心成为趋势。

□“双碳”目标推动IDC改善能源结构，“风光水火储一体化”清洁能源基地助力建设绿色数据中心：PUE 指标要求愈来愈严，最新技术已能将 PUE值降至1.1以下，通过降能耗方式降碳已然面临瓶颈，从能源结构突破实现进一步降碳成为数据中心的必然选择，政策端也鼓励数据中心采用清洁能源。传统风光发电波动性大，与数据中心对电源稳定性要求存在结构性矛盾。根据我们测算，传统风光电场发电功率难以满足标准 IDC 用电需求，“绿电直购”方式受限。为保证能源供应清洁低碳、高效稳定，“风光水火储一体化”大型清洁能源基地应运而生。“十四五”规划 9 大清洁能源一体化基地，其中7座位于中西部地区，使未来绿色数据中心全部使用清洁能源具备现实基础。我们测算了在清洁能源占比分别提升至60%、90%情况下，数据中心碳排放量将降低40.25%、80.51%。在数据中心用电量全国占比可观背景下，改善数据中心能源结构对实现“双碳”目标意义重大，“绿色数据中心+清洁能源一体化大基地”协同发展模式具有可行性和必然性。

□推荐标的：清洁能源一体化大基地参与者、协同发电技术及设备供应公司等，建议重点关注华能国际。

□ 风险提示：数据中心建设不及预期，清洁能源一体化大基地建设不及预期等。

行业规模

占比%

股票家数（只）	217	4.4
总市值（亿元）	30044	3.6
流通市值（亿	25768	3.7

行业指数

%	1m	6m	12m
绝对表现	-1.0	5.4	4.1
相对表现	2.2	5.3	11.8

资料来源：公司数据、招商证券

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正文目录

一、人工智能兴起、数字经济发展带动IDC增长，用电需求增长可观. 4
1、ChatGPT引发人工智能热潮、数字经济发展带动算力需求快速增长， .4
2、数据中心是算力的基础设施、智能算力和数据中心用电量增长可观.. .5
二、“东数西算"政策加持和成本优势突出，西部地区建设IDC成为趋势：
1、西部地区数据中心建设成本优势突出.. .7
2、“东数西算"助力中西部地区数据中心建设、IDC厂商积极布局西部.. ..7
三、“双碳"目标推动 IDC改善能源结构，“风光水火储一体化"清洁能源基地助力绿色数据中心建设. ..9
1、传统 IDC 能源使用率低、绿色数据中心建设成为未来方向. ..9
2、PUE指标达到技术上限、改善能源结构成为绿色数据中心降碳必然选择...
3、传统风光发电无法满足IDC 能源供应要求.. .10
4、“风光水火储一体化"大型清洁能源基地助力建设绿色数据中心. .. 12
四、推荐标的.. .14
五、风险提示.. ..15

图表目录

图1：ChatGPT模型训练参数增长量.. 4
图2：我国智能算力规模、预测及同比（EFLOPS）， .4
图3:2021年我国算力结构..
图4:2016年以来我国数字经济规模（万亿元） .5
图5：2016年以来我国算力规模及同比（EFLOPS） .5
图6：数据中心服务器集群. .5
图7：我国 IDC 市场规模及同比...
图8：我国在用机架数及同比.. . 6
图9：数据中心用电占全国用电量比重.. .6
图10:IDC主要分布的东西部地区工商业电价（元/度）. ..7
图11:IDC主要分布的东西部地区气温（℃） ..7
图12:八大国家算力枢纽节点布局图. .. 8
图13:传统数据中心能源消耗结构.. .9
图14:数据中心PUE政策要求演变图... ..9
图15:2021年度国家绿色数据中心PUE值 10
图16：宁畅浸没式液冷服务器 B7000，PUE≤1.05... 10
图17:不同发电方式二氧化碳排放量(g/kW·h). 10
图18:风光发电出力曲线.. 11
图19:2021年不同发电方式年平均利用小时数.. .11
图20：截止2022年2月各发电集团签约一体化基地规模， .14
图21：2022年各发电集团签约一体化项目规模及个数. 14
表1:ChatGPT用电量测算.. .6
表2：自然环境温度对数据中心冷却成本的影响. .7
表3：三大运营商及互联网厂商在西部地区数据中心布局规划. .8
表4：标准数据中心需求功率/风光发电实际功率. .11
表5：中国大型陆地风电场装机规模. .11
表6：“十四五"规划中9大清洁能源一体化基地.. .12
表7：国家鼓励数据中心采用清洁能源政策梳理， .13
表8：不同能源结构下ChatGPT二氧化碳排放量及减少比例 .13
表9：2022年华能集团签约一体化基地项目 .. 14

