远景AI电力系统评测：三大核心能力与真实产业实践

2026-05-29阅读 0热度 0

人工智能

5月26日，国家能源局在深圳组织了一场高规格的全国“人工智能+”能源现场推进会。国家能源局党组书记、局长王宏志到场致辞，远景科技集团董事长张雷受邀进行主题分享。同台发言的企业还包括中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云和腾讯——基本囊括了能源与科技两大领域的头部玩家。张雷的发言极具冲击力。他提出，远景正在构建的是“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。在他看来，能源远不止是AI的底座。它更像AI的肌体和血脉，电力系统本身正逐步成为人工智能的主体工程。只有把智能生产全链路的能量管理问题理清楚，才能为这场新工业革命持续供能。他用一句话点明：就像当年的瓦特一样，今天的每一位能源人都有机会亲手参与到创造智能的过程中，成为这场变革的主力军。作为这一赛道的开创者，远景目前在AI电力系统上已搭建起三大核心能力：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。在赤峰零碳产业园和乌兰察布算力基地，这些能力已经实现落地验证。以下为张雷发言全文，信息密度极高，值得逐字消化。 **《开创AI电力系统》** 先亮一个判断：在人工智能时代，能源人应当承担怎样的使命？历次工业革命，无一不与能源革命相伴。既然人工智能已被共识为新一轮工业革命，那么能源人就必须直面一个问题——在这个历史节点上，我们该如何定位自己？在蒸汽机问世之前，没有人会把煤炭和动力联系起来。后来人们才意识到，蒸汽机本质上是一台能量转换装置。瓦特的伟大不在于发明蒸汽机，而在于他改进了能量转化效率——他抓住了能量管理的主要矛盾，用独立的冷凝器解决了散热问题，大幅提升了能效。再看今天。在GPU出现之前，智力的生成几乎被视作人类独有的神秘能力，也没人想到电力和智力能产生关联。但如今，GPU就是新的蒸汽机。它的本质同样在做能量转化：把电力变成智力。所以智力生产的本质，本质上就是一个能量转化的过程。于是第一个核心观点浮出水面：能源不只是AI的底座。如果只把它当作底座，那就割裂了二者的关系。能源应当是AI的肌体和血脉。能源不是AI的尽头，而是AI的过程。现阶段，大模型大约每六个月完成一次重大迭代，芯片也差不多一年升级一次。但反观电力系统——那个通过模型和芯片完成能量转换的环节——过去一百年间几乎没发生过大的变化。当芯片和模型遵循摩尔定律指数级演进时，电力系统却停滞不前，这个矛盾正变得日益尖锐。今天必须解决一个核心问题：AI生产全链路的能量管理。大家已经看到了，GPU再强，如果搞不定高功率密度的电流输入和高效散热，机柜功率就永远别想从过去的5kW跃升到未来的200kW、300kW。在这种约束下，再强大的芯片也只能无所作为。与此同时，如何做好机柜集群的动态功率管理，让有限的供电带宽塞进更多GPU，同样是一块硬骨头。还得避免算力中心的波动对电网造成冲击，更不用说吉瓦级的可再生能源，要如何稳定实时地支撑起算力中心。所以我想表达的是：智力生产全链路上的一系列能量管理问题，正在成为人工智能系统发展的关键瓶颈。电力系统不是在给AI做配套，它本身就是AI的主体工程。只有像当年瓦特革新蒸汽机那样，彻底解决全链路的能量管理问题，才能为人工智能这场新的工业革命提供源源不断的驱动力。既然模型和芯片可以高效迭代，电力系统同样应当实现摩尔定律。这就是远景要开创AI电力系统的使命。 AI电力系统，本质上是一个能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施，它的目标是让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型这些要素不再各自为战，而是有机地融合在一起。如果能源、芯片和算力中心都当成独立模块，最终一定会沦为机械割裂。打造AI电力系统，就是让三者融为一体，成为AI基础设施的真正底座。这也是能源人应该扛起的责任。具体而言，AI电力系统要解决三大问题：第一，在相同的功率带宽下，如何接入更多GPU？很多地方电网能提供的功率带宽已经是硬约束，如何在有限功率下部署更多算力，这是第一个课题。第二，在相同的电量下，如何产出更多智力？这需要依靠高压直流路线和固态变压器技术，提高功率密度、降低能耗、优化散热。第三，在相同的投资下，如何大幅降低电力成本？这就得靠AI电力系统提升风光储绿色电力的占比。远景作为AI电力系统的开创者和实践者，总结出了三根关键支柱：第一是智能中枢。远景的EnOS智能物联操作系统已经把数亿智能设备——从风电、光伏、储能，到变压器、氢能电解槽——全面接入，并实现源、网、储、荷到算力设施的实时协同。EnOS不只是数字底座，它更像是AI电力系统的神经系统。第二是物理人工智能。光靠大语言模型不可能真正管理一个电厂或算力中心，必须突破物理人工智能。在能源系统里，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，未来的电力100%依靠风、光、水等绿色能源，气候系统本身就是能源系统，必须对气候系统具备洞察力；二是远景的“天枢”能源大模型，它能让一个场站从风力发电到氢能生产，再到算力调度，实现毫秒级的实时智能控制。第三是下一代电力基础设施。光有操作系统和大模型远远不够，必须让硬件落地。具体来说，就是风光储一体化控制器、高压直流技术、固态变压器、智能机柜——一套端到端的新型电力基础设施架构。这三者融合在一起，才能真正打造出一体化的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，远景已经落地了一个“算电协同”的全球首个系统级实践样本——基于2GW、100%可再生能源的电力系统，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，还与腾讯合作，用AI电力系统优化算力任务的编排。同时，赤峰零碳产业园也是能源大模型的训练基地。更重要的是，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调度下，绿色资产系统的整体收益实现了最大化，让绿色氢能和绿色算力都具备了极致成本竞争力。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，某种程度上可以对标美国的“星际之门”，为中国的AI腾飞铺好基石。最后我想说：当人工智能时代扑面而来，能源不是AI的尽头，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系统，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担当重任。

远景AI电力系统评测：三大核心能力与真实产业实践

相关阅读

最新教程

最新资讯