5月26日，国家能源局在深圳组织召开全国“人工智能+”能源现场推进会。国家能源局党组书记、局长王宏志出席并发表讲话。远景科技集团董事长张雷受邀作专题发言，同场发言的企业还包括中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。

张雷在会议中分享了一个核心观点：历史上每一次工业革命背后都伴随着一次能源革命。在人工智能引领的新一轮工业革命中，关键挑战在于解决AI生产全链路的能量管理问题。在他看来，GPU之于AI，正如蒸汽机之于工业革命——本质上都是一种能量转化装置，区别仅在于GPU将电力转化为智力。换言之，智力生产的本质，正是一个能量转化过程。

“如果仅仅把能源视为AI的底座，那便是一种割裂。能源应当是AI的肌体和血脉。能源不是AI的尽头，而是AI的过程。”张雷指出，当芯片和大模型遵循摩尔定律高速迭代，而电力系统却依然缓慢演进时，两者之间的矛盾正在急剧放大。当前制约人工智能发展的关键瓶颈，正是智力生产全链路的能量管理问题。

基于这一判断，他提出了构建“AI电力系统”的构想：一个能源系统与智能系统深度融合的人工智能基础设施，让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融为一体。

作为AI电力系统的开创者与践行者，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，以及下一代电力基础设施。同时，远景已在赤峰零碳产业园、乌兰察布算力基地落地相关实践。

在远景赤峰零碳产业园，基于2GW、100%可再生能源电力系统，通过EnOS和能源大模型，实现了风电、光伏、储能、算力与氢能的动态协同。值得一提的是，远景还与腾讯合作优化算力任务编排，打造了绿色电力、绿色算力、绿色氢能三位一体的绿色资产组合，实现系统收益最大化。

远景正在乌兰察布建设的“远景星河基地”，将打造吉瓦级能源与算力系统一体化的人工智能基础设施，为我国人工智能产业发展提供绿色、稳定、规模化的能源支撑。

开创AI电力系统

大家好。今天我想探讨一个观点：在人工智能时代，能源人应该具备怎样的使命与担当？

历史上每一次工业革命都伴随着能源革命。当我们意识到人工智能又是一场新的工业革命时，能源人应当扮演什么样的角色？

在蒸汽机发明之前，几乎没有人会把煤炭和动力联系在一起。后来人们才理解，蒸汽机其实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。他做出了一项关键变革，突破了能量管理的主要矛盾——通过设计独立的冷凝器解决了散热问题，从而显著提升了能效。

同样，在GPU发明之前，大多数人都认为智力是人类独特而神奇的能力，几乎没人会将电力与智力联系起来。今天，GPU就是新的蒸汽机。这台新蒸汽机的功能同样是能量转化——将电力变成智力。我想说，智力生产的本质，就是一个能量转化的过程。

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，其实是一种割裂。能源应当是AI的肌体和血脉。能源不是AI的尽头，而是AI的过程。

如今，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。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根本性变化。当芯片和模型的摩尔定律（指数级发展）遇上缓慢演进的电力系统，矛盾便凸显出来。

今天，我们要解决的是AI生产全链路的能量管理问题。大家已经意识到，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。在这样的约束下，再强大的芯片也无法发挥作用。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容纳并配置更多GPU，也至关重要。在避免算力中心波动对电网产生重大冲击的同时，吉瓦级的可再生能源又该如何稳定实时地支撑算力中心？

因此，我想告诉大家，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的主体工程，而非配套工程。我们在座的每一位，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瓶颈，并提供源源不断的动力。

既然模型和芯片可以实现高效迭代，我们也需要让电力系统同样遵循摩尔定律——这正是远景要开创AI电力系统的使命。

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，让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合在一起。如果把能源、芯片和算力中心各自独立，必将形成机械的割裂。打造AI电力系统，就是让这三者实现有机融合，成为人工智能基础设施的底座，这也是我们能源人的责任与担当。

AI电力系统想解决三大问题

第一，如何在相同的功率带宽下接入更多的GPU？在很多地方，电网能提供的功率带宽已成为关键约束。在有限的功率条件下部署更多算力，这是AI电力系统要解决的第一个问题。

第二，如何在相同的电量下产生更多的智力？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，并提升散热技术。

第三，如何在相同的投资下大幅降低电力成本？这需要借助AI电力系统来提升风光储绿色电力的更高比例。

三大关键支柱技术

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经能够将数亿个智能设备——从风电、光伏、储能到变压器、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不仅是数字底座，更是AI电力系统的神经系统。

第二，物理人工智能。仅靠大语言模型无法真正管理一个电厂或算力中心，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，100%的电力将来自风、光、水等绿色能源，气候系统本身已成为能源系统。我们必须具备对气候系统的洞察力，通过物理人工智能形成更深层的认知，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，形成毫秒级的实时智能控制。

第三，下一代电力基础设施。仅有操作系统和大模型是不够的，我们还需要下一代电力基础设施。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——这样一套端到端的新型电力基础设施架构。

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。赤峰零碳产业园也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，绿色资产系统收益实现了最大化，使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“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，堪比美国的“星际之门”，为中国人工智能的腾飞铺筑基石。

最后我想说，当人工智能时代扑面而来，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创造智能，在这个历史的关键时刻担当重任。

谢谢大家！