上海新能源展覽會（SNEC）的AI味越來越濃了。最初，它是個光伏展會，后來擴容到儲能，對應著能源基礎設施的低碳化與分布化。如今，它要靠著虛擬電廠與AI，將可以靈活流動的能源，轉化為共享能源經濟的新型電力系統。

剛剛落幕的SNEC 2025大會，共有14個展館。儲能及系統展館最多（5個），高于光伏電池（4個）、設備（3個）、材料（1個）與支架（1個）。而儲能及系統的展臺上，大家都又搬出“微電網”與“虛擬電廠”等演示，它們都是新型電力系統的試點方向。AI賦能了其中的供需預測、故障診斷、聚合交易等多個環節，還有廠商喊出了“AI全生命周期管理”。開始卷AI了。

全球都在搶建“新型電力系統”。尤其是在中國，正在從供給側的搶裝，轉向需求側的響應。一方面，高比例的新能源的裝機量，以及成千上萬分布式電源出現，它們在發電側的邊際成本越來越趨向于零，但這種成本優勢無法很好地傳遞到負荷側。另一方面，智算基礎設施大規模建設，催生了對可持續算力的新的焦慮；更別提大量電動汽車在夜間充電，以及各種柔性負荷的出現。

供需的時空不平衡性愈演愈烈。美國加州的電網中傳輸著至少十種不同來源的電子，夏季一天之內的峰谷波動就達到了30%；中國山東兩年前出現了連續46小時負電價，去年新能源全年負電價累計973小時。

未來的日益低碳化電力系統，構筑于高度波動的“供需”之上。它需要變得更具彈性。它不僅需要儲能的補充，也需要調度電力的“智能” 體系。在技術上，分布化、異構化、高度波動的源，需要去滿足同樣分布化、多元化、高度波動的荷；在市場上，發電側、售電側、用電側更緊密、更高頻的互動，需要建立更有效、更靈敏的價格發現機制。

以往，技術與市場都沒有準備好。但現在，輪到AI去解決AI引發的電網問題了。去年，黃仁勛在愛迪生電氣研究所（EEI）峰會上表示，相比提高員工效率，AI之于電力行業最大回報，在于把資源和用戶連接起來，改變電力輸送的商業模式。在今年的GTC上，英偉達牽頭組建了開放電力AI聯盟，成員包括北美能源、公共事業巨頭，也包括亞馬遜、微軟、谷歌等科技巨頭，改變了它們以往單打獨斗，努力實現24/7無碳能源的局面。

同樣的故事，也在今年這屆SNEC上演著。在一眾傳統光伏與儲能廠商之間，海爾、美的，華為與螞蟻露面了，帶來了AI能源機器人、AI+虛擬電廠、智能光伏云與能源服務AI智能體等解決方案。去年，未盡研究就在《AI改變能源》報告中提到，那些引領AI的科技巨頭和數字經濟企業，會將物聯網、云服務與大模型等自身業務的創新，。

傳統玩家們也在積極擁抱AI。年初，國家電網與南方電網的技術平臺都接入了DeepSeek大模型。到了SNEC上，協鑫與晶澳宣布與螞蟻集團旗下螞蟻數科的合作。后者發布的時序大模型EnergyTS及其智能體，自稱對發電量的預測，比谷歌（TimesFM-V2.0）與亞馬遜（Chronos-Large）還準。

但只有在市場化條件下，很多創新才有價值，商業模式才成立。今年至今，新型電力系統相關支撐政策密集出臺，不僅繼續推進基礎設施及其供應鏈升級與技術創新，推動應用場景形成需求牽引供給，為新型電力系統提供物理承載和增長空間，還推動了電價與碳價的市場化，以期為其提供經濟驅動力，并反哺供應鏈升級與技術創新。

行業過去“重開發、輕運營”的現狀即將改變。“136號文”推動新能源發電“全電量”入市，在保底的“機制電價”上引入市場的“差額結算”，內蒙古、山東、廣東、廣西已經接招。AI將真正成為運營的核心競爭力。它通過精細、實時地預測功率、負荷、電價，實現對聚合資源秒級響應和精確控制。

在中國的頂層設計中，新型電力系統還包括綠電外送與新一代煤電等試點方向，但虛擬電廠在很大程度上將為更廣泛的應用場景，帶去能源即服務（EaaS）的新模式。“357號文”鼓勵虛擬電廠商業模式創新。到2030年，全國虛擬電廠調節能力達到5000萬千瓦以上，相當于目前全國累計發電裝機量（截至2024年底33.5億千瓦）的1.5%。除了通過需求響應獲利，它還能將新能源資產與碳市場認證等納入增值服務。

美國正在經歷電力“卡脖子”。相比美國，盡管中國并不缺乏綠電，但要保持AI追平甚至超越，仍然需要更多電力去彌補算力短板；而且，中國的電動汽車滲透率高速增長，以及世界工廠級別的工業電氣化進程，都在倒逼中國加速推進“新型電力系統”建設，也就是倒逼AI加速改變能源。

“十四五”期間，中國深化了供給側改革；到了“十五五”期間，或許將迎來需求側革命。這將是AI應用規模落地，也將是新能源從內卷低迷中復蘇的機遇。