浙江人工智能核心产业前8月营收5828.7亿元 算电指数首度发布
要点
浙江省经济和信息化部门与国网浙江电力近日公布的两组数据，勾勒出同一个省份在人工智能产业与算力基础设施上的两条进度线。今年前8个月，全省规模以上人工智能核心产业营收5828.7亿元，同比增长26.9%，核心产业企业增至2112家，芯片、大模型、智能体、应用服务构成全产业链格局；同…
浙江省经济和信息化部门与国网浙江电力近日公布的两组数据，勾勒出同一个省份在人工智能产业与算力基础设施上的两条进度线。今年前8个月，全省规模以上人工智能核心产业营收5828.7亿元，同比增长26.9%，核心产业企业增至2112家，芯片、大模型、智能体、应用服务构成全产业链格局；同期，国网浙江电力首次发布浙江”算电指数”，用电力数据为算力产业做了一次体检，前三季度指数为101.68%，仍在100%荣枯线之上。
这组指标与产业营收数据放在一起，出现了一个值得注意的张力。营收增速在加快——从1至5月的23.6%抬升到前8个月的26.9%；算力规模在扩张——从2025年突破156EFLOPS，到今年9月底达到197EFLOPS；但衡量算力产业景气度的”算电指数”却从2024年110.87%的峰值回落到2025年的110.57%，再回落至今年前三季度的101.68%。产业在长，指数在降，这两个方向并不矛盾：算电指数统计的是算力中心用电与投资的变化，一座超大规模智算中心建成通电、报装容量抬升之后，随之而来的是漫长的设备上架与客户导入，实际用电增长滞后于产能扩张，指数因此出现技术性回调。
用电力数据给算力产业做度量，是这套指标设计的出发点。机柜数、芯片卡数、理论峰值算力这类指标记录的是投资规模，容易受规划冲动影响；上架率、开机率、GPU利用率等运营口径存在差异，商业机密又使真实数据难以在全行业层面共享。电表记录的负载、报装容量反映的投资冲动、绿电消费与电能利用效率反映的运营水平，构成了一套来自外部物理系统的交叉验证。指数由国网浙江电力联合省发展改革委、省经信厅、省能源局等部门构建，从规模动能、业态景气、预期活力、绿色效能四个维度形成四项分项指数、九项特征指数，其中规模动能与业态景气各占40%，预期活力与绿色效能各占10%。目前，这套监测体系已覆盖浙江11个地市的198户算力中心。
回落的另一层原因是政策约束。2026年用电增速回调，与省级层面明确”除国家枢纽节点外原则上不得新建大型及超大型算力中心”直接相关。对浙江这样的资源小省而言，限制新建转向盘活存量，是算力供给从”跑马圈地”进入”优胜劣汰”整合期的标志之一。
景气之下是明显的结构性分化。嘉兴”算电指数”持续居全省首位，2024年达233.54%，此后回落至2025年的147.43%和今年前三季度的110.63%，仍是全省智能算力的核心承载地；杭州指数从2023年的86.22%升至2025年的102.77%，今年前三季度为100.22%，发挥着”压舱石”作用。分化更直接体现在高端与通用算力的供需两端：AI推理需求爆发使高端算力卡今年持续紧俏，而部分前期定位模糊、缺乏应用场景支撑的中小数据中心用电曲线平缓，上架率在及格线边缘徘徊，通用算力相对过剩。跑出效率差异的案例也很具体：台州浙东南智算中心一期算力使用率常年保持在80%以上，带动20多家头部企业落地；宁波一家人工智能超算中心2023年上线以来算力使用率超80%，累计运行任务作业超万个，服务40多家用户；浙江大学则用”众筹式”思路盘活校内闲散资源建成校级智算集群，平均使用率达到82.8%。同在一个省内，”用了才算数”与”建了就算数”的分界已经相当清楚。
把视线放到全国尺度，这种分化并非浙江独有。中国信通院给出的统计是，2025年国内智能算力的实际使用率仅约36.8%；该院总工程师何宝宏在解读一份年度算力全景分析报告时说，评价这一产业竞争力的方式已经换了尺子——比的不再是建成规模有多大，而是算、存、运、环境这几项能力是否均衡。产业侧的另一条战线则由政策供给支撑——浙江2026年全省计划发放5亿元人工智能券，各地配套的算力券补贴比例达30%至50%，目的是降低中小企业的用算成本；桐乡”乌镇之光”超算中心90%以上业务实现线上调度，单月处理算力作业量超120万个，服务用户超3.5万个。
