远景张雷：全链路能量管理是AI系统核心竞争

5月26日，国家能源局在深圳组织召开“人工智能+”能源现场推进会。远景科技集团董事长张雷作为唯一新能源企业代表发言，与中国石油、国家电网、国家能源集团、腾讯、阿里云等行业巨头同台交流。张雷提出了一个值得深入推敲的观点：能源不仅是AI的底座，更是AI的血脉与肌体。换句话说，电力系统正在成为人工智能的主体工程。

他揭示了智力生产背后的底层逻辑——智力生产本质上就是能量转换。当下，GPU正在扮演AI时代的“新蒸汽机”角色，而这台“新蒸汽机”面临的核心矛盾依然落在能量管理上。芯片和模型沿着摩尔定律快速迭代，电力系统的发展速度却明显滞后，AI时代的能量管理矛盾正愈演愈烈。机柜功率从过去的数千瓦直线跃升至未来的数百千瓦，若不能解决AI生产全链路的能量管理问题，AI发展的瓶颈将难以突破。

张雷系统阐述了远景对AI电力系统的定义。AI电力系统的本质，是能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施。一个真正的AI电力系统需要做到三件事：在相同电力功率下配置更多算力，在相同度电能量下产出更多智力，在相同投资成本下用更多绿电来降低电力成本。在他看来，未来AI竞争的核心，远不止模型和芯片，更在于电力系统的较量——每一兆瓦电力能产生多少有效智能，才是真正的决胜点。

作为AI电力系统的开创者和践行者，远景已构建起系统性能力。首先是智能中枢——以远景EnOS智能物联操作系统为核心，可接入和管理风电、光伏、储能、充电桩、发电机组等数亿级智能设备，充当AI电力系统的“神经网络”。其次是物理人工智能——远景“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型协同运作：“天机”让系统理解天气、预测风光波动；“天枢”则让系统理解能源、实时自动优化源网储荷运行。二者结合，使能源系统首次具备深度认知与自主决策能力。第三是下一代电力基础设施——远景正推动风光储一体化电源、高压直流、固态变压器、构网型储能和末端智能机柜等技术融合，构建端到端的新型电力基础设施架构。依托这套体系，GPU机柜可实现实时动态管理，同时用构网型储能替代传统UPS技术。

在落地实践方面，远景已率先实现AI电力系统的部署。在赤峰，远景打造了零碳产业园——全球最大的100%独立电力系统，实现风、光、储、氢、算力、大模型一体化运行，让绿色氢能与绿色算力获得极致成本竞争力。在乌兰察布，远景正与腾讯、字节跳动联手打造“远景星河基地”，一座吉瓦级的能源与算力一体化的AI电力系统。

张雷最后总结：瓦特不仅改良了蒸汽机，更重塑了整个动力系统。今天能源人的新使命，是直接参与创造智能文明。能源不是AI的尽头，而是过程；能源不只是AI的底座，也是它的血液和肌体；电力系统不应该只是AI的配套系统，而应当成为主体工程。面向人工智能时代，远景将继续开创并引领AI电力系统，推动能源系统与智能系统深度融合，为新一轮工业革命提供源源不断的动力。

以下为张雷发言全文：

开创AI电力系统

大家好。今天我想聚焦一个核心命题：在人工智能时代，能源人究竟承担怎样的使命与担当？历史上每一次工业革命都伴随着能源革命。当人工智能作为又一场工业革命迎面而来时，能源人应该扮演什么角色？

蒸汽机发明之前，没有人会把煤炭和动力挂钩。后来人们才意识到，蒸汽机本质上就是一个能量转换装置。瓦特的贡献在于大幅提升了蒸汽机的能量转化效率——他抓住了能量管理的主要矛盾，通过设计独立冷凝器解决散热问题，从而提升能效。

同样，在GPU发明之前，多数人认为智力是人类的专属能力，没人会将电力和智力联系起来。今天的GPU就是新的蒸汽机，其功能同样是能量转化：将电力变成智力。这背后揭示了一个本质：智力生产，本质上就是能量转化的过程。

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，其实是割裂。能源应该是AI的肌体和血脉，能源不是AI的尽头，而是AI的过程本身。

如今，大模型大约每6个月就有一次重大迭代，芯片几乎每12个月出一个新版本。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。芯片和模型遵循摩尔定律指数级发展，却遇到一个发展缓慢的电力系统，矛盾自然凸显。

今天我们要解决的就是AI生产全链路的能量管理问题。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，机柜功率就无法从过去的5kW跃升至未来的200kW、300kW。在这种情况下，再强大的芯片也难以充分发挥。与此同时，如何做好机柜集群的动态功率管理，在有限供电功率下配置更多GPU，也至关重要。还要避免算力中心的波动对电网产生重大冲击，同时让吉瓦级的可再生能源能够稳定、实时地支撑算力中心运行。

实际上，智力生产全链路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。电力系统也正在成为人工智能的主体工程——而不是配套。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破解发展瓶颈，提供源源不断的动力。

既然模型和芯片可以高效迭代，我们也需要让电力系统也能遵循类似的“摩尔定律”——这正是远景开创AI电力系统的使命所在。

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，它把电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合在了一起。如果让能源、芯片和算力中心各自独立，必然会形成机械的割裂。打造AI电力系统，就是要让这三者有机融合，成为人工智能基础设施的核心底座。这同样是能源人的责任和担当。

AI电力系统要解决三大核心问题：

• 第一，如何让相同的功率带宽接入更多的GPU？在很多地方，电网能提供的功率带宽已成为重要约束。如何在有限功率下部署更多算力，这是第一个需要突破的问题。
• 第二，如何让相同的电量产生更多的智力？这需要采用高压直流路线和固态变压器技术，提高功率密度，降低能耗、提升散热技术。
• 第三，如何在相同的投资下大幅降低电力成本？这就需要通过AI电力系统来提升风光储绿色电力的更高比例。

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EnOS智能物联操作系统已可接入数亿计的智能设备——从风电、光伏、储能，到变压器、氢能电解槽等，并实现从源、网、储、荷到算力设施的实时协同。EnOS不只是数字底座，它更是AI电力系统的神经系统。
• 第二，物理人工智能。仅仅依靠大语言模型无法真正管理一个电厂或算力中心，必须借助物理人工智能取得突破。对能源系统而言，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%的电力将来自风、光、水等绿色能源，气候系统本身就成了能源系统。必须拥有对气候系统的洞察力，通过物理人工智能形成更深层认知，才能实现能源有效调度的起点。二是远景的“天枢”能源大模型，它让一个场站从风到氢能的产生，再到算力调度，形成毫秒级实时智能控制。
• 第三，下一代电力基础设施。仅有操作系统和大模型还不够，还需要全新的电力基础设施。具体来说，就是风光储一体化控制器、高压直流（HVDC）、固态变压器（SST）、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，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”国家战略下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。赤峰零碳产业园同时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的管理下，绿色资产系统收益都实现了最大化，也让绿色氢能与绿色算力获得了极致成本竞争力。

远景还在乌兰察布打造“远景星河基地”——一座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”。它的目标，是为中国人工智能的腾飞铺筑基石。

最后我想说，当人工智能时代迎面而来，能源不是AI的尽头，而是AI的过程；能源不只是AI的底座，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，直接参与到创造智能的过程中。在这个历史的关键时刻，我们必须担当重任。

谢谢大家！

来源：互联网