远景张雷：电力系统已成为人工智能主体工程 正打造AI电力系统

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，同场发言的还有中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。

张雷在发言中抛出了一个值得深思的判断：远景正在打造的AI电力系统，本质上是能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施。他认为，能源不仅是AI的底座，更是AI的肌体。电力系统正在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解决了，才能为人工智能这场新的工业革命提供持续的动力。

数据摆在那里：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。但张雷指出，电力系统在过去一百年间基本没有发生大的变化。一边是指数级发展的摩尔定律，一边是近乎停滞的电力基础设施，这个矛盾正在迅速激化。

“今天，我们要解决的是AI生产全链路能量管理问题。”张雷的这句话点出了核心。GPU再强，如果无法实现高功率密度的电流输入和高效散热，机柜功率就不可能从过去的5kW跃升到未来的200kW、300kW。在这个约束下，再强大的芯片也只是空转。同时，如何在有限供电功率下做好机柜集群的动态功率管理，让更多GPU能够跑起来，同样至关重要。

说到底，智力生产全链路上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。电力系统不再只是配套工程，而是主体工程。张雷的比喻很形象：就像当年瓦特革新蒸汽机和动力系统一样，只有解决了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扫清障碍、提供动力。

这也是远景提出AI电力系统概念的核心背景。张雷解释，AI电力系统让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合在一起。如果能源、芯片和算力中心各自为政，必然形成机械割裂。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坚实底座——这也是能源人的责任所在。

具体来看，AI电力系统需要解决三大关键问题：

三个核心问题

第一，在同等电力功率配置下承载更多算力。当前，电网接入能力正在成为发展瓶颈，如何在有限的功率带宽内支撑更多GPU，是必须直面的挑战。

第二，用相同的度电能量创造更多智力输出。通过降低能耗、提升散热效率、优化功率密度管理，将每一度电转化为更多Token，这才是效率的体现。

第三，在同等投资成本下，利用更多绿色电力降低整体用电成本。这不只是环保议题，更是经济账。

作为AI电力系统的开创者，远景已经构建了三大核心能力：智能中枢、气象大模型和能源大模型、下一代电力基础设施。这些能力正在赤峰零碳产业园和乌兰察布算力基地的实践中得到验证。

其中，智能中枢依托EnOS物联操作系统，实现了从源、网、储、荷到算力设施的亿级设备实时协同；物理人工智能则融合气象大模型与“天枢”能源大模型，做到毫秒级实时智能控制；下一代电力基础设施则由风光储控制器、高压直流、固态变压器和智能机柜构成端到端架构。

张雷强调，只有这三项核心能力融合，才能打造出一体化的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，他们已经打造了“算电协同”国家战略的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、算力和氢能之间的动态实时协同，并与腾讯合作，通过AI电力系统优化算力任务的编排。

此外，今年4月，远景还发布了覆盖“从芯到网”的多场景AIDC能源解决方案，涵盖电网侧、场站侧、负荷侧及控制侧，目标很明确：系统性地破解AI算力时代数据中心的电力瓶颈。