Четыре ведомства опубликовали важный документ: ИИ и энергетика взаимно дополняют друг друга. Какие новые секторы освоит энергетическая и электроэнергетическая отрасли?

8 мая Национальное энергетическое управление совместно с четырьмя другими ведомствами опубликовало «План действий по содействию двустороннему расширению возможностей искусственного интеллекта и энергетики», в котором обозначены 29 ключевых задач. В данной статье с отраслевой точки зрения анализируются четыре структурные возможности, открывающиеся в энергетической и электроэнергетической отраслях.

8 мая 2026 года Национальное энергетическое управление совместно с Государственной комиссией по развитию и реформам, Министерством промышленности и информационных технологий и Национальным бюро данных опубликовало «План действий по содействию двустороннему расширению возможностей искусственного интеллекта и энергетики» (Документ № 34 от 2026 года Национального энергетического управления), в рамках которого предусмотрено выполнение 29 ключевых задач. В документе отмечается, что к 2027 году будет впервые создана система энергетического обеспечения, поддерживающая инновации в области искусственного интеллекта, а к 2030 году мощности по обеспечению чистой энергией вычислительных центров искусственного интеллекта достигнут мирового лидирующего уровня.

Это первый в Китае специальный политический документ, направленный на интеграцию искусственного интеллекта и развития энергетики. После того как в отчёте о работе правительства на 2026 год «координация вычислений и электроэнергии» была включена в проект новой инфраструктуры, четыре ведомства разработали комплексный институциональный механизм — от концепции до практической реализации — в рамках соответствующего плана действий.

Документ последовательно развивается по единой основной линии: энергетика поддерживает развитие искусственного интеллекта, а искусственный интеллект, в свою очередь, способствует трансформации энергетической отрасли. Это взаимное взаимообогащение представляет собой не простое наложение двух отраслей, а системную реорганизацию пяти ключевых компонентов — энергетики, вычислительных мощностей, сценариев применения, данных и моделей.

Для энергетической и электроэнергетической отрасли ценность данного документа заключается не в общей макроэкономической концепции, а в промышленных возможностях, заложенных в 29 задачах. Каждое направление задачи соответствует чётко определённому дополнительному спросу.

I. Прямое подключение зелёной электроэнергии: от пилотного этапа к масштабному внедрению

В документе отмечается, что ведётся изучение возможности прямого подключения атомной энергетики, водородной энергетики и других источников энергии для обеспечения электроснабжения вычислительных центров. Регулирующие органы призывают вычислительные центры внедрять системы хранения энергии, подключённые к электрическим сетям, а также совершенствовать политику в области прямого подключения к сети экологически чистой электроэнергии для таких объектов. Кроме того, рассматривается использование ценовых инструментов в качестве стимула.

«Прямое подключение к зелёной электроэнергии» — не новая концепция. В декабре 2025 года Гуандунская энергетическая группа запустила в Карамае, Синьцзян, проект по интеграции фотоэлектрической генерации и вычислительных мощностей суммарной мощностью 300 тыс. кВт, сопровождаемый объектами хранения энергии, что позволило снизить совокупные энергозатраты более чем на 40%. Уровень прямого обеспечения вычислительных центров зелёной электроэнергией в рамках ряда проектов «точка‑в‑точку» по всей стране в целом превышает 80%. Однако эти проекты в основном являлись локальными пилотными и не имели всекитайского политического одобрения.

Прорыв данного документа заключается в трёх аспектах.

Во-первых Впервые ядерная энергетика и водородная энергия были включены в официальный политический контекст обеспечения энергоснабжения вычислительных мощностей. Это означает, что источники энергии для вычислительных центров расширились: от преимущественно «ветровой и солнечной энергии» до использования различных видов энергии, что предоставляет разнообразные варианты развития для регионов с различными ресурсными возможностями.

Во‑вторых , чётко указано, что «в зависимости от характера вычислительных задач объекты вычислительной инфраструктуры должны управляться в соответствии с уровнем классификации». Это означает, что не все дата‑центры обязаны быть непосредственно подключены к экологически чистой электроэнергии, однако объекты вычислительной инфраструктуры с гибкими возможностями регулирования будут пользоваться преференциями в рамках государственной политики. Повышение точности этой политики снижает издержки предприятий, связанные с соблюдением нормативных требований.