一、人工智能兴起、数字经济发展带动IDC增长，用电需求增长可观

1、ChatGPT引发人工智能热潮、数字经济发展带动算力需求快速增长

人工智能热潮再起，智能算力提供支撑：自2022年11月30日OpenAl公司发布智能聊天机器人ChatGPT以来，引发全世界范围内对人工智能关注热潮。ChatGPT上线不到一周用户突破100万，2个月后用户达到1亿，成为史上用户数增长最快的消费者应用。根据Open AI公布资料，ChatGPT每次训练需要的参数量呈指数级增长。要满足如此庞大的用户访问量和模型训练量，背后离不开强大的智能算力支撑。

》算力表示数据中心服务器对数据进行处理后实现输出结果的一种能力，分为基础算力、智能算力和超算算力，基础算力以CPU芯片输出的计算能力为主，智能算力以GPU、FPGA、AI芯片等输出的人工智能计算能力为主；超算算力以超级计算机输出的计算能力为主。算力常用计量单位为每秒执行的浮点数运算次数（FLOPS），

人工智能行业渗透率逐年提升，我国智能算力规模快速增长：随着人工智能在互联网、金融、工业等行业的渗透率快速提升，我国智能算力需求飞速增长，2021年在总算力中占比达到52%，超过基础算力。

《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2022年中国智能算力规模达268EFLOPS(百亿亿次/每秒),预计到2026年中国智能算力规模将达到1271.4EFLOPS。2021\~2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%。

图1:ChatGPT模型训练参数增长量

图2：我国智能算力规模、预测及同比（EFLOPS）

资料来源：Language Models are Few-Shot Learners、招商证券资料来源：IDC、招商证券

图3：2021年我国算力结构

资料来源：《中国算力指数发展白皮书2022》、招商证券

数字经济发展带动算力需求快速增长：算力是数字经济发展的重要支撑，2021年我国算力总规模超过202EFLOPS（每秒浮点运算次数），近五年年均增速超过30%，算力规模排名全球第二。随着AI和产业数字化转型等多样化算力需求场景涌现，预计算力总需求每年将以20%以上速度快速增长。

》根据中国信通院测算，算力每投入1元，将带动3\~4元的经济产出。2021年我国算力产业规模达到2.6万亿元，直接和间接分别带动经济总产出2.2万亿和8.2万亿元。2012年至2021年，中国数字经济规模从11万亿元增长到超45万亿元，数字经济占GDP比重由21.6%提升至39.8%。

图4:2016年以来我国数字经济规模（万亿元）

资料来源：CEIC、招商证券

图5：2016年以来我国算力规模及同比（EFLOPS）

资料来源：信通院、工信部、招商证券

2、数据中心是算力的基础设施、智能算力和数据中心用电量增长可观

数据中心是产生算力的基础设施：产生算力的基础设施是高性能的服务器集群一一数据中心（IDC）。根据OpenAI披露的资料显示，ChatGPT 训练阶段算力消耗约为 3640PF-days(即假如每秒计算一千万亿次，需要计算 3640 天),需要7\~8个投资规模30亿、算力500PFLOPS的数据中心才能支撑运行。

图6：数据中心服务器集群

资料来源：鲜枣课堂、招商证券

我国数据中心增长旺盛：得益于互联网产业、数字经济快速发展驱动，我国数据中心市场规模高速增长，机架数目稳定上升。根据工信部统计，截至2021年底，全国在用超大型和大型数据中心超过450个，智算中心超过20个。截止2022年6月，我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模近2000万台。

