两大央企合体，国运之战提速！2000亿超级工程正式启动

可能改变半个中国面貌，甚至关乎国运的超级工程，来了!

9月16日，藏东南至粤港澳大湾区±800千伏特高压直流输电工程(简称“藏粤直流工程”)建设动员大会在广州召开，工程总投资约532亿元，配套“水风光一体化”电源基地投资超过1500亿元，由两大央企南方电网和国家电网合作建设，两网联合成立的广东藏粤直流电力运营有限公司运营。

这标志着，目前世界上输电能力最强、技术水平最先进、投资规模最大的清洁能源直流送出工程，正式启动建设。

藏粤直流工程是首个跨过中国三级地理阶梯的特高压直流输电工程，其建设成果极有可能作为西部新能源产业的标杆工程，改变小半个中国的面貌。

被埋没的“新能源第一省”

近年来，西部地区的绿电开发和新能源产业一直是领域内的热门话题。

只不过大家听到的大多是新疆、内蒙古的光伏，四川、云南的水电，二者之间的西藏却犹如能源“黑洞”，在今年的雅江水电站之前一直没什么消息。

而事实是，以潜力和资源论，西藏才是中国绿电第一大省。

在太阳能方面，西藏海拔高，空气稀薄，日照时数长，全年平均日照时数都在1500小时以上，拉萨周边县市可以达到3400小时;日照辐射也强，水平线太阳能总辐射水平比新疆、四川高出几个等级。

在水电资源方面，根据全国水能资源复查成果，西藏自治区水能资源理论蕴藏量20136万千瓦，占全国的29%，居全国首位，技术可开发装机容量也有11000万千瓦，占全国的20.3%，仅次于四川省，居全国第二位。

除此以外，西藏还是我国高温地热资源主要分布地区。世界环球地热带喜马拉雅地段从藏南、藏中穿过，让西藏拥有全国第一的温泉点，高于沸点的地热显示占全国的二分之一，高温地热能居全国之首。

虽然因为空气稀薄的原因，西藏在风能方面潜力有限，但是综合来看，其依然有实力竞争新能源第一大省的称号。

但现实是，隔壁新疆新能源总装机规模已经达到1.12亿千瓦，而西藏的电力总装机规模才1090万千瓦，新能源只占其中50%，算下来比新疆差了2个数量级。

拥有如此巨大的新能源潜力，为何迟迟无法兑现?

首先是西藏本地消纳能力不足。

西藏全区常住人口还不到400万，工业规模也不高，第二产业增加值仅在千亿左右，本地能源消纳能力极低;周边省份如四川、云南自身又是能源大省，根本没办法消纳西藏多余电力。

但是如果要往外送，就会遇到技术和工程难题。

中国三级阶梯地形，属第一级开发最困难，不仅本身海拔4000米，存在高寒冻土等复杂地质条件，向东还要跨越地震带上的横断山区，存在相当程度的困难。

而这正是藏粤直流工程的重要性所在。

藏粤直流工程从送端昌都、林芝，到受端广州、深圳，穿越4个省区，构建起±800千伏、全长2681公里稳定的电力输送线路，将中国最大的能源消纳地大湾区和西藏链在一起。

其额定输电容量达1000万千瓦，投运后每年可向粤港澳大湾区输送超430亿度绿电，相当于减少燃烧标煤约1200万吨，减少二氧化碳排放约3300万吨。

这对于解决西藏的电力消纳问题有重大意义。

与此同时，藏粤直流工程将探索穿越跨越青藏高原、云贵高原和华南丘陵三级地理阶梯的技术。

全线近90%的线路穿行于山地之间，30%位于高山大岭区域，直流输电线路需穿越197公里的超高海拔区，这里氧气稀薄、气候恶劣;还要经过高寒冻土、地震断裂带以及37公里的无人区。

项目建设中积累的经验和方法论，将为后续西藏乃至整个高海拔地区的特高压建设提供可借鉴的技术方案与施工标准，为西藏特高压网络的持续拓展和清洁能源大规模外送打下坚实基础，成为破解高海拔地区和复杂地质条件下特高压建设难题的“样板工程”。

一旦成功，后续大批工程的上马将彻底解决西藏清洁能源的消纳难题，使资源优势切实转化为经济优势，整个中国的新能源产业格局必将又出现一轮大洗牌!

打赢国运之战的终极底牌

藏粤直流工程的建成投运，还有更深远的意义。

从长远看，藏粤直流工程直接影响着事关国运的产业——AI。

美国近年AI领域投入持续加大，2024年以1091亿美元私人投资冠绝全球，美国政府还出台《国家人工智能倡议法案》，旨在巩固AI全球领先地位。

欧盟推出“地平线欧洲”计划，投入955亿欧元用于包括 AI 在内的前沿科技研;日本制定《综合创新战略》，将AI列为国家战略重点，计划在5年内投入1000亿日元建设AI研发中心，并通过优厚政策吸引全球顶尖AI人才。

AI竞赛如今渐趋白热化。

保障AI产业发展，不仅是我国实现经济高质量发展的关键，更是在这场激烈的国际科技竞争中赢得主动、维护国家战略安全的必然选择。

而AI的核心在于算力。大模型训练、智能驾驶、AI制药等新兴应用场景不断涌现，对算力的需求呈指数级增长。未来5年全球算力需求将以每年超50%的速度递增，为人类带来源源不断的科技突破。

