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。

张雷在发言中抛出引人深思的判断：远景正在打造的AI电力系统，本质上是一套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，能源不仅作为AI的底层支撑，更构成了AI的物理肌体。电力系统已逐步演变为人工智能的核心主体工程——唯有解决智能生产全链路的能量管理问题，才能为这场人工智能驱动的工业革命提供持续且强大的动力。

一组数据揭示了现状：大模型大约每6个月就有一次重大迭代，芯片几乎每12个月更新一代。然而张雷指出，电力系统在过去一百年间基本未经历显著变革。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，这一矛盾正在迅速激化。

“今天，我们要解决的是AI生产全链路的能量管理问题。”张雷的这句话直击核心。即便GPU性能再强，若无法实现高功率密度的电流输入与高效散热，机柜功率便无法从过去的5kW跃升至未来的200kW乃至300kW。在此约束条件下，再强大的芯片也只是空转。与此同时，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高效运行，同样至关重要。

归根结底，智力生产全链路中一系列能量管理难题，正日益成为人工智能系统发展的关键瓶颈。电力系统不再仅仅是配套工程，而是至关重要的主体工程。张雷用了一个形象的比喻：正如当年瓦特革新蒸汽机与动力系统，只有全面解决全链路的能量管理问题，才能为人工智能这一崭新的工业革命扫清障碍、注入动力。

这也正是远景提出AI电力系统概念的核心背景。张雷解释道，AI电力系统使电源、储能、电网、电力电子、算力与大模型实现有机融合。如果能源、芯片和算力中心各自为政，必然会形成机械割裂。打造一体化AI电力系统，就是要让这三者深度融合，成为人工智能基础设施的坚实底座——这也是能源从业者肩负的责任。

具体来看，AI电力系统需要着力解决三大关键议题：

三个核心问题

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

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，这才是效率的真正体现。

第三，在同等投资成本下，利用更多绿色电力来降低整体用电成本。这不仅是环保议题，更是一笔实实在在的经济账。

作为AI电力系统的开创者，远景已构建起三大核心能力：智能中枢、气象大模型与能源大模型、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，唯有将这三大核心能力深度融合，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，借助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，目标明确：系统性破解AI算力时代数据中心的电力瓶颈。