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　　最近中信建投出了一份关于电力行业AI应用的深度报告，标题叫《东风将至，AI重塑电力交易新蓝海》。我看完之后一个很强烈的感受是，咱们电力市场正在经历一场从“人工判断”到“算法博弈”的静悄悄革命，而且这场革命的速度可能比所有人预想的都要快。

　　这份报告抛出了一个很核心的结论：随着电力现货市场全面铺开、交易规则越来越复杂，AI赋能电力交易这件事，已经从过去那个“锦上添花”的可选项，变成了未来市场玩家的“生存刚需”。

　　咱们先看一组数据感受一下现在的背景。现在全社会用电量已经快逼近十万亿千瓦时了，这其中有三分之二都是通过市场化交易完成的。说白了，你家里每用三度电，就有两度是买卖双方在市场上讨价还价定出来的价。国家层面的目标也很明确，到2027年前，电力现货市场要基本实现正式运行。

　　这背后意味着什么？意味着电价的波动性会指数级上升。以前咱们用电，价格是相对固定的，发电企业按计划发，电网按计划收。但在现货市场里，电价每15分钟变一次是常态，遇上极端天气或者新能源出力不稳，价格能像过山车一样瞬间上天入地。面对这种复杂的交易环境，发电企业如果还靠人工盯着屏幕拍脑袋报价，那基本等于拿着长矛上现代战场。

　　中信建投的报告里直接点明了核心命题：利用AI“降成本、提收益、控风险”。 而这里面最关键的东西，不是算法本身有多花哨，而是谁能把海量的高价值电力数据挖掘出来、用起来。

　　为了说明这不是空想，报告拉来了美国、欧洲、澳大利亚这三个成熟市场的例子，你会发现虽然大家都在用AI，但用的姿势完全不一样，这跟当地的市场机制强相关。

　　美国是“算法博弈的极致战场”。 美国那边搞的是实时出清和节点电价，同一个电网里不同节点的电价能差出天价。这就倒逼着AI必须得做高频预测和精细化套利。在那边的市场里，你慢一秒钟，利润就被别的高频量化交易算法给吃掉了，纯粹是一场军备竞赛。

　　欧洲是“应对复杂约束的协同大师”。 欧洲麻烦的地方在于国家多，电网要跨国耦合，产品体系还特别多样。那边的AI更多是扮演大管家的角色，用在虚拟电厂聚合和大模型系统级应用上，专门去解决那种“既要又要还要”的跨国协同约束问题。

　　澳大利亚则是“极限压力下的生存刚需”。 澳洲风光储比例极高，电价极度波动。在那样的市场环境里，AI已经不是提效工具了，而是“不用AI就活不下去”的生存必需品。AI主导的高频交易在那里是主导地位。

　　其实全球的电力交易龙头们早就下场了。最有名的就是英国的Octopus Energy，他们的核心武器是AI能源管理平台“Kraken”，这个系统管理着全球超过七千万个能源账户，在英国本土处理的数据量比Visa全球支付系统还要多出30%。有意思的是，这家公司2026年已经跟国内企业合资成立了“碧桐能源”，直接杀进中国电力市场来抢红利了。

　　除了Octopus，还有像Fluence Energy这种利用AI调度储能系统做充放电套利的，以及专做高频量化交易的Second Foundation。更让人意外的是，像微软和Meta这种科技巨头，居然已经拿到了美国联邦能源交易许可，开始招聘能源交易员，亲自下场买卖电了。他们这么干的原因很简单——数据中心太耗电了，与其被动接受电费账单，不如用AI自己进场交易来对冲成本波动。

　　中信建投在报告里做了一笔很诱人的测算：在中性估值场景下，假设AI渗透率达到75%，到2030年，光是AI赋能电力交易这一块的增量市场空间就能达到295.2亿元。这三百亿的盘子，A股里谁在吃？

　　一个是朗新集团。这应该是目前A股里最纯正的AI电力交易标的了。他们搞了个“朗新九功AI能源大模型”和专门的交易智能体。2025年他们整体交易电量已经超过了六十亿度，同比增长了三倍多，2026年的目标还要在这个基础上再翻五倍。他们的日前电价预测准确率能干到九成以上，价差方向判断准确率超过七成五。朗新还有个独特优势是跟蚂蚁集团绑定很深，蚂蚁是第二大股东，而且他们在上海临港跟算力中心搞的“算电协同”虚拟电厂实测已经跑通了，这在未来AI数据中心爆发期是个很有想象力的故事。

　　另一个绕不开的是国能日新。这家公司是新能源功率预测的绝对龙头，服务着全国超过六千座电站，市占率第一，续费率常年稳在95%以上。功率预测是AI做电力交易的底座——你连明天风多大、光多强都不知道，怎么去预测电价？国能日新现在以这个底座往下游延伸，搞了个“旷冥电力交易大模型”，测试下来现货电价精度能提升五个百分点，中长期收益能月均提升16%。对于电站运营商来说，这提升的不是百分点，是实打实的利润。

　　除了这两家，还有深耕国网南网信息化、做电力交易辅助决策的远光软件；以及定位“电碳智能化服务商”的天娱数科。

　　在虚拟电厂聚合运营这个方向上，也有几家公司值得注意。润建股份旗下的润电科技连续中标了广东、四川两地的省级虚拟电厂AI交易运营平台项目；协鑫能科的“聚星”平台在全国聚合了接近一百万千瓦的可调负荷；还有没上市的协合运维，管着超过40GW的资产，用AI大模型在全国二十六个省帮着做电力交易。

　　当然，这三百亿的大饼虽然香，但风险也不小。报告最后也泼了冷水，有几个点非常现实。

　　第一是模型准不准的问题。AI模型再牛，遇上极端天气或者突发政策导致的市场非线性波动，该抓瞎还是得抓瞎。而且中国各省的电力规则不一样，通用模型没法直接套，定制化成本巨高。

　　第二是数据能不能用的问题。电力数据孤岛现象很严重，跨区域共享机制不健全，你空有算法没数据喂，也是白搭。

　　第三是监管认不认的问题。AI算法很多时候是个黑箱，交易员自己都不知道模型为什么这么决策。一旦出了事，监管穿透审查的时候，你怎么解释？

　　第四是钱能不能赚回来的问题。商业模式还在早期，前期研发投入巨大，最后能不能形成规模化盈利，还需要时间验证。

　　电力现货市场的铺开催生电价波动，电价波动直接打开AI交易的需求空间，这个产业闭环的逻辑是非常清晰的。这三百亿的市场增量虽然还在爆发前夜，但朗新、国能日新这些龙头的先发优势已经比较明显了。只不过，现在的股价里已经包含了相当多的乐观预期，接下来得看每个季度的订单和收入到底能不能跟得上这个宏大的叙事。

　　对于咱们普通观察者来说，这场电力交易的“算法军备竞赛”确实值得搬个小板凳坐下来好好看。毕竟，当AI开始决定你的电费账单时，这世界确实变得有点不一样了。

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