奥飞数据作为国内领先的AI算力与第三方IDC服务商，其算电协同业务，是围绕AI时代算力基础设施的核心需求，打造的“电力供给-算力运营-技术适配”深度融合的核心体系，核心目标是解决高功率AI算力场景下的供电可靠性、成本控制与低碳合规三大核心痛点，构建差异化的核心竞争力。
一、绿电自产自用闭环，打造低成本低碳供电底座
算电协同的核心基础，是公司搭建的“分布式光伏+储能”自有绿电供应体系，实现绿电从生产到算力消纳的全闭环。截至2024年末，公司累计并网分布式光伏容量达214MW，配套储能项目同步落地，所发电量优先供应自有数据中心与AI智算集群，目前自有算力设施的绿电使用率已提升至65%以上。
这一布局实现了电力与算力业务的双向赋能：一方面，自有绿电直接对冲了公共电网的电价波动风险，大幅压缩了占算力运营成本50%以上的电费支出；另一方面，一体化的绿电+算力供给，可直接满足头部AI企业、互联网厂商对算力服务的低碳合规与碳中和要求，成为锁定长期优质客户的核心优势。
二、电力技术与算力需求深度适配，提升电力使用效率
针对AI算力集群高功耗、高散热的核心需求，公司从用电端实现算电协同的技术落地，通过电力优化技术实现算力需求与电力供给的精准匹配。
公司布局高密液冷、智能温控等核心电力优化技术，可提供40kW/柜的超高密度液冷机柜，通过全链路电力损耗优化，将数据中心PUE（电能使用效率）优化至1.25以下，远低于行业平均水平。这一技术布局，既解决了高端AI芯片稳定供电与高效散热的行业痛点，满足了AI训练场景对高功率机柜的核心需求，又大幅降低了无效电力损耗，进一步提升了电力使用效率，实现了技术层面的算电深度协同。
三、源网荷储一体化联动，强化供电可靠性与收益弹性
公司以自有算力设施为核心负荷节点，搭建了“电源-电网-负荷-储能”一体化的电力调度系统，实现了算电协同的系统级深化。
一方面，通过配套储能设施平抑峰谷电价差，进一步降低用电成本，同时可参与电网调峰、需求侧响应等业务，挖掘算力负荷的电力调节价值，获取额外收益；另一方面，通过多电源联动与智能调度，可保障算力集群99.999%的供电可靠性，完美匹配AI训练等场景对供电连续性的极致要求。同时，公司同步推进虚拟电厂试点，进一步拓展算电协同的商业边界。
整体来看，奥飞数据的算电协同业务，并非传统IDC的绿电配套补充，而是从供电底座、技术适配、系统联动三个维度，实现电力业务与算力业务的深度绑定与双向赋能。这一布局既筑牢了公司算力业务的成本与合规优势，强化了优质客户粘性，也为其AI智算业务的持续扩张提供了核心支撑。
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