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，同场发言企业还有中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云、腾讯。
张雷在发言中表示，远景正打造AI电力系统——能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施。他认为，能源不只是AI的底座，更是肌体。电力系统正成为人工智能的主体工程，只有解决智能生产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提供源源不断的动力。
数据显示，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。在张雷看来，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大的变化。但是，当芯片和模型的摩尔定律（指数级发展）遇上缓慢发展的电力系统，矛盾便凸显了。
“今天，我们要解决的是AI生产全链路能量管理问题。”张雷指出，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，再强大的芯片也发挥不了作用。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配置更多GPU也至关重要。
因此，张雷判断，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。“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，解决发展的瓶颈并提供源源不断的动力。”
上述情况也是远景提出AI电力系统这一概念的主要背景。张雷解释说，AI电力系统本质上是能源系统与智能系统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的有机融合成为人工智能基础设施的底座，也是能源人的责任担当。
据悉，AI电力系统需解决三大关键问题：在同等电力功率配置下承载更多算力。当前电网接入能力日益成为发展瓶颈，如何在有限的功率带宽内支撑更多GPU；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；在同等投资成本下，利用更多绿色电力降低整体用电成本。
作为AI电力系统的开创者，远景已构建智能中枢、气象大模型和能源大模型、下一代电力基础设施三大核心能力，并在赤峰零碳产业园、乌兰察布算力基地推进实践。
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，实现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。
张雷认为，只有上述三项核心能力融合，才能打造出一体化的AI电力系统。在远景赤峰零碳产业园，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，旨在系统破解AI算力时代数据中心的电力瓶颈。
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