如何做到100%绿电直连？不接入市电，自研出构网型储能|文汇讲堂

胡兴赞做案例分享

在文汇讲堂年度主题《绿色发展：向绿向富向美向强》的首场讲座中，诸大建教授从全球视角阐释了算电协同如何塑造中国的新竞争优势。海兰云的潘亚鸿总分享了海底数据中心的实践，而我将聚焦于陆上，谈谈我们远景科技集团在人工智能数据中心（AIDC）领域的探索与重构。

讲座全场

传统数据中心的商业逻辑在失效

远景是一家提供碳中和系统性解决方案的绿色科技企业。我们既懂能源、储能与调度，也深入产业。在内蒙古赤峰的人工智能数据中心项目，正是这种跨界能力的体现——我们是一家懂新能源的AIDC公司，同时也是一家懂AIDC的新能源公司。

为什么说传统数据中心的那套玩法行不通了？原因至少有四点。

首先，是功率密度的爆炸式增长。回顾AIDC行业的发展，大致可分为四个阶段。单机柜的功率已从早年的几个千瓦，一路飙升至如今的数百千瓦，未来迈向兆瓦级已是必然。这种变化，迫使我们必须从根本上重构基础设施。

其次，负荷特性发生了深刻分化。过去的数据中心主要承载CPU服务器，但今天的业务场景复杂得多：GPU训练、推理、存储……不同的负荷对能耗、供电、制冷、成本、时延有着截然不同的要求。想用一套标准方案通吃所有场景，已经越来越不现实。

第三，能源约束正在急剧强化。以“东数西算”八大节点之一的乌兰察布为例，2025年初，数据中心耗电量约占全社会用电量的2%，到年底这个数字预计会攀升至6%左右。AIDC的发展必将直面能源挑战，包括绿电占比要求、“双碳”政策、水资源利用效率（WUE）和电能利用效率（PUE）等硬性指标。

“东数西算”工程2024年启动后，内蒙古乌兰察布建成多个数据中心 乌兰察布宣传部

最后，是资源出现了错配。算力本质是服务于需求的，需求在哪，数据中心就应建在哪。过去“云随电走”的思路，在今天看来已经产生了严重的错配，这要求我们重新定义算力基础设施的边界。英伟达黄仁勋提出的“AI五层蛋糕”模型，首次将能源与AI进行了强关联——无能源则无算力，无算力则无Token（AI计算单元），也就无法服务大众。但能源、算力、基础设施与应用究竟该如何深度融合，模型并未给出答案。

远景如何在重构基础设施下实现算电协同

那么，在基础设施必须重构的大背景下，算力与电力该如何协同？我们认为，关键在于三个层面的协同。

第一，是空间协同。算力与电源的距离要尽可能近，实现“直连”而非仅仅是“直供”。数据中心选址需要考虑多达25个关键要素，而绿色能源的可得性与 proximity，必须放在优先位置。

第二，是时间协同。这需要对算力负荷进行精细化的“解剖”：哪些任务可调度，哪些不可调度？哪些对成本敏感，哪些对时延敏感？只有充分梳理负荷特性，才能与风光发电的波动性在时间轴上实现精准匹配。

第三，是系统协同，即“源网荷储一体化”。其核心逻辑在于打破壁垒，实现系统性联动。算电协同的终极目标，是让高质量的算力能够以更清洁、更稳定、更经济的方式被生产出来。

算电协同，本质上是一次基础设施层面的系统重构 来自主讲者PPT

远景在内蒙古赤峰的实践，正是对这套思路的落地。我们在那里布局了全球最大的绿色氢氨产业园。选址赤峰有其战略考量：地处北京以北约400公里，年均气温约8摄氏度，全年自然冷时间长达约6000小时，为打造低PUE数据中心创造了天然优势。同时，当地风光资源富集，为绿电供应提供了保障。

这个园区有几个突出特点：其一，规模全球领先，规划年产150万吨绿氢绿氨，并且是全额投资的零碳产业园，确保100%绿电直连。一期工程通过专属线路，实现了1.1GW风光电力的直连。其二，它是一个全离网园区，全部采用远景自研的构网型储能系统。我们已经跑通了“氨电协同”模式，自研的电解槽能够与风光出力完美匹配，实现了极高的绿电就地消纳率。

具体到如何实现真正的算电协同，我们搭建了四层架构：

首先，构建能源数字底座。利用自研的AI风机、AI储能、氢氨电解槽及底层物联网传感器，全面采集物理世界的运行数据。

其次，部署智能物联网管理平台。该平台将源、网、荷、储全要素关键参数统一纳管。通过“远景天机”大模型预测气象，优化风机出力；通过“远景天枢”大模型，深度耦合电源侧与负荷侧，动态调节储能充放电策略和氢能电解槽的出力。

赤峰园区算电协同运行示意图 来自讲者PPT

再次，对算力负荷进行结构化识别。我们与腾讯等合作伙伴投入大量精力，研究业务负载的可调性。如果算力是一个完全被动、不可调度的“黑盒”，那么算电协同就无从谈起。

最后，研发能够打穿“源-网-荷-算”的大模型，实现多维度的系统化联动。算电协同真正的难点与价值，就在于能否让算力真正“理解”能源，并与能源系统进行深度、灵活的互动。

赤峰项目验证的是算力如何更绿更经济

赤峰项目自2024年底规划，2025年6月投运，至今已平稳运行一年。它带来的核心价值是实实在在的：

第一，极大提升了绿电消纳能力。园区实现100%绿电直供，通过氢氨负荷与算力负荷的灵活组合，使绿电占比达到极高水平，弃风弃光率大幅降低。方案中甚至取消了传统的UPS和柴油发电机，改用氢氨燃机作为备用，并用远景AI储能系统替代数据中心UPS电池，显著降低了综合能源成本。

第二，经济性突出。园区的度电成本比从电网取电便宜50%以上。

第三，增强了供需匹配能力。通过挖掘氢氨负荷与算力负荷的可调潜力，数据中心的IT设备产出效率得到大幅提升。

第四，形成了可复制的方法论。从前期选址、规划，到设计、运营，我们已经沉淀出一套系统化的功能方法，为大规模推广奠定了基础。目前，我们正在内蒙古乌兰察布建设GW级别的园区，正是希望将赤峰验证的价值，应用到更广阔的规模上。

听众拍下重要的PPT

说到底，赤峰试点验证了一条路径：如何让算力变得更绿色、更经济、更具可复制性。算电协同的核心价值，正是推动高质量的算力走向规模化供给。

展望未来三年，行业将围绕三个方向演进：一是从简单的资源匹配，走向系统级的重构。未来的数据中心应是绿电直连的离网型设施，需要从选址、规划、IT负荷选型到集群任务调度进行全链条协同。二是评价体系将从追求静态的“能效”（如PUE），转向追求动态的“协同效益”，最终体现在每个AI计算Token（令牌）的绿电占比和成本上，这才是未来出海真正的核心竞争力。三是算电协同将逐步从“可选项”变为AIDC的“基础配置”和“必选题”，更大规模的GW级集群实现算电协同将成为常态。

总而言之，算电协同的终局，在于构建更普惠、更高质量的新型算力基础设施，这不仅是企业的商业机遇，更是国家核心竞争力的重要体现。