5月26日，國家能源局在深圳召開全國“人工智能+”能源現(xiàn)場推進會。國家能源局黨組書記、局長王宏志出席會議并講話。遠景科技集團董事長張雷受邀作交流發(fā)言，同場發(fā)言企業(yè)還有中國石油、國家電網(wǎng)、國家能源集團、阿里云、騰訊。
張雷在發(fā)言中表示，遠景正打造AI電力系統(tǒng)——能源系統(tǒng)與智能系統(tǒng)融合的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。他認為，能源不只是AI的底座，更是肌體。電力系統(tǒng)正成為人工智能的主體工程，只有解決智能生產(chǎn)全鏈路能量管理的問題，才能為人工智能這一新的工業(yè)革命提供源源不斷的動力。“正如當(dāng)年的瓦特，人工智能時代，每一位能源人都有機會直接參與創(chuàng)造智能，成為其中的主力軍，再一次在這個歷史的關(guān)鍵時刻擔(dān)當(dāng)重任。”
作為AI電力系統(tǒng)的開創(chuàng)者，遠景已構(gòu)建智能中樞、氣象大模型和能源大模型、下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施三大核心能力，并在赤峰零碳產(chǎn)業(yè)園、烏蘭察布算力基地推進實踐。
以下為張雷發(fā)言全文：
開創(chuàng)AI電力系統(tǒng)
大家好。今天我想探討一個觀點：在人工智能時代，能源人該有怎樣的使命和擔(dān)當(dāng)？
歷史上每一次工業(yè)革命都伴隨著能源革命。當(dāng)我們意識到人工智能又是一場新的工業(yè)革命時，能源人應(yīng)該扮演什么樣角色？
在蒸汽機發(fā)明之前，沒有人會把煤炭和動力聯(lián)系在一起。后來人們意識到蒸汽機其實是一個能量轉(zhuǎn)換的裝置。瓦特的貢獻在于改良了蒸汽機的能量轉(zhuǎn)化效率。他做了一個關(guān)鍵變革，突破能量管理的主要矛盾——通過設(shè)計獨立的冷凝器解決了散熱問題、提升了能效。
同樣在GPU發(fā)明之前，大多數(shù)人都認為智力是人類獨特而又神奇的能力，沒有人會把電力和智力聯(lián)系起來。今天GPU就是新的蒸汽機。這臺新蒸汽機的功能一樣也是能量的轉(zhuǎn)化，把電力變成智力。我想說，智力生產(chǎn)的本質(zhì)，其實是一個能量轉(zhuǎn)化的過程。
所以我的第一個觀點是：能源不只是AI的底座。如果僅僅視其為底座，其實是一種割裂。能源應(yīng)當(dāng)是AI的肌體和血脈。能源不是AI的盡頭，而是AI的過程。
如今大模型大約每6個月就有一次重大迭代；芯片幾乎是12個月一個版本。然而，通過模型和芯片實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換的電力系統(tǒng)在過去一百年間幾乎沒有發(fā)生大的變化。當(dāng)芯片和模型的摩爾定律（指數(shù)級發(fā)展）遇上緩慢發(fā)展的電力系統(tǒng)，矛盾便凸顯了。
今天，我們要解決的是AI生產(chǎn)全鏈路能量管理問題。大家已經(jīng)意識到，GPU再強大，如果不能實現(xiàn)高功率密度的電流輸入和高效散熱，那么機柜功率就無法從過去的5kW躍升至未來的200kW、300kW。在這樣的約束下，再強大的芯片也發(fā)揮不了作用。與此同時，如何做好機柜集群的動態(tài)功率管理，讓有限的供電功率下容納配置更多GPU也至關(guān)重要。在避免算力中心的波動對電網(wǎng)產(chǎn)生重大沖擊的同時，又如何吉瓦級的可再生能源如何穩(wěn)定實時地支撐算力中心？
因此，我想告訴大家，智力生產(chǎn)全鏈路上的一系列能量管理問題，正在成為人工智能系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。電力系統(tǒng)正在成為人工智能的主體工程，而非配套。我們在座各位，只有解決全鏈路能量管理的問題，就像當(dāng)年瓦特革新蒸汽機和動力系統(tǒng)一樣，才能為人工智能這一新的工業(yè)革命，解決發(fā)展的瓶頸并提供源源不斷的動力。
既然模型和芯片可以實現(xiàn)高效迭代，我們也需要讓電力系統(tǒng)也實現(xiàn)摩爾定律，這正是遠景要開創(chuàng)AI電力系統(tǒng)的使命。
