近日，国网浙江省电力有限公司联合中国电信研究院、中国信通院、中国电科院、浙江华电研究院等单位，发布词元碳排放追踪计量模型及耗电专项实测成果，实现小时级单个词元碳排放精准核算，填补了电力领域词元级能耗精细计量的技术空白。这两项成果为算力中心硬件配置、大模型效率优化、碳成本核算和跨区域算力调度提供了量化依据，有力助推人工智能算力产业精细化用能。

人工智能算力产业长期存在能耗算不清和碳排放算不清的双重数据盲区。国网浙江电力在能耗侧聚焦算力负载与耗电量的正相关规律，将单任务耗电量逐层拆解至芯片、服务器等硬件单元，为硬件动态配给、词元成本精细化核算提供数据支撑；在碳排放侧聚焦绿电占比与碳排放的负相关规律，依托分时分区电碳因子，按小时、分地市核算真实碳排放数据，同时创新全流程折算方法，打通“芯片耗电—服务器运行—单词元生成”完整碳足迹链路，实现全环节可量化、可追溯。

国网浙江电力员工依托分时分区电碳因子研发创新全流程折算方法，监测“芯片耗电—服务器运行—单Token生成”完整碳足迹链路。盛瑜佳 摄

5月29日，浙江电力信通公司在嘉兴完成算力跨省、跨时段低碳调度试点验证。在浙江用电高峰时段，该公司将嘉兴算力中心部分任务迁移至青海绿色大数据中心，使单位词元碳排放量下降62%；在省内错峰场景下，利用光伏发电高峰时段运行任务，使单位词元碳排放量降低36%。任务迁移全程时延控制在3分钟内，实现业务零中断。

在词元碳排放核算方面，碳排放追踪计量模型已在中国电信TeleAgent大模型产品中规模化落地。自8月试点以来，该模型累计服务用户超3万人，日均完成超2000亿词元的碳排放精准计量。碳足迹结果还被转化为词元分时价格信号，可引导非即时任务向绿电充足时段转移，也能反向推动大模型与数据中心持续优化能效。