图7：我国 IDC 市场规模及同比

资料来源：《能源数字化转型白皮书》、招商证券

图8：我国在用机架数及同比

资料来源：工业和信息化部、招商证券

人工智能、数据中心电力需求可观：ChatGPT每次运行需要消耗大量电力，根据我们的测算，ChatGPT 年耗电量平均可达2.58亿千瓦时。数据中心更是耗电大户，电力成本占运营成本的60%左右。根据中国IDC 圈数据，2021年全国数据中心的耗电量超2100亿千瓦时，到 2025 年我国的数据中心耗电量预计将增长至近4000 亿千瓦时，数据中心耗电量占全国用电量比重预计将从2018年的1.6%增长至2025年的5.8%。另外，在A100等高性能芯片禁运背景下，我国数据中心建设面临“叠加数量换性能”处境，人工智能、数据中心的用电量将会进一步提升。

ChatGPT耗电量测算：ChatGPT底层语言模型为GPT-3（目前已更新至GPT-4，但模型参数尚未公开），有175B参数，与另一种大型语言模型BLOOM相近（BLOOM有176B参数），BLOOM单次查询耗电量0.00396千瓦时，可以认为ChatGPT与其一致。根据Similarweb 数据，ChatGPT2023年2月访问量达到10亿次，平均每日0.36亿次。假设用户每次访问查询问题数目为1个、5个和10个，我们测算了这几种情况下ChatGPT年耗电量分别可以达到0.52亿、2.58亿和5.16亿千瓦时，计算过程如表1所示。

表1：ChatGPT用电量测算

	查询1个问题查询5个问题查询10个问题
每日访问量/亿次	0.36	0.36	0.36
每日查询总量/亿次	0.36	1.79	3.57
单次查询耗电/×10千瓦时	3.96	3.96	3.96
单日耗电量/万千瓦时	14.14	70.71	141. 43
年耗电量/亿千瓦时	0.52	2.58	5.16

资料来源：Similarweb Data、《Language Models are Few-Shot Learners》、招商证券

图9：数据中心用电占全国用电量比重

资料来源：智研咨询、工信部、IDC圈、招商证券

二、“东数西算”政策加持和成本优势突出，西部地区建设IDC成为趋势

1、西部地区数据中心建设成本优势突出

电价低廉降低运行成本：算力增长带动IDC建设需求旺盛，东部地区应用需求大，但建设IDC的土地、用电、人力成本过高，能耗指标紧张，建设IDC 性价比较低。IDC 分布较多的北京、上海、广东、江苏等相对东部地区平均工商业电价为0.676元/度，而甘肃、宁夏、贵州等西部地区平均工商业电价为0.541元/度，电价成本差异明显。

气候适宜节省制冷成本：空调冷却能耗占数据中心能耗的 40%左右，如果能利用自然环境温度免费降温可以极大降低能耗。根据我们统计，东部地区平均温度约为18.4℃，而西部地区平均气温约为10.7℃，对降低冷却能耗成本十分有利。根据中国气象数据网统计，按工业平均电价每千瓦时0.5元计，数据中心所在地气温每降低1℃，10 万台服务器的标准数据中心机房每天可节约9.6万元。我们也进行了相关测算，每摄氏度环境温度下降可降低冷却成本约10%，电价按0.5元/千瓦时计，10万台服务器规模的数据中心每日节省电费可达7.2万元。

图10：IDC主要分布的东西部地区工商业电价（元/度）

资料来源：国家电网、招商证券

图11：IDC主要分布的东西部地区气温（℃）

资料来源：天气网、招商证券

自然环境温度对数据中心冷却成本影响测算：假设服务器数量10万台，每台功率0.5千瓦，则总功率5万千瓦，并假设冷却功率与服务器功率相同，根据对加州圣何塞的CisCO数据中心研究，提高数据中心机房温度从20℃升高至24℃，冷却水供水温度从6.6℃升高至8.8℃，该数据中心冷却成本节约了21.9%，由于节省的为冷水机组的运行能耗，可以认为环境温度降低2.2°时这部分能耗也将节省，即每摄氏度降低冷却成本约 10%，电价按0.5元/千瓦时，则数据中心每日节省电费可达7.2万元。

表2：自然环境温度对数据中心冷却成本的影响

每摄氏度降低能耗	10.00%
单服务器功率/千瓦	0.6
服务器数量/台	100000
总功率/千瓦	60000
每小时节省电量/千瓦时	6000
平均度电成本/元/千瓦时	0.5
每天节省电费/元	72000

