摘要：工信部7月22日公开组织开展国家级零碳工厂建设工作的通知，首次把制造型企业和算力设施放在同一套国家级零碳工厂建设名单中管理，并设置8月15日前推荐申报窗口。对AI和工业智能产业来说，算力竞争开始从“有没有卡”进入“能不能低碳、可核算、可持续运营”的新阶段。
工信部这次把“算力设施”写进国家级零碳工厂建设名单，信号比标题看起来更重。
7月22日，工业和信息化部公开《工业和信息化部办公厅关于组织开展国家级零碳工厂建设工作的通知》。文件明确，国家级零碳工厂建设对象包括制造型企业和算力设施，省级工信主管部门需要在2026年8月15日前完成审核推荐。
这不是一般意义上的绿色工厂评优。通知把制造业减碳、绿色算力、碳排放核算、年度进展报送和2030年前目标验收放进同一套管理框架。对AI、工业智能和智能制造企业来说，它释放的信号是：下一轮算力基础设施竞争，不只看GPU规模、PUE和机架数，还要看非化石能源占比、碳排放核算能力、可核查数据和长期运营约束。
为什么重要：算力开始进入工业降碳体系
过去几年，算力经常被当作数字经济和人工智能的底座来谈。地方招商讲智算中心，企业融资讲大模型训练，产业政策讲算力券和算力调度。问题是，算力不是悬浮在物理世界之外的抽象资源。每一次模型训练、推理服务和数据中心扩容，背后都是电力、制冷、土地、设备折旧和运维成本。
这次通知把“国家级零碳工厂”定义为通过技术创新、结构调整和管理优化等减排措施，使边界内二氧化碳排放持续降低、逐步趋向近零的建设过程。更关键的是，通知明确“国家级零碳工厂（含零碳算力设施，下同）”，并把制造型企业和算力设施统一称为申报单位。
这意味着算力设施不再只是信息基础设施，也被纳入工业和信息化领域节能降碳的标杆体系。AI基础设施开始接受类似制造业工厂的碳约束考试。
对产业界来说，这个变化很现实。大模型、工业智能、具身智能机器人、数字孪生和自动驾驶都离不开算力。如果算力建设只追求规模，地方很容易出现“建得快、用得慢、耗能高、调度弱”的问题。零碳算力设施的评价体系，会倒逼算力项目从一开始就考虑能源结构、制冷效率、负载利用率、数据真实性和长期运营。
产业信号：绿色算力从口号变成申报门槛
通知对算力设施设置了明确条件。
申报的算力设施所有者应具有独立法人资格，产权清晰，具有明确、完整的物理边界，拥有独立供配电和制冷系统。普通算力设施规模不小于3000个标准机架，智算中心不适用这一机架要求；电能利用效率要达到《数据中心能效限定值及能效等级》2级及以上水平，并且已入选国家绿色算力设施名单。
这几个条件说明，零碳算力不是给所有数据中心贴一个新标签。它首先要求边界清楚，其次要求能效达标，再要求已有绿色算力基础，最后才进入国家级零碳工厂建设名单的梯度培育。
通知还设置三项核心指标：单位能耗碳排放基本要求不高于1.8吨二氧化碳/吨标准煤，目标要求不高于0.2吨；非化石能源消费占比基本要求不低于30%，目标要求不低于95%；非化石能源电力消费物理认定量占比目标要求不低于35%。算力设施虽然不设置第三项基本要求，但最终目标仍然存在。
这对智算中心是硬约束。过去很多项目习惯用“绿电采购”“PUE优化”“液冷部署”来讲绿色叙事，但真正进入建设名单后，就要建立可测量、可报告、可核查的碳排放核算体系，并按年度报送进展。口号不够，数据要能经得起抽查核验。
地方怎么抓：别把智算中心做成新的重资产冲动
地方政府这几年都在抢算力项目。对AI产业来说，这本来是好事：算力供给增加，企业训练和推理成本有机会下降，工业模型、城市治理模型和行业智能体可以更快落地。