AI電力系統(tǒng)，本質(zhì)上是能源系統(tǒng)與智能系統(tǒng)融合的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，讓電源、儲能、電網(wǎng)、電力電子、算力和大模型有機融合在一起。如果把能源、芯片和算力中心各自獨立，必將形成機械的割裂。打造AI電力系統(tǒng)就是讓這三者的有機融合成為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的底座，也是我們能源人的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。
AI電力系統(tǒng)想要解決三大問題：
第一，如何讓相同的功率帶寬接入更多的GPU？在很多地方，電網(wǎng)能提供的功率帶寬已成為重要約束。如何在有限的功率下部署更多的算力？這是AI電力系統(tǒng)要解決的第一個問題。
第二，如何讓相同的電量產(chǎn)生更多的智力？這需要采用高壓直流路線和固態(tài)變壓器技術(shù)，提高功率密度，降低能耗、提升散熱技術(shù)。
第三，如何在相同的投資下，如何大幅降低電力成本？這需要用AI電力系統(tǒng)來提升風(fēng)光儲綠色電力的更高比例。
作為AI電力系統(tǒng)的開創(chuàng)者和實踐者，遠景總結(jié)出三大關(guān)鍵支柱技術(shù)。
第一，智能中樞。遠景EnOS智能物聯(lián)操作系統(tǒng)已經(jīng)能把數(shù)億的智能設(shè)備——從風(fēng)電、光伏、儲能，變壓器、氫能電解槽等全面接入，并實現(xiàn)從源、網(wǎng)、儲、荷到算力設(shè)施的實時協(xié)同。EnOS不只是數(shù)字底座，它更是AI電力系統(tǒng)的神經(jīng)系統(tǒng)。
第二，物理人工智能。僅靠大語言模型無法真正管理一個電廠或算力中心，需要物理人工智能突破。對于能源系統(tǒng)而言，物理人工智能有兩個關(guān)鍵支撐：一是氣象大模型。要實現(xiàn)碳中和，100%的電力將來自風(fēng)、光、水等綠色能源，氣候系統(tǒng)本身成為了能源系統(tǒng)。我們必須具備對氣候系統(tǒng)的洞察力，通過物理人工智能形成更深層的認知，才能夠?qū)崿F(xiàn)能源有效調(diào)度的起點。二是遠景的“天樞”能源大模型，它讓一個場站，從風(fēng)到氫能的產(chǎn)生，再到算力調(diào)度，形成一個毫秒級的實時智能控制。
第三，下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施。僅有操作系統(tǒng)和大模型是不夠的，我們還需要下一代電力基礎(chǔ)設(shè)施。具體來說，就是風(fēng)光儲一體化控制器、高壓直流(HVDC)、固態(tài)變壓器(SST)、智能機柜，這樣一套端到端的新型電力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)。
三者融合，才能打造出一體化的AI電力系統(tǒng)。在遠景赤峰零碳產(chǎn)業(yè)園，遠景打造了"算電協(xié)同"國家戰(zhàn)略的全球首個系統(tǒng)級實踐樣本——基于2GW，100%可再生能源電力系統(tǒng)，通過EnOS和能源大模型，實現(xiàn)風(fēng)電、光伏、儲能、算力和氫能之間動態(tài)實時協(xié)同，并與騰訊合作通過AI電力系統(tǒng)優(yōu)化算力任務(wù)的編排。赤峰零碳產(chǎn)業(yè)園也是我們能源大模型的訓(xùn)練基地。更為關(guān)鍵的是，它打造了100%綠色電力、綠色算力和綠色氫能的三大綠色資產(chǎn)組合。在AI的管理下，綠色資產(chǎn)系統(tǒng)收益都實現(xiàn)了最大化，讓綠色氫能與綠色算力獲得了極致的成本競爭力。
遠景還在烏蘭察布，打造“遠景星河基地”——一個吉瓦級的能源系統(tǒng)與算力系統(tǒng)一體化的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，堪比美國的“星際之門”，為中國人工智能的騰飛鋪筑基石。
最后我想說，當(dāng)人工智能時代撲面而來，能源不是AI的盡頭，而是AI的過程；能源不只是AI的底座，也是AI的血脈和肌體；電力系統(tǒng)不是人工智能的配套系統(tǒng)，而是人工智能的主體工程。我們每一位能源人不是時代的旁觀者，而是作為主力軍直接參與創(chuàng)造智能，在這個歷史的關(guān)鍵時刻擔(dān)當(dāng)重任。
謝謝大家！
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