5月26日，國(guó)家能源局在深圳召開(kāi)全國(guó)“人工智能+”能源現(xiàn)場(chǎng)推進(jìn)會(huì)，正式解讀部署《關(guān)于促進(jìn)人工智能與能源雙向賦能的行動(dòng)方案》與《全面提升供電質(zhì)量服務(wù)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)方案（2026—2028年）》，發(fā)布《中國(guó)“人工智能+”能源發(fā)展報(bào)告2026》及51個(gè)高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景，并組織25家能源企業(yè)簽署開(kāi)放場(chǎng)景倡議書(shū)。

在這場(chǎng)高規(guī)格會(huì)議上，遠(yuǎn)景科技集團(tuán)董事長(zhǎng)張雷與中國(guó)石油、國(guó)家電網(wǎng)、國(guó)家能源集團(tuán)、阿里云、騰訊作為六家典型企業(yè)代表同臺(tái)發(fā)言，標(biāo)志能源和科技民營(yíng)企業(yè)正式站上國(guó)家能源與AI融合的戰(zhàn)略前臺(tái)。 

張雷在會(huì)上拋出一個(gè)極具前瞻性的判斷：歷史上每一次工業(yè)革命都伴隨著能源革命，而當(dāng)下的AI浪潮正遭遇前所未有的能量瓶頸。他將GPU比作AI時(shí)代的“新蒸汽機(jī)”，其核心使命是將電力轉(zhuǎn)化為智力（Token）。然而，當(dāng)芯片與模型遵循摩爾定律飛速迭代，電力系統(tǒng)卻仍沿用百年前的架構(gòu)，二者之間的斷層已然顯現(xiàn)——機(jī)柜功率正從數(shù)千瓦向數(shù)百千瓦躍升，若無(wú)法解決高功率密度輸入、高效散熱與動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題，再?gòu)?qiáng)大的算力也會(huì)被能源鏈路鎖死。

因此，能源不應(yīng)僅被視為AI的底座，更是AI的血脈和肌體；電力系統(tǒng)也不應(yīng)是配套工程，而必須成為人工智能的主體工程。

在這一認(rèn)知下，遠(yuǎn)景將AI電力系統(tǒng)定義為能源系統(tǒng)與智能系統(tǒng)深度融合的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。其核心邏輯在于打破傳統(tǒng)的“發(fā)電-輸電-用電”單向鏈條，構(gòu)建起電源、儲(chǔ)能、電網(wǎng)、電力電子、算力與AI大模型的全鏈路協(xié)同。遠(yuǎn)景已圍繞“智能中樞、物理人工智能、下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施”搭建起三大支柱：

通過(guò)EnOS智能物聯(lián)操作系統(tǒng)接入數(shù)億級(jí)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)源網(wǎng)儲(chǔ)荷協(xié)同；

依托“天機(jī)”氣象大模型與“天樞”能源大模型，賦予機(jī)器洞察氣候與駕馭物理能源的能力；

并以風(fēng)光儲(chǔ)一體化電源、高壓直流、固態(tài)變壓器及構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能，替代傳統(tǒng)UPS，重塑硬件架構(gòu)。

這種看似超前的架構(gòu)，遠(yuǎn)景已經(jīng)跑通了落地實(shí)踐的路徑：在內(nèi)蒙古赤峰，遠(yuǎn)景基于2GW 100%可再生能源，構(gòu)建起全球最大的獨(dú)立電力系統(tǒng)，支撐著全球最大的綠色氫氨生產(chǎn)基地。這里沒(méi)有火電兜底，卻通過(guò)EnOS與能源大模型的實(shí)時(shí)調(diào)度，讓風(fēng)、光、儲(chǔ)、氫與算力在毫秒間達(dá)成動(dòng)態(tài)平衡——當(dāng)風(fēng)光出力波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整制氫負(fù)荷與算力任務(wù)編排，確保每一度綠電都在最高效的路徑上完成價(jià)值轉(zhuǎn)化，形成了一個(gè)綠色電力、綠色算力與綠色氫能相互增益的資產(chǎn)組合。而在烏蘭察布，遠(yuǎn)景正聯(lián)合騰訊、字節(jié)跳動(dòng)打造“遠(yuǎn)景星河基地”，一個(gè)吉瓦級(jí)的能源與算力一體化超級(jí)項(xiàng)目，被張雷稱為中國(guó)的“星際之門(mén)”。

從赤峰的能源自洽到烏蘭察布的算力協(xié)同，遠(yuǎn)景正在證明：能源企業(yè)不再只是電力的供應(yīng)商，而是智能文明的直接參與者。當(dāng)電力系統(tǒng)開(kāi)始主動(dòng)參與算力調(diào)度與資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，AI產(chǎn)業(yè)便有了擺脫能源束縛的可能。正如張雷所言：“能源不是AI的盡頭，而是AI的過(guò)程。”在這場(chǎng)由國(guó)家層面推動(dòng)的“人工智能+”能源浪潮中，遠(yuǎn)景試圖搶占的，正是這一全新主體工程的生態(tài)位。

