张雷权威解读：全国人工智能+能源现场会 AI电力系统开创之路
张雷在发言中指出，远景正致力于构建AI电力系统——一个将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的底层支撑，更应成为其肌体和血脉。电力系统正逐步演变为人工智能的主体工程，唯有解决智能生产全链路的能量管控问题，才能为新一轮工业革命持续供能。“就像当年的瓦特一样，在人工智能时代，每一位能源从业者都有机会直接参与创造智能，成为这个历史性时刻的主力军。”
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，以及下一代电力基础设施。这些能力在赤峰零碳产业园和乌兰察布算力基地等项目中已得到实际验证。
以下是张雷发言全文：
开创AI电力系统
大家好。今天想与各位探讨一个命题：在人工智能时代，能源人应当肩负怎样的使命？
回望历史，每一次工业革命都伴随着能源革命。当我们意识到人工智能正引领新一轮工业革命时，能源人应扮演什么角色？
在蒸汽机发明前，没人将煤炭与动力挂钩。后来人们才理解，蒸汽机本质上是一个能量转换装置。瓦特的贡献在于优化了蒸汽机的能量转化效率——他通过设计独立冷凝器解决了散热问题，大幅提升能效。
同样，在GPU问世之前，多数人认为智力是人类独有的神秘能力，没人会把电力与智力联系起来。而如今，GPU就是新的蒸汽机。它同样在做能量转换，只不过把电力转化为智力。说到底，智力生产的本质就是一个能量转化过程。
因此，第一个观点很明确：能源不单是AI的底座。若仅将其视为底座，那就是一种割裂。能源应当是AI的肌体和血脉。它不是AI的终点，而是AI的全过程。
当前的大模型约每6个月一次重大迭代；芯片几乎每12个月一个版本。但另一边，电力系统在过去一百年间几乎没有根本性变革。当芯片和模型的摩尔定律指数级狂奔，却遭遇几乎原地踏步的电力系统，矛盾骤然凸显。
我们现在要解决的是AI生产全链路的能量管理问题。大家已经意识到，GPU再强，若没有高功率密度的电流输入和高效散热，机柜功率很难从过去的5kW跃升至未来的200kW、300kW。在此约束下，再强的芯片也难发挥效能。与此同时，如何做好机柜集群的动态功率管理，在有限供电功率下塞进更多GPU，也至关重要。还要避免算力中心的波动冲击电网平稳运行，以及让吉瓦级的可再生能源稳定、实时地支撑算力中心。
所以说，智力生产全链路中这一系列能量管理问题，正成为人工智能系统发展的关键瓶颈。电力系统正在成为人工智能的主体工程，而非配套的后勤。在座各位，只有解决全链路能量管理问题——就像当年瓦特革新蒸汽机和动力系统一样——才能为这场新工业革命扫清障碍，提供源源不断的动力。
既然模型和芯片可以实现高效迭代，那我们也需要让电力系统跟上摩尔定律的步伐。这正是远景要开创AI电力系统的初衷。
AI电力系统，本质上是能源系统与智能系统融合后的新型人工智能基础设施。它让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合。若能源、芯片和算力中心各自为政，最终只会形成机械割裂。打造AI电力系统，就是要把三者有机整合，成为人工智能基础设施的底座。这是能源人的责任担当。
AI电力系统需要解决三大问题：
第一，如何让相同的功率带宽接入更多GPU？很多地方，电网能提供的功率带宽已是硬约束。如何在有限功率下部署更多算力？这是首要问题。
第二，如何让相同的电量产出更多智力？这需要高压直流路线和固态变压器技术，提高功率密度，降低能耗，改进散热方案。
第三，如何在相同投资下大幅降低电力成本？这就要靠AI电力系统提升风光储绿色电力的占比。
作为AI电力系统的开创者和实践者，远景总结出三大关键支柱技术。
第一，智能中枢。远景的EnOS智能物联操作系统已接入数亿个智能设备——从风电、光伏、储能、变压器到氢能电解槽，实现了从源、网、储、荷到算力设施的实时协同。EnOS不只是一个数字底座，更是AI电力系统的神经系统。
第二，物理人工智能。光靠大语言模型难以真正管理一个电厂或算力中心，需要物理人工智能来突破。对能源系统来说，物理人工智能有两个关键支撑：一是气象大模型。要实现碳中和，100%电力将来自风、光、水等绿色能源，气候系统本身已成了能源系统。我们必须洞察气候系统，靠物理人工智能形成更深层认知，才能有效调度能源。二是远景的“天枢”能源大模型，它能让一个场站，从风能到氢能再到算力调度，实现毫秒级实时智能控制。
第三，下一代电力基础设施。光有操作系统和大模型还不够，还需要下一代电力基础设施。具体来说，就是风光储一体化控制器、高压直流、固态变压器、智能机柜——一套端到端的新型电力基础设施。
三者融合，才能打造出一体化的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，远景打造了“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本——基于2GW的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，用AI电力系统优化算力任务编排。赤峰零碳产业园也是能源大模型的训练基地。更关键的是，它打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能三大绿色资产组合。在AI管理下，绿色资产系统的收益均实现最大化，让绿色氢能与绿色算力获得最优成本竞争力。
远景还在乌兰察布打造“远景星河基地”——一个吉瓦级的能源系统与算力系统一体化的人工智能基础设施，堪比美国的“星际之门”，为中国人工智能的腾飞铺筑基石。
最后想说，当人工智能时代扑面而来，能源不是AI的终点，而是AI的过程；能源不只是AI的底座，更是AI的血脉和肌体；电力系统不是人工智能的配套，而是人工智能的主体工程。我们每一位能源人不是时代的旁观者，而是作为主力军直接参与创造智能，在这个历史关键时刻扛起责任。
谢谢大家！