产业规模之外，浙江在算力供给侧还有一个此前少被正面提及的数据：国家算力券的落地比例。截至9月底，全省54家企业（机构）获得国家算力券支持，总规模4.08亿元，占全国总规模的37%。这个比例远高于浙江在全国算力版图中的位置，反映的是一次针对企业实际用算需求的定向投放。
开源生态的规模也在这一时期被重新计量。位于杭州西湖区的”魔搭社区”线上汇聚全球超2900万名人工智能开发者、超20万个模型；而在浙江省经信厅今年6月的提案答复中，同一社区的口径是汇聚开源模型超13万个、全球开发者超2000万人。两个月内数字的这一轮抬升，既有社区扩张的实际成分，也与统计口径从”开源模型”扩展到”模型”、从”开发者”扩展到”人工智能开发者”有关。这类口径位移在产业数据里普遍存在，解读时需要把时点和定义一并计入。
落到应用端，浙江选择了以场景倒逼技术的方式推进。全省已遴选两批共100个人工智能制造应用场景，推进萧山化纤、鄞州汽车零部件等首批省级试点，累计打造210个”人工智能+”典型应用场景。在杭州萧山兆丰机电工厂，15台”夸父”人形机器人上料成功率稳定在98%，不过该企业董事长孔爱祥的态度相当务实：生产效率尚不及成熟工人，但机器人学习速度很快。余杭一家社区卫生服务中心的”达医智影”系统，则把一次常规CT的AI初筛压缩到两分钟，运行以来完成影像预审14.59万人次，提示高风险3400余例。国家人工智能应用中试基地（医疗）落户浙江后，汇聚健康医疗数据超400亿条，吸引医疗企业、研发机构67家。
支撑这些场景的电力侧动员也在加深。截至9月底，浙江算力中心累计报装容量已超420万千伏安，算力企业被纳入”新质生产力”标签并划分敏感度等级，电能质量出现波动时按红、橙、黄三级预警提前介入。负荷侧的挑战被量化到了一个具体数字：千亿参数大模型集中训练时，峰值负荷可达平时的两到三倍，任务结束后迅速回落。这种”上蹿下跳”的节律让传统电网的预测模型难以适应，也让算力与电力之间的协同从”供用电关系”走向更深一层。在杭州余杭，之江实验室的新型算力中心利用这一数据刻画负荷特性，电网高峰时将部分非紧急训练任务柔性错峰，或用储能谷充峰放，2026年以来累计参与14次填谷响应，获得约27.87万元补贴收益。
绿色是这条协同线上的另一条主线，而它的短板同样被指数记录下来：浙江算力中心的绿电使用比例仍处低位。应对路径目前有三条并行——本地调节、跨区协同、源头布局。在金华，当地供电部门为用电增长较快的中国移动长三角金华数据中心设计了”绿电交易加分布式光伏加蓄冷移峰”的组合方案；国网浙江电力还与国网新疆电力联手，通过一条专属通信通道把浙江部分算力需求送到天山脚下，用当地风光电算完再传回；更靠前的一步是选址——越来越多算力中心建在风光基地周边，图的是便宜、清洁、就近。
把这些动作放回全国坐标，”算电协同”并非浙江独有，而是一次更广泛布局的一部分。国家网信办公布的数字显示，到今年3月底，全国已建成的智能算力与去年同期相比达到2.5倍规模；围绕8个国家算力枢纽、10个国家算力集群以及3个算电协同发展区域展开的空间格局，此时也已成形。在这一格局中，浙江的位置相当靠前：拥有194EFLOPS投运算力，智算占比超过96%，累计完成90款生成式人工智能服务备案，1至5月人工智能核心产业营收同比增长23.6%，并在国家首轮布局的人工智能应用中试基地中入选6个，覆盖医疗、地球科学、具身智能、石化化工、时空地理信息、文化旅游等领域。
一个容易被忽略的变量是算力负载的迁移能力。AI训练长时间高负荷，却可中断、可推迟；AI推理随请求起落，对时延极为敏感。后者恰恰是电网所需要的弹性，而前者是可以被价格机制引导着移动的负荷。业内由此提出，把更多可延迟、可迁移的算力负荷导向绿电富集、应用充足的地方，让源网荷储的配置跟着算力潮汐走。这被看作算电协同的下一步——不只在机房与电网之间，更在机制与市场之中。
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