以下為張雷發(fā)言全文：

開(kāi)創(chuàng)AI電力系統(tǒng)

大家好。今天我想探討一個(gè)觀點(diǎn)：在人工智能時(shí)代，能源人該有怎樣的使命和擔(dān)當(dāng)？

歷史上每一次工業(yè)革命都伴隨著能源革命。當(dāng)我們意識(shí)到人工智能又是一場(chǎng)新的工業(yè)革命時(shí)，能源人應(yīng)該扮演什么樣角色？

在蒸汽機(jī)發(fā)明之前，沒(méi)有人會(huì)把煤炭和動(dòng)力聯(lián)系在一起。后來(lái)人們意識(shí)到蒸汽機(jī)其實(shí)是一個(gè)能量轉(zhuǎn)換的裝置。瓦特的貢獻(xiàn)在于改良了蒸汽機(jī)的能量轉(zhuǎn)化效率。他做了一個(gè)關(guān)鍵變革，突破能量管理的主要矛盾——通過(guò)設(shè)計(jì)獨(dú)立的冷凝器解決了散熱問(wèn)題、提升了能效。

同樣在GPU發(fā)明之前，大多數(shù)人都認(rèn)為智力是人類獨(dú)特而又神奇的能力，沒(méi)有人會(huì)把電力和智力聯(lián)系起來(lái)。今天GPU就是新的蒸汽機(jī)。這臺(tái)新蒸汽機(jī)的功能一樣也是能量的轉(zhuǎn)化，把電力變成智力。我想說(shuō)，智力生產(chǎn)的本質(zhì)，其實(shí)是一個(gè)能量轉(zhuǎn)化的過(guò)程。

所以我的第一個(gè)觀點(diǎn)是：能源不只是AI的底座。如果僅僅視其為底座，其實(shí)是一種割裂。能源應(yīng)當(dāng)是AI的肌體和血脈。能源不是AI的盡頭，而是AI的過(guò)程。如今大模型大約每6個(gè)月就有一次重大迭代；芯片幾乎是12個(gè)月一個(gè)版本。然而，通過(guò)模型和芯片實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換的電力系統(tǒng)在過(guò)去一百年間幾乎沒(méi)有發(fā)生大的變化。當(dāng)芯片和模型的摩爾定律（指數(shù)級(jí)發(fā)展）遇上緩慢發(fā)展的電力系統(tǒng)，矛盾便凸顯了。

今天，我們要解決的是AI生產(chǎn)全鏈路能量管理問(wèn)題。大家已經(jīng)意識(shí)到，GPU再?gòu)?qiáng)大，如果不能實(shí)現(xiàn)高功率密度的電流輸入和高效散熱，那么機(jī)柜功率就無(wú)法從過(guò)去的5kW躍升至未來(lái)的200kW、300kW。在這樣的約束下，再?gòu)?qiáng)大的芯片也發(fā)揮不了作用。與此同時(shí)，如何做好機(jī)柜集群的動(dòng)態(tài)功率管理，讓有限的供電功率下容納配置更多GPU也至關(guān)重要。在避免算力中心的波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生重大沖擊的同時(shí)，又如何吉瓦級(jí)的可再生能源如何穩(wěn)定實(shí)時(shí)地支撐算力中心？ 

因此，我想告訴大家，智力生產(chǎn)全鏈路上的一系列能量管理問(wèn)題，正在成為人工智能系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。電力系統(tǒng)正在成為人工智能的主體工程，而非配套。我們?cè)谧魑唬挥薪鉀Q全鏈路能量管理的問(wèn)題，就像當(dāng)年瓦特革新蒸汽機(jī)和動(dòng)力系統(tǒng)一樣，才能為人工智能這一新的工業(yè)革命，解決發(fā)展的瓶頸并提供源源不斷的動(dòng)力。

既然模型和芯片可以實(shí)現(xiàn)高效迭代，我們也需要讓電力系統(tǒng)也實(shí)現(xiàn)摩爾定律，這正是遠(yuǎn)景要開(kāi)創(chuàng)AI電力系統(tǒng)的使命。

AI電力系統(tǒng)，本質(zhì)上是能源系統(tǒng)與智能系統(tǒng)融合的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，讓電源、儲(chǔ)能、電網(wǎng)、電力電子、算力和大模型有機(jī)融合在一起。如果把能源、芯片和算力中心各自獨(dú)立，必將形成機(jī)械的割裂。打造AI電力系統(tǒng)就是讓這三者的有機(jī)融合成為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的底座，也是我們能源人的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。