但这幅图景又高度依赖于能源供应。

数据中心、超级算力中心都堪称“吞电怪兽”，大型语言模型一次训练就需调动数万台高性能服务器全年不间断运行。

比如，GPT-3训练过程耗电1280兆千瓦时，也就是128万度电，足够6400个中国普通家庭用1个月。而到训练GPT-4时，有人计算过，其耗电量已经达到2.4亿度。

据悉，等到GPT-6训练时，使用的GPU数量将是GPT-4时的4倍，这意味着耗电量将再增加几个数量级，以至于微软和OpenAI甚至不得不把计算分散到几个州，不然会导致电网负荷过大而崩溃。

很快，能源就会成为制约AI算力增长的核心瓶颈。

马斯克2023年就曾预言，未来2年内行业将由“缺芯”变为“缺电”。2年已过，这个预言正逐渐成真。

厦门大学能源学院创始院长李宁表示，按现有模式，至本世纪中叶AI数据中心的能耗将吞噬全球大部分电力供应。

黄仁勋的讲话更加夸张，他说如果计算效能没有提升，“我们可能需要14个不同的行星、3个不同星系、4个太阳为这一切提供燃料。”

这些预言在国内已初现端倪，刚刚过去的夏天，广东、江苏、浙江、山东这些数据中心、计算中心的建设大省都出现了不同程度的限电情况。

只不过需要知道的是，作为一己之力发了全球30%电力——这还是在国内主动限制火电、新型能源还未充分开发的前提下——中国并不缺电。

中国AI算力发展的主要问题，恰恰是算力应用和能源供应的区域错配。

东部发达地区集聚了全国70%的数据产业，承载着海量的AI算力需求，但这些区域能源资源匮乏，电力供应紧张。

而西藏、新疆、内蒙古等西部地区，太阳能、风能、水能等清洁能源资源富集，却因地理位置偏远、网络通信等基础设施薄弱，算力建设滞后。

以藏粤直流工程为代表的远程输电工程，未来每年将把数以千万亿计的绿色电力，从西部地区向AI需求最迫切的东部地区输送，以稳定的能源供应与低廉的用电成本，保障我国 AI 产业在充足、清洁的能源支持下蓬勃发展。

作为更懂产业的科技型决策智库，前瞻产业研究院认为，藏粤直流工程的推进，送端的西藏昌都、林芝将是最大受益者。从产业研究视角来看，随着工程建成投运，两地丰富的清洁能源资源将实现跨区域高效输送，不仅能破解电力消纳难题，还将吸引上下游产业集聚，推动产业结构优化升级。

在此背景下，昌都、林芝可以立足自身资源禀赋，科学谋划产业发展路径，抢占新能源产业发展先机：

①深化清洁能源综合开发

水能：依托澜沧江、雅鲁藏布江流域，科学规划大型水电站，探索昌都境内澜沧江上游梯级开发。

太阳能：在林芝米林县、昌都芒康县等光照充足区域，建设大型光伏电站，配套储能设施。

风能：于昌都北部高海拔区、林芝山口地带布局风电场，优化风机选型，实现风光水多能互补。

②延伸新能源产业链

装备制造：引进新能源装备制造企业，培育本地零部件配套企业，打造风电、光伏装备制造集群。

产业融合：利用清洁电力与低温环境，建设绿色数据中心;发展硅基新材料等新型高载能产业，实现能源就地消纳。

③完善基础设施与配套服务

交通：改扩建能源开发区域道路，规划货运通道，加强航空、铁路等综合交通网络建设。

通信：推进 5G 与光纤宽带全覆盖，搭建能源智能化管理平台。

服务平台：整合技术、人才、政策服务资源，设立研发中心，定向培养专业人才，提供一站式服务。

④加强生态保护与可持续发展

生态监管：制定严格保护标准，采用环保施工技术，设立生态修复基金。

文旅融合：结合清洁能源设施与自然风光，开发工业旅游、科普研学等产品，建设综合旅游区。

⑤强化政策支持与区域合作

政策争取：申请国家专项资金，制定地方税收、土地优惠政策，设立产业发展基金。

区域协同：与东部建立长效供需对接机制，开展技术、人才、投资合作，吸引企业参与建设。

可以预见，在“十五五”阶段，新能源产业作为推动能源革命、实现 “双碳” 目标的核心力量，在国家战略版图中的重要性会持续攀升。面对前所未有的发展机遇，各地亟需以高瞻远瞩的战略眼光，科学谋划新能源产业布局，从资源开发、技术创新、产业链培育等多维度系统规划，抢占未来发展制高点。

为此，前瞻产业研究院成立新能源产业规划所，整合顶尖专家团队与前沿研究资源，聚焦新能源产业政策解读、技术演进分析、市场趋势研判等核心领域，为地方政府与企业提供全链条研究咨询服务。

展望未来，新能源产业必将成为全球经济复苏与可持续发展的核心动力。

藏粤直流工程作为世界规模最大的清洁能源基地直流送出工程，已为跨区域能源协同发展树立标杆，其成功经验为 “十五五” 期间新能源产业的规模化、跨区域布局提供了实践范本。

相信在多方的共同努力下，定能攻克技术难关、完善产业生态，让清洁能源点亮每一片土地，为构建人类命运共同体、实现全球绿色繁荣贡献磅礴力量。

‌前瞻经济学人APP 产业观察组

更多行业研究分析详见：

【1】《2025-2030年中国新能源行业发展前景与投资战略规划分析报告》，前瞻产业研究院

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