В-третьих , предлагается «осуществить совместное строительство вычислительных центров искусственного интеллекта мощностью 1 миллион киловатт и соответствующих им энергетических систем». Это качественный скачок — ранее поддержка дата‑центров осуществлялась на уровне нескольких десятков тысяч киловатт, тогда как уровень в 1 миллион киловатт означает, что сами вычислительные объекты превращаются в ключевые узлы нагрузки энергетической системы.

В энергетической и электроэнергетической отрасли здесь сложилось как минимум четыре направления развития.

Новые сценарии развития новых энергетических станций. Когда в документ включено «совместное строительство вычислительных комплексов мощностью 1 миллион киловатт и соответствующих им энергетических систем», логика развития западных баз новых источников энергии меняется — от «генерации электроэнергии и её передачи» до «генерации электроэнергии и её учета». Экономическая модель интегрированного проекта «источник–сеть–нагрузка–накопление» будет переписана.

Сетеобразующие системы накопления энергии превратились из технического направления в необходимое оборудование. В документе чётко указано: «поощрять объекты вычислительной инфраструктуры к установке сетеобразующих систем накопления энергии в целях повышения стабильности электроснабжения и активной поддержки функционирования энергосистемы». В «15‑й пятилетний план» провинции Гуандун уже включён пункт о развитии сетеобразующих систем накопления энергии как одном из ключевых направлений, предусматривающих добавление мощностей на 5 ГВт; при одобрении этого документа национальными органами процесс их индустриализации существенно ускорится.

Инженерный компонент EPC‑проекта микросети. Прямое подключение «зелёной» электроэнергии — это не просто прокладка выделенной линии; оно охватывает всю инженерную систему: сторону генерации, сторону потребления, управление качеством электроэнергии, конфигурацию систем накопления энергии и систему диспетчеризации. Компании‑EPC, обладающие комплексными возможностями интеграции энергетических систем, получат прямую выгоду.

Повысить требования к системе торговли электроэнергией. В документе отмечается «поддержка вычислительных мощностей в целях увеличения доли зелёной электроэнергии за счёт участия в операциях по торговле зелёными сертификатами и зелёной электроэнергией», что означает, что платформа для торговли электроэнергией должна обладать новыми возможностями, позволяющими учитывать особенности вычислительной нагрузки — дифференцированное тарифообразование по времени суток, отслеживание происхождения зелёных сертификатов и интеграцию с учётом углеродных выбросов.

Точка зрения Джуна: Прямое подключение к «зелёной» электроэнергии превращает центры обработки данных из простых «потребителей электричества» в «со‑создателей энергетической системы». Для энергетических и электротехнических компаний это означает, что структура конечного спроса переживает коренные изменения: в списке клиентов уже не только компании электросетевого хозяйства и электростанции, но и операторы вычислительных мощностей и предприятия искусственного интеллекта. Тот, кто обладает комплексной компетенцией — «ресурсы зелёной электроэнергии + выделенная линия связи + настройка систем накопления энергии» — обеспечит себе ключевой энергетический доступ в эпоху вычислительных мощностей.

II. Синергия вычислений и энергосети: нагрузка на вычислительные системы становится «новой переменной» в энергосистеме

Документ предлагает использовать рыночные ценовые сигналы электроэнергии для ориентации вычислительных центров на оптимизацию управления энергопотреблением и межсетевого, межрегионального распределения мощности, а также стимулирует их участие в функционировании электросетей в качестве гибких, регулируемых ресурсов со стороны спроса.

Этот отрывок чрезвычайно насыщен информацией. При детальном анализе он передаёт три ключевых сигнала.

Первый сигнал заключается в том, что вычислительные мощности намерены участвовать в рынке электроэнергии. Ранее центры обработки данных являлись «крупными потребителями» энергосети — они потребляли большие объёмы электроэнергии при стабильных нагрузках, однако в основном оставались пассивными получателями цен на электричество. Теперь же в документе прямо указано, что планирование использования вычислительных мощностей должно осуществляться «на основе рыночных цен на электроэнергию», что означает переход режимов потребления электроэнергии со стороны вычислительных объектов от жёстко фиксированных к гибким. В часы пиковой солнечной генерации можно масштабировать обучающие задачи, тогда как в вечерние пиковые часы несрочные вычислительные задания можно откладывать или переносить в западные регионы. Таким образом, вычислительная нагрузка превращается в гибкий ресурс регулирования энергосистемы.