资料来源：《提高数据中心设计温度的可行性及节能分析》、招商证券

2、 “东数西算”助力中西部地区数据中心建设、IDC厂商积极布局西部

“东数西算”助力中西部地区数据中心建设：为解决我国供需失衡、失序发展等问题，国家启动“东数西算”工程，引导数据中心向西部资源丰富地区集聚，实现有序发展。

》2021年5月，国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》明确提出布局全国算力网络国家枢纽节点，规划在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁

夏等8地启动建设国家算力网络枢纽节点，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

2022年2月，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，我国“东数西算”项目正式启动。

图12：八大国家算力枢纽节点布局图

资料来源：发改委、《中国战略新兴产业》》、招商证券

三大运营商、互联网厂商积极布局：在成本优势和“东数西算”政策助力下，三大运营商和相关互联网巨头积极响应，着力布局西部地区，西部地区建设数据中心成为趋势。

表3：三大运营商及互联网厂商在西部地区数据中心布局规划

名称	时间	相关规划
中国电信	2020	明确“2+4+31+X”布局，其中2为内蒙古和贵州数据中心园区，4为京津冀、长三角、粤港澳大湾区和成渝四个枢纽的布局；31+X为包括甘肃、宁夏两个枢纽在内的为31省及X个重点城市的布局。在2+4区域拥有机架规模40万个，并将进一步优化东西部比例，由7:3调整至“十四五”末的 6:4。
中国移动	2022	中国移动(广西)数据中心一期工程建成投产，总投入25亿元，可容纳1.5万个机架，22.5万台服务器，将为打造面向东盟的数字丝绸之路提供新动能。此外广西移动已在全区建成数据中心30 处，遍布14个设区市。
中国联通	2022	加快京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝区域四大国家东数枢纽节点新型数据中心新建、扩建项目，满足国家重大区域发展战略实施需要。在中国布局五大数据中心，其中贵安、乌兰察布是华为云一南一北两大云数据中心，贵安数据中
华为	2021	心一期已投入使用，规划为华为全球最大的云数据中心，可容纳100万台服务器。张北数据中心已于2016年9月投产，部署国内云计算数据中心规模最大的浸没式液冷集群，乌兰
阿里云	2016	察布超级数据中心于2020年6月开始正式对外提供云计算服务，阿里云西部云计算中心及数据服务基地于2020年11月落户成都。

资料来源：各公司官网及新闻、招商证券

“双碳”目标推动IDC改善能源结构，“风光水火储一体化”清洁能源基地助力绿色数据中心建设

1、传统 IDC能源使用率低、绿色数据中心建设成为未来方向

数据中心向低碳绿色转型：传统数据中心能源消耗高，使用效率低，早期数据中心IT设备能源消耗占比不到50%，PUE指标高达2。国家和地方出台一系列针对数据中心低能耗、高质量发展的政策要求，倡导建立绿色数据中心。

》PUE表示数据中心能源使用效率，计算方式为：PUE=数据中心总能耗/IT设备能耗，其中数据中心总能耗包括IT设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，PUE值大于1，越接近1表明非IT设备耗能越少，即能效水平越好。

》政策不断要求降低数据中心PUE指标，提升能源利用效率：2017年，国务院印发《“十三五”节能减排综合工作方案》，要求数据中心PUE值优于1.5；2019年，工信部等《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》要求新建大型、超大型数据中心PUE值达到1.4以下；2021年，工信部《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023）》要求新建大型及以上数据中心PUE降到1.3以下；2022年，上海市出台《关于推进本市数据中心健康有序发展的实施意见》，要求“集聚区新建大型数据中心综合PUE降至1.25左右”。