但算力项目也容易变成重资产冲动。机房建起来，机架摆进去，如果没有真实负载、没有能源协同、没有调度能力、没有客户结构，最后可能只是账面上的数字经济项目。
这次通知给地方提供了一个更理性的抓手。省级工信主管部门不只是推荐名单，还要重点审核申报条件、数据和佐证材料的真实性、准确性、完整性；名单内单位要定期报送年度建设进展、核心指标变化和绩效信息；建设方案因产能或能源供应条件变化需要调整，也要按流程上报。
地方真正该做的，不是简单多报几个项目，而是把算力规划、电力供应、绿电消纳、工业负载、模型应用和园区产业结合起来。比如工业城市可以把零碳算力设施和智能制造、工业软件、视觉质检、设备预测维护、数字孪生仿真连接起来；新能源基础较好的地区可以探索绿电、储能、液冷和算力调度的组合；产业园区则可以把算力服务与企业数字化改造、能耗管理和碳核算服务打包。
企业怎么抓：从“买算力”转向“管算力”
对算力设施运营方来说，申报不是写材料那么简单。企业要先把物理边界、产权边界、供配电和制冷系统边界讲清楚，再把能耗、碳排、绿电来源、核算方法和年度目标变成可审计的数据链。
对AI企业和工业智能企业来说，这份通知也会改变采购逻辑。未来大型客户和公共项目采购AI服务时，可能越来越关心背后的算力是否绿色、是否可追溯、是否符合地方双碳和能耗约束。模型能力当然重要，但同等能力下，低碳、稳定、合规的算力基础设施会成为加分项。
智能制造企业更应该关注这一点。很多工厂数字化改造会引入边缘计算、视觉检测、工业大模型、排产优化和数字孪生系统。算力消耗被纳入碳管理后，企业不能只看算法效果，也要看单位任务能耗、模型部署效率、边缘与云端分工、设备利用率和能源管理系统联动。
简单说，AI应用不能只会“吃算力”，还要学会“管算力”。
风险和边界：零碳不是一张证书
第一，零碳算力不能被理解成一次性认证。通知采取“建设名单、年度评估、成熟一批验收一批”的路径。建设期满仍未通过验收的，将按程序调出名单。这意味着企业拿到建设名单只是开始，不是终点。
第二，绿电采购不能替代系统性降碳。非化石能源占比很重要，但算力设施还要面对制冷效率、设备利用率、负载调度、老旧设备淘汰和碳核算质量。只买绿证、不改系统，很难形成真正竞争力。
第三，要防止地方把零碳算力做成新的形象工程。算力设施最终要服务真实产业需求。如果没有AI企业、工业场景、科研平台和公共服务负载支撑，低碳机房也可能变成低利用率资产。
第四，数据真实性会成为红线。通知明确要求碳排放等数据遵循可测量、可报告、可核查原则，确保真实准确、完整可靠。对企业来说，碳管理系统、能源计量、审计留痕和第三方核验能力都要提前建设。
这份文件的价值，在于把“绿色算力”从宣传词推进到可申报、可核算、可验收的制度环节。AI基础设施真正成熟，不是看谁先把机房建大，而是看谁能在能源、碳排、成本、负载和产业应用之间建立长期平衡。
参考资料
- 工业和信息化部办公厅：《工业和信息化部办公厅关于组织开展国家级零碳工厂建设工作的通知》，发布日期2026-07-22，申报推荐截止时间2026-08-15。https://www.miit.gov.cn/jgsj/jns/wjfb/art/2026/art_21f9f914bde4476f860eb5e345ba7cd0.html
- 工业和信息化部、国家发展改革委、生态环境部、国务院国资委、国家能源局：《关于开展零碳工厂建设工作的指导意见》，工信部联节〔2026〕13号，作为本次建设工作的上位依据。