Второй сигнал — расширение масштабов виртуальных электростанций. Суть виртуальной электростанции заключается в объединении разрозненных, регулируемых ресурсов для участия в управлении энергосистемой. Ранее в её состав преимущественно входили отключаемые нагрузки промышленности и торговли, распределённые системы хранения энергии и зарядные станции для электромобилей. Теперь вычислительные нагрузки официально включены в категорию «гибких, регулируемых ресурсов». Для дата‑центра мощностью 100 мегаватт, если 30% его нагрузки поддаётся регулированию, ежегодный доход от участия в системе управления спросом может достигать десятков миллионов юаней. Когда сотни или даже тысячи дата‑центров будут интегрированы в систему виртуальной электростанции, объём рынка достигнет нескольких десятков миллиардов юаней.

Третий сигнал — глубокая интеграция инициативы «Восток — данные, Запад — вычисления» и программы «Передача электроэнергии с запада на восток». Интеллектуальная платформа интеллектуального распределения вычислительных мощностей, разработанная независимо компанией State Grid Information & Communication, уже внедрена в 12 провинциях, обеспечивая динамическое согласование вычислительной нагрузки и энергоснабжения на уровне миллисекунд. В таких проектах, как в Чжунвэе (Нинся), доля зелёной электроэнергии превышает 60%, а её стоимость составляет всего 45% от уровня цен в восточных регионах. В этой сфере уже формируется жизнеспособная бизнес‑модель.

В энергетическом и электроэнергетическом секторах синергия между вычислительными технологиями и электроснабжением порождает целый ряд новых возможностей. Интеграторы систем виртуальных электростанций должны хорошо разбираться как в правилах торговли на рынке электроэнергии, так и в особенностях вычислительных нагрузок; поставщики программного обеспечения для спотовой торговли электроэнергией необходимо разрабатывать новые торговые алгоритмы, адаптированные к характеру вычислительных нагрузок; агрегаторы нагрузки специализируются на объединении вычислительных ресурсов для участия в рынках вспомогательных услуг; а поставщики оборудования для управления качеством электроэнергии извлекают выгоду из чрезвычайной чувствительности вычислительных объектов к таким явлениям, как провалы напряжения и гармоники.

Точка зрения Хэ Цзюня: Прямое подключение к «зелёной» электроэнергии превращает центры обработки данных из простых «потребителей электричества» в «со‑создателей энергетической системы». Для энергетических и электротехнических компаний это означает, что структура спроса на нижнем уровне коренным образом меняется: в списке клиентов уже не только компании электросетевого хозяйства и электростанции, но и операторы вычислительных мощностей и предприятия искусственного интеллекта. Тот, кто обладает комплексной компетенцией — «ресурсы зелёной электроэнергии + выделенные линии связи + конфигурация систем накопления энергии» — обеспечит себе ключевой энергетический доступ в эпоху вычислительных мощностей.

III. Открытие сцены: от изолированных данных к сценариям высокой ценности

Документ предусматривает создание механизма отбора высокоценных сценариев и публикации соответствующих перечней, а также формирование открытой и совместно используемой платформы для энергетических сценариев. Кроме того, предполагается внедрение механизма замкнутого цикла управления на протяжении всего жизненного цикла — от выпуска сценариев и проведения исследований и разработок до испытаний и верификации, инженерной реализации и оценки эффективности.

Это наиболее инновационная часть документа с точки зрения институциональных новаций.

Речь идёт о давнем структурном противоречии: энергетические компании располагают самыми многочисленными сценариями применения и огромными массивами данных, однако испытывают нехватку специалистов в области ИИ и соответствующих инженерных компетенций; компании, работающие в сфере ИИ, обладают наиболее передовыми алгоритмами, но лишены реальных применений и высококачественных данных.

Раздел документа «Сценарии высокой ценности в энергетической сфере» перечисляет конкретные направления для пяти подсекторов. Чистая энергетика для надёжного и гибкого обеспечения, включая прогнозирование выработки ветровой и солнечной энергии, интеллектуальную эксплуатацию электростанций, интеллектуальное мониторинговое наблюдение за гидроэнергетическими объектами и выявление отклонений в работе атомных станций. Безопасность и стабильная работа энергосистемы, включая интеллектуальную оценку планов развития сетей, диагностику дефектов оборудования, умную диагностику распределительных сетей и поддержку принятия решений на энергетических рынках. Интеллектуальное и эффективное освоение угольной отрасли, включая беспилотную работу горных выработок, предиктивное техническое обслуживание оборудования и интеллектуальные системы предупреждения о рисках. Эффективная разведка и разработка месторождений нефти и газа, включая интеллектуальное моделирование геологоразведочных работ, оптимизацию бурения и создание цифровых двойников нефтегазовых бассейнов. Диверсифицированная интеграция новых форм энергетики, включая интеллектуальную координацию работы энергетических и электрических систем, согласованное управление виртуальными электростанциями и системы предупреждения о рисках, связанных с новыми технологиями хранения энергии.