图13：传统数据中心能源消耗结构

资料来源：中国IDC圈、招商证券

图14:数据中心PUE政策要求演变图

资料来源：《中国智能计算产业联盟》、招商证券

2、PUE指标达到技术上限、改善能源结构成为绿色数据中心降碳必然选择

通过降低PUE实现降碳面临瓶颈：面对政策端PUE指标趋严和绿色低碳要求，IDC企业通常通过改进电源效率密度、采用先进制冷技术、优化选址等方法降低PUE值，进而实现低碳减排要求。根据工信部公布的2021年国家绿色数据中心名单，大部分IDC数据中心PUE基本已降至1.3以下。另外IDC 基础设施供应商也在踊跃探索降PUE技术，联想自主研发的“温水水冷”技术能够把整体 PUE 降到1.1以下，宁畅浸没式液冷服务器也能将 PUE 降至1.1，中科曙光自主研发的浸没式相变液冷技术可将PUE值降至1.04。随着技术进步，数据中心PUE指标接近物理上限，IDC通过降能耗来降低碳排放量方式已然面临瓶颈。

图15：2021年度国家绿色数据中心PUE值

资料来源：工信部、互联网资料整理、招商证券

图16：宁畅浸没式液冷服务器B7000，PUE≤1.05

资料来源：2023宁畅“极致冷静集智计算”、招商证券

改善能源结构成为绿色数据中心降碳必然选择：数据中心作为能源消耗大户，全国用电量占比可观且逐年递增，是实现“双碳”目标的重要对象之一。在PUE值达到技术瓶颈情况下，从能源结构突破是IDC实现进一步降碳的必然选择。在不同发电方式中，风光发电的碳排放量极低。在“东数西算”背景下，IDC向西部迁徙并消纳西部地区充沛的风光清洁能源，既可以实现降碳又可以降低成本。

图17:不同发电方式二氧化碳排放量(g/kW·h)

资料来源：世界核协会、招商证券

3、传统风光发电无法满足IDC 能源供应要求

风光发电不稳定性与IDC用电需求存在结构性矛盾：中西部地区风光能源充沛，价格低廉，与风光电场合作本应是IDC 供电首选方案，但IDC的高性能设备及业务需求对电源稳定性要求极高，与传统风光发电的波动性大、利用小时数低导致的供电不稳定存在结构性矛盾。目前业内IDC电源结构仍以火电为主，占比达70%以上，个别数据中心通过与水电站合作直接购买绿电来实现100%绿电，但地域限制较大，无法推广至整个行业。

图18：风光发电出力曲线

资料来源：《电力工程技术》、招商证券

图19：2021年不同发电方式年平均利用小时数

资料来源：国家统计局、招商证券

传统风光电场发电理论装机功率可以满足IDC用电需求，但供电稳定性无法满足：我们测算了一个标准的数据中心用电需求，其装机功率可以占到目前一般大型风电场、光伏电站发电功率的37.4%、97.8%，理论上传统风光电场的发电功率可以满足IDC用电需求，但由于风光发电的时间不稳定性，若要保持稳定供应，带来的储能成本十分高昂，因此传统风光发电显然无法满足数据中心用电需求。

数据中心用电需求功率测算：假设一个标准数据中心有2000台标准机架，单机架功率10kW，PUE1.3，则装机容量2.6万kW，全负荷运行年耗电约2.28亿度。若电源全部为风光发电，根据2021年风电年平均利用小时数2232小时/年，则需要风电装机容量为10.2万kW，按照10%比例配备储能设备装机容量1.02万kW；若全部光伏发电，根据 2021年光伏年平均利用小时数1281小时/年，需要光伏装机容量为17.8万kW，按照10%比例配备储能设备装机容量1.78万kW。（由于风电光伏发电时间有明显的日内周期性变化，总电量满足要求的情况下，实际需要的储能配比往往非常高，因此风电光伏无法独立为数据中心供电，必须配备其他调节性电源。）目前大型风力发电场装机容量多数在30万kW，一般光伏发电项目装机容量20万kW（以甘肃省为例），一个数据中心用电功率占风电场、光伏电站装机功率分别高达37.4%、97.8%。

表4：标准数据中心需求功率/风光发电实际功率

	风电	光伏
机架数/台	2000	2000
单机架功率/千瓦	10	10
PUE	1.3	1.3
IDC 装机功率/万千瓦	2.6	2.6
能源利用小时数	2232	1281
需求发电功率/万千瓦	10.20	17.78
需求储能/万千瓦	1.02	1.78
需求功率总计/万千瓦	11.22	19.56
实际电场发电功率/万千瓦	30	20
需求功率/实际电场发电功率	37. 42%	97. 79%

