远景科技张雷：打造AI电力系统，解决算力能源瓶颈

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交流发言。他表示，远景正打造AI电力系统——能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施。

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交流发言。他表示，远景正打造AI电力系统——能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施。能源不只是AI的底座，更是肌体。电力系统正成为人工智能的主体工程，只有解决智能生产全链路能量管理的问题，才能为人工智能这一新的工业革命提供源源不断的动力。同场发言企业还有中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。

张雷认为，历史上每一次工业革命都伴随着能源革命。蒸汽机的诞生，让人类第一次将煤炭与动力紧密联系在一起，其本质是能量转化效率的跃升。今天，人工智能正引领新一轮工业革命，GPU之于AI，正如蒸汽机之于工业——它同样是一种能量转化装置，把电力转化为智力。从这个意义上讲，“智力生产的本质，是一个能量转化过程。”

“如果仅仅把能源视为AI的底座，是一种割裂。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。” 张雷指出，当芯片和大模型遵循摩尔定律高速迭代，而电力系统仍然相对缓慢时，矛盾日益凸显。当前制约人工智能发展的关键瓶颈，正是智力生产全链路的能量管理问题。

他指出，随着算力中心单机柜功率从过去的5kW跃升至未来的200kW甚至300kW，高功率密度供电与高效散热成为刚性约束；在有限的供电能力下实现机柜集群的动态功率管理、避免对电网造成冲击，同时以吉瓦级可再生能源稳定支撑算力中心运行，成为必须解决的挑战。

为此，张雷提出打造“AI电力系统”的构想。他表示，AI电力系统，本质上是能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施，让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合在一起。AI电力系统要解决三大核心问题：第一，在相同功率带宽下接入更多GPU；第二，在相同电量条件下产出更多智力；第三，在相同投资水平下显著降低电力成本。

作为AI电力系统的开创者和实践者，远景提出三大关键支柱技术。首先是智能中枢，远景EnOS智能物联操作系统接入数亿智能设备，实现风电、光伏、储能、电网及算力设施的实时协同，成为AI电力系统的“神经系统”。其次是物理人工智能，远景通过“天机”气象大模型和“天枢”能源大模型，实现对风光资源与能源调度的毫秒级智能控制；第三是构建下一代电力基础设施，包括风光储一体化控制器、高压直流(HVDC)、固态变压器(SST)、智能机柜等，形成端到端的新型电力基础设施架构。

会上，张雷还分享了远景在赤峰零碳产业园的实践成果。该园区基于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、算力与氢能的动态协同，并与腾讯合作优化算力任务编排，打造绿色电力、绿色算力、绿色氢能三位一体的绿色资产组合，实现系统收益最大化。

此外，远景正在乌兰察布建设“远景星河基地”，打造吉瓦级能源与算力系统一体化的人工智能基础设施，为我国人工智能产业发展提供绿色、稳定、规模化的能源支撑。

张雷表示，在人工智能时代，能源不是AI的尽头，而是AI的过程；能源不只是AI的底座，也是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，在这个历史的关键时刻担当重任。”

以下为张雷发言全文：

开创AI电力系统

大家好。今天我想探讨一个观点：在人工智能时代，能源人该有怎样的使命和担当？

历史上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又是一场新的工业革命时，能源人应该扮演什么样角色？

在蒸汽机发明之前，没有人会把煤炭和动力联系在一起。后来人们意识到蒸汽机其实是一个能量转换的装置。瓦特的贡献在于改良了蒸汽机的能量转化效率。他做了一个关键变革，突破能量管理的主要矛盾——通过设计独立的冷凝器解决了散热问题、提升了能效。

同样在GPU发明之前，大多数人都认为智力是人类独特而又神奇的能力，没有人会把电力和智力联系起来。今天GPU就是新的蒸汽机。这台新蒸汽机的功能一样也是能量的转化，把电力变成智力。我想说，智力生产的本质，其实是一个能量转化的过程。

所以我的第一个观点是：能源不只是AI的底座。如果仅仅视其为底座，其实是一种割裂。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。如今大模型大约每6个月就有一次重大迭代；芯片几乎是12个月一个版本。然而，通过模型和芯片实现能量转换的电力系统在过去一百年间几乎没有发生大的变化。当芯片和模型的摩尔定律（指数级发展）遇上缓慢发展的电力系统，矛盾便凸显了。

今天，我们要解决的是AI生产全链路能量管理问题。大家已经意识到，GPU再强大，如果不能实现高功率密度的电流输入和高效散热，那么机柜功率就无法从过去的5kW跃升至未来的200kW、300kW。在这样的约束下，再强大的芯片也发挥不了作用。与此同时，如何做好机柜集群的动态功率管理，让有限的供电功率下容纳配置更多GPU也至关重要。在避免算力中心的波动对电网产生重大冲击的同时，又如何吉瓦级的可再生能源如何稳定实时地支撑算力中心？

因此，我想告诉大家，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。电力系统正在成为人工智能的主体工程，而非配套。我们在座各位，只有解决全链路能量管理的问题，就像当年瓦特革新蒸汽机和动力系统一样，才能为人工智能这一新的工业革命，解决发展的瓶颈并提供源源不断的动力。

既然模型和芯片可以实现高效迭代，我们也需要让电力系统也实现摩尔定律，这正是远景要开创AI电力系统的使命。

AI电力系统，本质上是能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施，让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合在一起。如果把能源、芯片和算力中心各自独立，必将形成机械的割裂。打造AI电力系统就是让这三者的有机融合成为人工智能基础设施的底座