Почти каждый подсектор соответствует чёткой отраслевой возможности. Для предприятий электроэнергетики и электротехнического оборудования это означает, что само понятие продукта переписывается: трансформаторы — это уже не просто кусок железа, а интеллектуальные узлы, оснащённые датчиками, модулями периферийных вычислений и алгоритмами диагностики неисправностей; распределительные шкафы — это уже не только устройства для включения‑выключения, sondern точки сбора данных, встроенные с возможностями прогнозирования нагрузки и оптимизации энергоэффективности.

Точка зрения Хэ Цзюня: Суть сценарного открытия заключается в том, чтобы превратить «скрытые знания», накопленные энергетической отраслью за несколько десятилетий, в воспроизводимые AI‑продукты. Те предприятия, которые уже подготовились к интеллектуализации оборудования, займут лидирующие позиции в этой волне сценарного открытия, тогда как компании, по‑прежнему придерживавшиеся подхода «продажи аппаратных средств», быстро окажутся на обочине. Речь идёт не о постепенном процессе замещения, а о стремительном переопределении.

IV. Профессиональные крупномасштабные модели: более пяти моделей. Кто будет этим заниматься?

В документе указывается, что основное внимание будет уделено таким сферам, как энергосети, генерация электроэнергии, угольная, нефтяная и газовая отрасли, а также комплексная энергетика, а также будет способствоваться глубокому внедрению в отрасли более пяти профессиональных крупномасштабных моделей. Кроме того, будут ускорены адаптация и оптимизация самостоятельно разработанных интеллектуальных вычислительных чипов и отечественных фреймворков глубокого обучения.

Количественный целевой показатель «более пяти» заслуживает внимания.

Судя по имеющейся в открытом доступе информации, крупные модели для энергетической отрасли — такие как «Паньгу» компании Huawei, модель для энергетики от Baidu, решение для энергетической отрасли от iFLYTEK, а также самостоятельно разработанная сетевыми компаниями модель для диспетчеризации — находятся на стадии формирования. Однако цифра «более пяти» не является конечной точкой — это всего лишь пороговый уровень.

Основной вывод здесь таков: ключевыми барьерами конкуренции в сфере крупных отраслевых моделей всегда являлись не сами алгоритмы, а высококачественные данные и способности к инженерной реализации. Алгоритмы можно открыть, модели — подвергнуть финонастройке, но десятилетние массивы данных сенсоров, случаи отказов оборудования и накопленный опыт диспетчеризации в работе электросетей — всё это невозможно воспроизвести.

Документ также подчёркивает необходимость «содействия сближению и интеграции отраслевых данных в профессиональные крупномасштабные модели» и «ускорения адаптации и оптимизации самостоятельно разработанных интеллектуальных вычислительных чипов и отечественных фреймворков глубокого обучения». Автономность аппаратного обеспечения и конвергенция данных — это истинные «рытьё рвов» в сфере энергетического ИИ.

Для энергетической и электроэнергетической отрасли ключевыми направлениями, приносящими выгоду, являются: поставщики услуг по аннотированию и управлению энергетическими данными — поскольку крупные модели требуют высококачественных данных, а их очистка, аннотирование и стандартизация представляют собой масштабный профессиональный сервисный рынок; отечественные поставщики услуг по адаптации интеллектуальных вычислительных чипов — поскольку адаптация и миграция отечественных чипов, таких как Huawei Ascend, HuaMin и др., в энергетических сценариях требует значительных инженерных ресурсов; а также интеграторы решений ИИ для электроэнергетики, внедряющие возможности крупных моделей в конкретные бизнес‑процессы.

Точка зрения Хэ Цзюня Конкуренция в сфере крупных моделей в энергетике внешне выглядит как борьба алгоритмов, но по сути это борьба за данные. Энергетические и электросетевые компании располагают наиболее важными отраслевыми данными — данными об эксплуатации оборудования, записями о неисправностях, кривыми нагрузки. Ранее ценность этих данных серьёзно недооценивалась. Когда крупные модели требуют такие данные для обучения, компании‑владельцы этих данных получают рыночную власть над ценообразованием. Вопрос в том: осознали ли вы уже ценность имеющихся у вас данных?