资料来源：国家统计局、招商证券

表5：中国大型陆地风电场装机规模

陆地风电场名称	省份/州	装机容量MW
酒泉风电场	甘肃酒泉	7965
大阪城风电场	新疆大阪	500
青海海南州切吉乡风电场	青海海南	1300
巴彦淖尔市乌兰伊力更风电场	内蒙古	300
通辽北清河风电场	内蒙古	300
龙源灰腾梁风电场	内蒙古	300
中广核乌兰察布宏基风电场	内蒙古	296.5
南澳东半岛风电场上海东海大桥风电场	广东	200
襄阳风电场	上海湖北襄阳	100
中广核甘肃民勤红沙岗风电场	甘肃武威	400.5 400
四平风电场	吉林四平	348
辽宁阜新风电场	辽宁阜新	300
通榆风电场	吉林通榆	300
辽宁彰东风电场	辽宁彰东	300
临海括苍山风电场	浙江临海	21.3
南丫风电场	香港	0.8

资料来源：电力网、招商证券

“风光水火储一体化”大型清洁能源基地助力建设绿色数据中心

“风光水火储一体化”清洁能源基地使IDC 全部使用绿电具备现实基础：为保证能源供应清洁低碳、高效稳定，“风光水火储一体化”大型清洁能源基地应运而生，“十四五”规划了9 大清洁能源一体化基地，规划规模超200GW，其中7座位于中西部地区。一个大基地装机容量均在千万千瓦级以上，完全可以满足IDC用电需求，未来绿色数据中心全部使用清洁能源具备现实基础。

》2020年，国家发改委、国家能源局下发了《关于开展“风光水火储一体化”“源网荷储一体化”的指导意见（征求意见稿）》。2021年，国家又相继下发《关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见》以及《关于报送“十四五”电力源网荷储一体化和多能互补发展工作方案的通知》，两份文件标志“风光水火储”和“源网荷储”两个一体化工作正式启动。

表6：“十四五”规划中9大清洁能源一体化基地

基地名称			风电光伏水电火电储能		省份	相关规划辽宁：推动清洁能源建设，其中风电
松辽清洁能源基地	√	√		√	黑龙江、吉林、辽宁	3.3GW，光伏1.5GW；黑龙江：“十四五”启动三大千万千瓦级别能源基地建设；吉林： 2025 年新能源装机达到3000万千瓦。
冀北清洁能源基地	√			√	河北北部	河北：2025年风电、光伏发电装机容量分别达到4300万千瓦、5400万千瓦。宁夏：2025年新能源装机达到4000 万千
黃河几子湾清洁能源基地			√	√	内蒙古、宁夏	瓦；内蒙古：“十四五”末可再生能源装机超1亿千瓦。
河西走廊清洁能源基地	√	√	√	√	甘肃	甘肃：2025年，全省风光电装机达到5000 万千瓦以上。
黄河上游清洁能源基地				√	青海	青海：2030年全省风电、光伏装机1亿千瓦以上、清洁能源装机超1.4亿千瓦。
金沙江清洁能源基地		冏冏		√	四川	四川：2025年底建成光伏、风电装机容量各 1000 万千瓦。贵州：打造乌江、北盘江、南盘江、清水江
雅袭江清洁能源基地		√冏冏			贵州	“水风光一体化”千万千瓦级可再生能源开发基地。2025年发电装机突破1亿千瓦。云南：建设金沙江下游、澜沧江中下游、红
金沙江下游清洁能源基地		√	√	√	云南	河流域“风光水储一体化”基地及“风光火储一体化”示范项目新能源装机共1500万千瓦。
新疆清洁能源基地	√	√	√	√	新疆	新疆：建成/推进建设准东、哈密北和南疆环塔里木千万千瓦级清洁能源基地/保障区。

资料来源：新华社、新闻报道、招商证券

双碳目标落地有力推动“绿色数据中心+清洁能源一体化基地”发展模式：“双碳”背景下，国家出台一系列政策推动数据中心通过自建可再生能源设施、绿色电力交易、认购可再生能源绿色电力证书等方式，提升清洁能源使用比例，“绿色数据中心+清洁能源一体化大基地”协同发展具备可行性和必然性。北京市更是提出2021年及以后建成的数据中心，到2030年可再生能源利用比例要达到100%。