AI電力系統(tǒng)想要解決三大問(wèn)題：

第一，如何讓相同的功率帶寬接入更多的GPU？在很多地方，電網(wǎng)能提供的功率帶寬已成為重要約束。如何在有限的功率下部署更多的算力？這是AI電力系統(tǒng)要解決的第一個(gè)問(wèn)題。 

第二，如何讓相同的電量產(chǎn)生更多的智力？這需要采用高壓直流路線和固態(tài)變壓器技術(shù)，提高功率密度，降低能耗、提升散熱技術(shù)。

第三，如何在相同的投資下，如何大幅降低電力成本？這需要用AI電力系統(tǒng)來(lái)提升風(fēng)光儲(chǔ)綠色電力的更高比例。

作為AI電力系統(tǒng)的開(kāi)創(chuàng)者和實(shí)踐者，遠(yuǎn)景總結(jié)出三大關(guān)鍵支柱技術(shù)。

第一，智能中樞。遠(yuǎn)景EnOS智能物聯(lián)操作系統(tǒng)已經(jīng)能把數(shù)億的智能設(shè)備——從風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能，變壓器、氫能電解槽等全面接入，并實(shí)現(xiàn)從源、網(wǎng)、儲(chǔ)、荷到算力設(shè)施的實(shí)時(shí)協(xié)同。EnOS不只是數(shù)字底座，它更是AI電力系統(tǒng)的神經(jīng)系統(tǒng)。

第二，物理人工智能。僅靠大語(yǔ)言模型無(wú)法真正管理一個(gè)電廠或算力中心，需要物理人工智能突破。對(duì)于能源系統(tǒng)而言，物理人工智能有兩個(gè)關(guān)鍵支撐：一是氣象大模型。要實(shí)現(xiàn)碳中和，100%的電力將來(lái)自風(fēng)、光、水等綠色能源，氣候系統(tǒng)本身成為了能源系統(tǒng)。我們必須具備對(duì)氣候系統(tǒng)的洞察力，通過(guò)物理人工智能形成更深層的認(rèn)知，才能夠?qū)崿F(xiàn)能源有效調(diào)度的起點(diǎn)。二是遠(yuǎn)景的“天樞”能源大模型，它讓一個(gè)場(chǎng)站，從風(fēng)到氫能的產(chǎn)生，再到算力調(diào)度，形成一個(gè)毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)智能控制。

第三，下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施。僅有操作系統(tǒng)和大模型是不夠的，我們還需要下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施。具體來(lái)說(shuō)，就是風(fēng)光儲(chǔ)一體化控制器、高壓直流(HVDC)、固態(tài)變壓器(SST)、智能機(jī)柜，這樣一套端到端的新型電力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)

三者融合，才能打造出一體化的AI電力系統(tǒng)。在遠(yuǎn)景赤峰零碳產(chǎn)業(yè)園，遠(yuǎn)景打造了"算電協(xié)同"國(guó)家戰(zhàn)略的全球首個(gè)系統(tǒng)級(jí)實(shí)踐樣本——基于2GW，100%可再生能源電力系統(tǒng)，通過(guò)EnOS和能源大模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能、算力和氫能之間動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)協(xié)同，并與騰訊合作通過(guò)AI電力系統(tǒng)優(yōu)化算力任務(wù)的編排。赤峰零碳產(chǎn)業(yè)園也是我們能源大模型的訓(xùn)練基地。更為關(guān)鍵的是，它打造了100%綠色電力、綠色算力和綠色氫能的三大綠色資產(chǎn)組合。在AI的管理下，綠色資產(chǎn)系統(tǒng)收益都實(shí)現(xiàn)了最大化，讓綠色氫能與綠色算力獲得了極致的成本競(jìng)爭(zhēng)力。

遠(yuǎn)景還在烏蘭察布，打造“遠(yuǎn)景星河基地”——一個(gè)吉瓦級(jí)的能源系統(tǒng)與算力系統(tǒng)一體化的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，堪比美國(guó)的“星際之門(mén)”，為中國(guó)人工智能的騰飛鋪筑基石。

最后我想說(shuō)，當(dāng)人工智能時(shí)代撲面而來(lái)，能源不是AI的盡頭，而是AI的過(guò)程；能源不只是AI的底座，也是AI的血脈和肌體；電力系統(tǒng)不是人工智能的配套系統(tǒng)，而是人工智能的主體工程。我們每一位能源人不是時(shí)代的旁觀者，而是作為主力軍直接參與創(chuàng)造智能，在這個(gè)歷史的關(guān)鍵時(shí)刻擔(dān)當(dāng)重任。

謝謝大家！