远景引领AI电力系统革新，公布三大核心技术支柱

5月26日，国家能源局于深圳举办了全国“人工智能+”能源现场推进会。国家能源局党组书记、局长王宏志亲临会议并发表重要讲话。远景科技集团董事长张雷受邀在会上进行交流发言，一同发言的企业还有中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云以及腾讯等业内巨头。

张雷在发言中指出，远景正在全力打造AI电力系统，这是一种能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施。他强调，能源并非仅仅是AI的基石，更是其不可或缺的肌体。电力系统正逐渐成为人工智能领域的核心工程，只有妥善解决智能生产全链路的能量管理难题，才能为人工智能这一全新的工业革命提供源源不断的动力支持。“就如同当年的瓦特一样，在人工智能时代，每一位能源从业者都有机会直接投身于智能创造，成为推动这一历史进程的主力军，在关键时刻肩负起重大责任。”

作为AI电力系统的开创者，远景已经成功构建了智能中枢、气象大模型与能源大模型以及下一代电力基础设施这三大核心能力，并在赤峰零碳产业园、乌兰察布算力基地等地积极推进实践应用。

以下为张雷发言完整内容：开创AI电力系统新篇章

各位同仁，大家好。今天，我想与大家共同探讨一个话题：在人工智能时代，我们能源人应当承担怎样的使命与担当？

回顾历史，每一次工业革命的兴起都伴随着能源领域的重大变革。当我们意识到人工智能正引领着一场新的工业革命时，我们能源人应当如何定位自己的角色呢？

在蒸汽机问世之前，人们很难将煤炭与动力联系在一起。然而，随着蒸汽机的出现，人们逐渐认识到它其实是一个能量转换的装置。瓦特的伟大之处在于他改良了蒸汽机的能量转化效率，通过设计独立的冷凝器解决了散热问题，从而大幅提升了能效。这一变革突破了能量管理的主要矛盾，为工业革命的发展奠定了坚实基础。

同样地，在GPU发明之前，大多数人认为智力是人类独有的神奇能力，与电力并无直接关联。然而，今天GPU已经成为新的“蒸汽机”，其功能同样是将电力转化为智力。我认为，智力生产的本质实际上就是一个能量转化的过程。

因此，我的第一个观点是：能源不仅仅是AI的基石。如果仅仅将其视为基石，那实际上是一种片面的理解。能源应当是AI的肌体和血脉，是推动其不断发展的关键力量。能源不是AI的终点，而是其发展过程中的重要环节。

如今，大模型大约每6个月就会有一次重大迭代，芯片也几乎是每12个月更新一个版本。然而，负责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却几乎没有发生大的变化。当芯片和模型的摩尔定律（即指数级发展）遇上发展缓慢的电力系统时，矛盾便愈发凸显。

今天，我们需要解决的是AI生产全链路的能量管理问题。大家已经意识到，即使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。在这样的限制下，再强大的芯片也无法充分发挥其性能。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能够容纳配置更多的GPU也显得至关重要。此外，我们还需要考虑如何避免算力中心的波动对电网产生重大冲击，以及如何让吉瓦级的可再生能源稳定实时地支撑算力中心。

因此，我想强调的是，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领域的主体工程，而非仅仅是配套设施。我们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扫清发展障碍，提供源源不断的动力支持。

既然模型和芯片可以实现高效迭代，我们也有必要让电力系统实现类似的摩尔定律发展。这正是远景要开创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深度融合的人工智能基础设施，它让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型等要素有机融合在一起。如果将能源、芯片和算力中心各自独立开来，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基石，也是我们能源人义不容辞的责任担当。

AI电力系统旨在解决三大核心问题：

第一，如何让相同的功率带宽接入更多的GPU？在很多地区，电网能提供的功率带宽已经成为制约算力发展的重要因素。如何在有限的功率下部署更多的算力资源？这是AI电力系统需要解决的首要问题。

第二，如何让相同的电量产生更多的智力？这需要我们采用高压直流路线和固态变压器技术等先进手段，提高功率密度，降低能耗，并提升散热技术，从而实现电量的高效利用。

第三，如何在相同的投资下大幅降低电力成本？这需要我们利用AI电力系统来提升风光储绿色电力的比例，通过优化能源结构来降低电力成本。

作为AI电力系统的开创者和实践者，远景已经总结出三大关键支柱技术。

第一，智能中枢。远景的EnOS智能物联操作系统已经能够将数亿的智能设备——包括风电、光伏、储能、变压器、氢能电解槽等全面接入，并实现从源、网、储、荷到算力设施的实时协同。EnOS不仅仅是一个数字底座，它更是AI电力系统的神经系统，为整个系统的稳定运行提供有力保障。

第二，物理人工智能。仅仅依靠大语言模型是无法真正管理一个电厂或算力中心的，我们需要物理人工智能的突破。对于能源系统而言，物理人工智能有两个关键支撑：一是气象大模型。要实现碳中和目标，100%的电力将来自风、光、水等绿色能源，气候系统本身就成为了能源系统的一部分。我们必须具备对气候系统的深刻洞察力，通过物理人工智能形成更深层的认知，才能够实现能源的有效调度和管理。二是远景的“天枢”能源大模型，它能够让一个场站从风到氢能的产生，再到算力调度，形成一个毫秒级的实时智能控制体系，确保整个系统的高效运行。

第三，下一代电力基础设施。仅有操作系统和大模型是不够的，我们还需要下一代电力基础设施的支持。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)、智能机柜等端到端的新型电力基础设施架构。这些设施将为AI电力系统的稳定运行提供有力支撑。

只有将这三者融合在一起，才能打造出真正意义上的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，我们已经成功打造了“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本。该样本基于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。赤峰零碳产业园不仅是我们能源大模型的训练基地，更为关键的是，它打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能的三大绿色资产组合。在AI的管理下，这些绿色资产的收益都实现了最大化，让绿色氢能与绿色算力获得了极致的成本竞争力。

远景还在乌兰察布打造了“远景星河基地”——一个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。这个基地堪比美国的“星际之门”，将为中国人工智能的腾飞铺筑坚实基石。

最后，我想强调的是，当人工智能时代扑面而来时，能源不是AI的终点，而是其发展过程中的重要环节；能源不仅仅是AI的基石，更是其不可或缺的肌体和血脉；电力系统不是人工智能的配套系统，而是其主体工程。我们每一位能源人都不是时代的旁观者，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肩负起重大责任。

谢谢大家！