表7：国家鼓励数据中心采用清洁能源政策梳理

时间	政策名称	具体内容
2019	《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》	鼓励数据中心直接与可再生能源发电企业开展电力交易，购买可再生能源绿色电力证书，实现数据中心行业用能的清洁低碳化。
2020	《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》	引导清洁能源开发使用，加快推广应用先进节能技术；推动绿色数据中心建设，加快数据中心节能和绿色化改造。
2021	北京市《关于进一步加强数据中心项目节能审查的若干规定》	鼓励数据中心逐步提高可再生能源利用水平。在碳达峰、碳中和的背景下，鼓励2021年及以后建成的数据中心，通过自建可再生能源设施、绿色电力交易、认购可再生能源绿色电力证书等方式，逐年提高可再生能源利用比例，在2030年达到100%。

资料来源：工信部、发改委、招商证券

提升清洁能源占比对实现数据中心减碳目标意义重大：2025年我国数据中心耗电量预计增长至4000 亿千瓦时，占全国用电量约5.8%，如果能够采用清洁能源，减少排放二氧化碳的量将非常可观。我们以ChatGPT为例，测算了清洁能源占比分别提升至60%、90%情况下，二氧化碳排放量相比原有方式可分别降低40.25%、80.51%，对应2025 年全国数据中心用电量，二氧化碳排放预计将减少1.2亿吨、2.4 亿吨，对实现“碳达峰”、“碳中和”目标意义重大。

以ChatGPT为例测算二氧化碳排放量：假设年消耗电量2.58亿度，碳排放量根据世界核协会公布的不同电源度电二氧化碳排放量测算，其中火电为1.054kg/度，清洁能源为0.046kg/度（风/光/水取平均）。在清洁能源占比30%情况下，ChatGPT运行一年排放二氧化碳19.39万吨，在清洁能源占比分别提升至60%、90%情况下，二氧化碳排放量将降至11.58万吨、3.78万吨，相比原有能源结构分别降低40.25%、80.51%。

表8：不同能源结构下ChatGPT二氧化碳排放量及减少比例

		清洁能源占比30% 清洁能源占比60%清洁能源占比90%
ChatGPT年耗电量（亿度/年）	2.58	2.58	2.58
火电二氧化碳排放量 (kg/度）	1. 054	1.054	1. 054
火电占比	70%	40%	10%
火电二氧化碳排放量（吨/年）	190352.4	108772.8	27193.2
光伏二氧化碳排放量 (kg/度)	0.085	0.085	0.085
风电二氧化碳排放量 (kg/度)	0.026	0.026	0.026
水电二氧化碳排放量(kg/度）	0.026	0.026	0.026
清洁能源二氧化碳平均排放量 (kg/度)	0.046	0.046	0.046
清洁能源占比	30%	60%	90%
清洁能源二氧化碳排放量 (吨/年)	3534.6	7069	10603.8
二氧化碳排放总量 (吨/年)	193887	115842	37797
比原有方式减少		40. 25%	80.51%

资料来源：OpenAI、世界核协会、招商证券

四、推荐标的

人工智能、数字经济发展将带动数据中心建设增长，同时带来非常可观的用电需求增长，在向绿色低碳转型背景下，数据中心将与清洁能源一体化大基地协同发展，一体化基地参与者、协同发电技术及设备供应公司等将直接受益。国内各大发电集团积极参与一体化基地建设，2022年签约“风光储”、“源网荷储”等类型一体化项目近150GW,建议关注华能国际等。

华能国际：背靠华能集团，是各大发电集团中布局一体化基地最为积极的企业，2019 年即提出“两线、两化”战略，“北线”布局风光煤电输用一体化基地，“东线”着力打造一体化海上风电发展带，2021年提出“十四五”期间加快建设“世界一流现代化清洁能源企业”战略目标。截止2022年2月，华能集团签约一体化基地项目规模达40GW，在同行中遥遥领先，2022年全年签约一体化基地项目合计达13个，签约数量排名领先。作为我国重点发展清洁能源的龙头企业，将从清洁能源一体化基地建设中受益明显。

