国家政策与行业动向 - 国家能源局于5月26日在深圳召开全国“人工智能+”能源现场推进会，解读部署《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》及《全面提升供电质量服务新质生产力发展专项行动方案（2026—2028年）》，并发布《中国“人工智能+”能源发展报告2026》和51个“人工智能+”能源高价值场景 [1] - 25家能源企业签署了《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》 [1] - 会议发言阵容包括中国石油、国家电网、国家能源集团三家央企，阿里云、腾讯两家科技公司，以及新能源企业远景科技集团，表明能源和科技民营企业正式站上国家能源与AI融合的战略前台 [3] AI与能源融合的核心观点 - 远景科技集团董事长张雷提出核心观点：GPU是人工智能时代的“新蒸汽机”，其使命是将电力转化为智力，智力生产的本质是一个能量转化的过程 [3][8] - 张雷认为，能源不只是AI的底座，更是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，这彻底扭转了传统认知中能源的从属地位 [3][5][8] - 当前矛盾在于，大模型约每6个月一次重大迭代，芯片约12个月一个版本，但电力系统在过去一百年间几乎未发生大变化，当芯片和模型的摩尔定律遇上缓慢发展的电力系统，矛盾凸显 [8] - 智力生产全链路的一系列能量管理问题，正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 [9] AI电力系统的定义与目标 - 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，旨在让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合 [4][10] - AI电力系统要解决三大核心问题：1) 如何让相同的功率带宽接入更多的GPU；2) 如何让相同的电量产生更多的智力；3) 如何在相同的投资下大幅降低电力成本 [4][10] - 解决这些问题的关键在于AI全链路的能量管理，目标是让电力系统也实现类似摩尔定律的高效迭代 [4][9][10] 远景科技集团的实践与能力 - 远景作为AI电力系统的开创者和实践者，已围绕“智能中枢、物理人工智能、下一代电力基础设施”构建起系统级能力 [4] - 智能中枢：远景EnOS智能物联操作系统能够接入和管理包括风电、光伏、储能、充电桩等数亿级别的智能设备，实现毫秒级实时控制，是AI电力系统的“神经系统” [4][11] - 物理人工智能：远景构建了“天机”气象大模型和“天枢”能源大模型，前者融合全球气象数据与物理约束实现高精度预测，后者让场站从发电到制氢再到算力调度形成毫秒级实时控制 [4][11] - 下一代电力基础设施：远景正在推动风光储一体化电源、高压直流、固态变压器、构网型储能和末端智能机柜等技术融合，构建端到端的新型电力基础设施架构 [4][11] - 三者融合，构成一体化的AI电力系统 [4][5][11] 具体项目案例 - 在内蒙古赤峰，远景依托全球首个2GW（吉瓦）级100%新能源独立电力系统，支撑全球最大的绿色氢氨生产基地，通过EnOS和能源大模型实现毫秒级调度，在风光出力波动时自动调整制氢负荷与算力任务编排，形成绿色电力、绿色算力与绿色氢能相互增益的资产组合 [5][12] - 远景在乌兰察布携手腾讯、字节跳动打造“远景星河基地”，这是一个吉瓦级的能源与算力一体化AI电力系统 [5][12] - 这些项目证明能源企业不再只是电力供应商，而是智能文明的直接参与者和主力军 [5][6][12] 技术挑战与解决方案细节 - GPU机柜功率正从过去的几千瓦（如5kW）跃升至未来的几百千瓦（如200kW、300kW），面临高功率密度电流输入和高效散热的挑战，若不能解决，再强大的芯片也将被能源链路锁死 [3][9] - 解决方案涉及采用高压直流路线和固态变压器技术以提高功率密度、降低能耗、提升散热技术 [10] - 需要通过AI电力系统提升风光储绿色电力的更高比例，以在相同投资下大幅降低电力成本 [10] - 对于100%可再生能源的电力系统，气候系统本身成为能源系统，需要通过物理人工智能（如气象大模型）形成对气候系统的深层认知，以实现有效能源调度 [11]