远景张雷：电力系统成AI主体工程 打造智能电网

5月26日，国家能源局在深圳召开全国“人工智能+”能源现场推进会。远景科技集团董事长张雷受邀作主题发言，同期发言的还有中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。

张雷在发言中提出一个关键判断：远景正在打造的AI电力系统，本质上是能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施。他认为，能源不仅是AI的底座，更是AI的肌体。电力系统正成为人工智能的主体工程——只有彻底解决智能生产全链路的能量管理问题，才能为人工智能这场新工业革命提供持续动力。

数据对比鲜明：大模型约每6个月完成一次重大迭代，芯片几乎每12个月更新一代。但张雷指出，电力系统在过去一个世纪里几乎没有实质性变革。一边是指数级飙升的摩尔定律，一边是近乎停滞的电力基础设施，这一矛盾正急剧激化。

“今天，核心任务是解决AI生产全链路的能量管理问题。”张雷这句话直击要害。GPU性能再强，若无法实现高功率密度电流输入与高效散热，机柜功率便不可能从过去的5kW跃升至未来的200kW、300kW。在此约束下，再强大的芯片也只能空转。同时，如何在有限供电功率下做好机柜集群的动态功率管理，让更多GPU高效运转，同样至关重要。

归根结底，智力生产全链路的能量管理问题，正成为人工智能系统发展的关键瓶颈。电力系统不再只是配套工程，而是主体工程。张雷用一个形象比喻：正如当年瓦特革新蒸汽机与动力系统，只有攻克全链路能量管理难题，才能为人工智能这场新工业革命扫清障碍、注入动能。

这正是远景提出AI电力系统概念的核心背景。张雷阐释，AI电力系统将电源、储能、电网、电力电子、算力与大模型有机融合。如果能源、芯片和算力中心各自为政，必然形成机械割裂。打造AI电力系统，就是推动这三者深度融合，使其成为人工智能基础设施的坚实底座——这也是能源行业从业者的责任所在。

具体来看，AI电力系统需要解决三大关键问题：

三大核心挑战

第一，在同等电力功率配置下承载更多算力。当前，电网接入能力正成为发展瓶颈，如何在有限功率带宽内支撑更多GPU，是必须直面的挑战。

第二，用相同度电能量创造更多智力输出。通过降低能耗、提升散热效率、优化功率密度管理，将每度电转化为更多Token，这才是效率的本质。

第三，在同等投资成本下，利用更多绿色电力降低整体用电成本。这不仅是环保议题，更是一笔经济账。

作为AI电力系统的开创者，远景已构建三大核心能力：智能中枢、气象大模型与能源大模型、下一代电力基础设施。这些能力正在赤峰零碳产业园和乌兰察布算力基地的实践中得到验证。

其中，智能中枢依托EnOS物联操作系统，实现了从源、网、储、荷到算力设施的亿级设备实时协同；物理人工智能融合气象大模型与“天枢”能源大模型，做到毫秒级实时智能控制；下一代电力基础设施由风光储控制器、高压直流、固态变压器和智能机柜构成端到端架构。

张雷强调，只有这三项核心能力融合，才能打造一体化的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，他们已打造“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本——基于2GW、100%可再生能源电力系统，通过EnOS和能源大模型，实现风电、光伏、储能、算力和氢能之间的动态实时协同，并与腾讯合作，通过AI电力系统优化算力任务的编排。

此外，今年4月，远景还发布了覆盖“从芯到网”的多场景AIDC能源解决方案，涵盖电网侧、场站侧、负荷侧及控制侧，目标明确：系统性破解AI算力时代数据中心的电力瓶颈。