图20：截止2022年2月各发电集团签约一体化基地规模图21：2022年各发电集团签约一体化项目规模及个数

资料来源：北极星太阳能光伏网、招商证券

资料来源：《2022年企业风光项目清单》、招商证券

表9：2022年华能集团签约一体化基地项目

日期	签约方	项目名称	规模 (万千瓦)
1月28日	内蒙古兴安盟突泉	华能突泉百万风电基地一期30万千瓦风电项目	30
4月12日	湖北襄阳市枣阳市	华能湖北新能源抽水蓄能一体化能源项目项
5月6日	河北清河县	农光互补发电和储能电站项目
5月11日	力容新能源	风光储输一体化重点项目
5月12日	黑龙江安达市	“网源荷储+多能互补”基地	130
5月31日	湖北省恩施市	风光水储多能互补项目	60
7月6日	甘肃环县	环县风光综合新能源示范项目首批B1B2风光项目	112
10月21	广西来宾市、皇氏集团	来宾农光牧储大基地项目	300
6月14日	广东清远	广东清远大型水、光、气、风一体化多能互补清洁能源产业基地
9月19日	新疆乌什县	新疆乌什县700MW光储一体化	70
7月18日	河北保定	河北保定千万千瓦级风光储等应用示范基地
5月31日	湖北恩施	湖北恩施600MW风光水储多能互补项目	60
9月22日	内蒙古乌拉特后旗	华能乌拉特后旗风光热储一体化项目30万千瓦光热发电项目	30

资料来源：北极星太阳能光伏网、招商证券

五、风险提示

1、经济增速下滑导致数据中心用电需求疲软：宏观经济下滑导致数据中心建设不及预期，进而影响用电量不及预期。

2、“风光水火储”一体化大基地建设不及预期：清洁能源一体化基地受国家宏观战略影响，落地实施需要时间，若建设进度不及预期，会对行业参与者业绩产生影响。

分析师承诺

负责本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。

宋盈盈：CFA，清华大学环境工程本硕，北京大学国发院经济学双学士。2018-2020 年，任招商证券环保公用事业行业分析师。2020-2022年任招商证券美妆时尚行业分析师，重点覆盖珠宝、医美、美妆板块，2022年团队新财富排名第四位。2023年起任招商证券环保公用事业行业首席分析师。

评级说明

报告中所涉及的投资评级采用相对评级体系，基于报告发布日后6-12个月内公司股价（或行业指数）相对同期当地市场基准指数的市场表现预期。其中，A股市场以沪深300指数为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以标普500指数为基准。具体标准如下：

股票评级

强烈推荐：预期公司股价涨幅超越基准指数20%以上

增持：预期公司股价涨幅超越基准指数5-20%之间

中性：预期公司股价变动幅度相对基准指数介于±5%之间

减持：预期公司股价表现弱于基准指数5%以上

行业评级

推荐：行业基本面向好，预期行业指数超越基准指数

中性：行业基本面稳定，预期行业指数跟随基准指数

回避：行业基本面转弱，预期行业指数弱于基准指数

重要声明

本报告由招商证券股份有限公司（以下简称“本公司”）编制。本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。本报告基于合法取得的信息，但本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除法律或规则规定必须承担的责任外，本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突。

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从ChatGPT看算力增长对电力行业的影响

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图表目录

一、人工智能兴起、数字经济发展带动IDC增长，用电需求增长可观

1、ChatGPT引发人工智能热潮、数字经济发展带动算力需求快速增长

2、数据中心是算力的基础设施、智能算力和数据中心用电量增长可观

二、“东数西算”政策加持和成本优势突出，西部地区建设IDC成为趋势

1、西部地区数据中心建设成本优势突出

2、 “东数西算”助力中西部地区数据中心建设、IDC厂商积极布局西部

“双碳”目标推动IDC改善能源结构，“风光水火储一体化”清洁能源基地助力绿色数据中心建设

1、传统 IDC能源使用率低、绿色数据中心建设成为未来方向

2、PUE指标达到技术上限、改善能源结构成为绿色数据中心降碳必然选择

3、传统风光发电无法满足IDC 能源供应要求

“风光水火储一体化”大型清洁能源基地助力建设绿色数据中心

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环保及公用事业行业智慧能源系列专题报告（一）_算力篇：从ChatGPT看算力增长对电力行业的影响-20230321-招商证券-16页