V. Холодный анализ: три главные проблемы, стоящие за возможностями

Разбираясь с этим направлением, нам также необходимо проявлять необходимую осмотрительность. Преимущества двустороннего расширения полномочий не обходятся без ограничений.

Во‑первых, Экономическая целесообразность пока ещё предстоит подтвердить. Организация систем накопления энергии для вычислительных центров, участие в рынке электроэнергии и создание прямых связей по поставке «зелёной» электроэнергии — всё это влечёт за собой рост первоначальных инвестиций. В настоящее время эксплуатанты вычислительных центров в основном ориентируются на показатель PUE и операционные расходы, при этом остаётся необходимость в более чётких ожиданиях относительно модели доходов, обусловленных участием в регулировании энергосистемы. В документе упоминаются такие направления, как «ценовая политика стимулов» и «договоры о торговле «зелёной» электроэнергией», однако конкретные аспекты — например, механизмы дифференцированного тарифирования по времени суток, стандарты компенсации за вспомогательные услуги и распределение доходов от зелёных сертификатов — по‑прежнему требуют уточнения через местные нормативные акты и опыт пилотных проектов.

Во‑вторых, Необходимо тонко выверять баланс между безопасностью и открытостью. Энергетическая отрасль относится к объектам критической информационной инфраструктуры. Если оперативные данные энергосетей, нефтегазопроводов и прочего окажутся раскрытыми или использованы ненадлежащим образом, это может повлечь за собой риски, которые невозможно игнорировать. В документе акцентируется внимание на таких технических мерах, как «классификация и градация данных» и «приватные вычисления», однако в практической реализации остаётся вопрос: какие сценарии допустимо открывать, а какие данные — делиться; для этого ещё предстоит достичь отраслевого консенсуса и утвердить соответствующие эксплуатационные стандарты. Слишком быстрое продвижение чревато рисками для безопасности, тогда как чрезмерно медленное развитие не способствует раскрытию ценности данных.

В-третьих, Наблюдается дефицит многопрофильных специалистов. Такие кадры, хорошо разбирающиеся в эксплуатации энергетических систем и одновременно владеющие алгоритмами искусственного интеллекта, сегодня на рынке встречаются довольно редко. Документ предлагает такие меры, как создание «интегрированных отраслево‑академических дисциплинарных кластеров» и развитие «сообществ открытого кода», — это направление верное; однако сроки подготовки таких специалистов достаточно длительны, что в краткосрочной перспективе может оставаться ограничивающим фактором.

Точка зрения Хэ Цзюня: Период действия политических льгот обычно составляет всего два‑три года. Цель «начального строительства» к 2027 году означает, что ближайшие два года станут ключевым окном для регионов — в этот период необходимо интенсивно принимать сопутствующие нормативные акты, запускать пилотные проекты и распределять ресурсы. В течение этого окна первопроходцы получат преимущества в доступе к ресурсам и статус первооткрывателей; по завершении этого периода общая картина уже будет практически сложена, и последователям останется лишь догонять. Для энергетических и электроснабжающих компаний сейчас не время ждать и выжидать — настал момент занять выгодную позицию.

Заключение

Этот документ был опубликован ровно десять дней назад. Его популярность пока не ослабла, однако по‑настоящему его понимают немногие.

Большинство людей воспринимает концепцию «ИИ и энергетика», однако мы видим, что энергетическая отрасль перестраивается — от традиционной линейной цепочки «генерация — передача — распределение» к сетевой экосистеме, объединяющей «энергию, вычислительные мощности, данные и модели».

В этой новой экосистеме стратегическая ценность электроэнергии переоценивается. Для китайских энергетических и электросетевых компаний двустороннее взаимное усиление — это не только возможность роста объёмов заказов, но и благоприятный период для перехода от традиционного производства к роли поставщика цифровой инфраструктурной услуги.

В конце концов, в эпоху искусственного интеллекта именно те, кто контролирует вычислительные мощности, побеждают в конкурсе, тогда как те, кто контролирует электроэнергию, контролируют вычислительные мощности.

Примечание: Документ с политикой предоставлен официальным сайтом Национального энергетического управления, а отраслевые данные взяты из публичных отчётов и отраслевых исследований. Некоторые прогнозные данные носят исключительно справочный характер.