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。会上，国家能源局解读部署《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》《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）》，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，25家能源企业签署《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》。

发言席上的阵容本身就是一个信号：六家企业受邀发言——中国石油、国家电网、国家能源集团三家央企，阿里云、腾讯两家科技巨擘，以及唯一一家新能源企业：远景科技集团。远景的登台，意味着能源和科技民营企业正式站上了国家能源与AI融合的战略前台。

远景科技集团董事长张雷在发言中抛出了一个极具穿透力的判断:他将GPU比作人工智能时代的“新蒸汽机”，使命是将电力转化为智力——智力生产的本质，其实是一个能量转化的过程。瓦特当年改良蒸汽机的关键突破，在于通过独立冷凝器解决了能量管理的核心矛盾。今天，GPU面临同样的问题：机柜功率正从过去的几千瓦跃升至未来的几百千瓦，如果不能实现高功率密度电流输入和高效散热，再强大的芯片也将被能源链路锁死。

因此，张雷提出：“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。”

这一表述的冲击力在于，它彻底扭转了传统认知中“能源=配套”的从属地位，将能源系统置于AI核心基础设施的位置。

基于这一判断，张雷首次在国家级会议上系统阐述了AI电力系统的定义与框架。

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。它要解决三个核心问题：如何让相同的功率带宽接入更多的GPU；如何让相同的电量产生更多的智力；如何在相同的投资下大幅降低电力成本。三个问题环环相扣，指向同一个命题——AI全链路的能量管理。

远景并非纸上谈兵。作为AI电力系统的开创者和实践者，远景已围绕“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。

第一是智能中枢。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，成为AI电力系统的“神经系统”。

第二是物理人工智能。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；后者则让场站从发电到制氢再到算力调度形成毫秒级实时控制。

第三是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。

三者融合，才构成一体化的AI电力系统。

这些架构并非停留在方案中，而是已经在项目里跑通了。在内蒙古赤峰，远景依托全球首个2GW级100%新能源独立电力系统，支撑着全球最大的绿色氢氨生产基地。没有火电兜底，全靠EnOS和能源大模型的毫秒级调度——当风光出力波动时，系统自动调整制氢负荷与算力任务编排，让每一度绿电流向价值最高的环节，形成了绿色电力、绿色算力与绿色氢能相互增益的资产组合。同时，远景还在乌兰察布携手腾讯、字节跳动打造“远景星河基地”，一个吉瓦级的能源与算力一体化AI电力系统.

从赤峰的能源自洽到乌兰察布的算力协同，远景正在证明：能源企业不再只是电力的供应商，而是智能文明的直接参与者。

张雷在发言结尾时说：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。

这句话的深意在于，它重新定义了能源人在AI时代的角色——不是被动提供电力，而是主动重塑算力生产的能源基础设施。在这场由国家层面推动的浪潮中，远景试图抢占的，正是这一全新主体工程的生态位。

附张雷发言全文:

开创AI电力系统

今天我想探讨一个观点：在人工智能时代，能源人该有怎样的使命和担当？

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，能源人应该扮演什么样角色？

在蒸汽机发明之前，没有人会把煤炭和动力联系在一起。后来人们意识到蒸汽机其实是一个能量转换的装置。瓦特的贡献在于改良了蒸汽机的能量转化效率。他做了一个关键变革，突破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、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又神奇的能力，没有人会把电力和智力联系起来。今天GPU就是新的蒸汽机。这台新蒸汽机的功能一样也是能量的转化，把电力变成智力。我想说，智力生产的本质，其实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大的变化。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。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。在避免算力中心的波动对电网产生重大冲击的同时，又如何让吉瓦级的可再生能源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。我们在座各位，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，解决发展的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也实现摩尔定律，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，也是我们能源人的责任担当。

AI电力系统想要解决三大问题：

第一，如何让相同的功率带宽接入更多的GPU？在很多地方，电网能提供的功率带宽已成为重要约束。如何在有限的功率下部署更多的算力？这是AI电力系统要解决的第一个问题。

第二，如何让相同的电量产生更多的智力？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、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？这需要用AI电力系统来提升风光储绿色电力的更高比例。

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把数亿的智能设备——从风电、光伏、储能，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不只是数字底座，它更是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，气候系统本身成为了能源系统。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，才能够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，形成一个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、固态变压器、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、算力和氢能之间动态实时协同。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，每一项绿色资产都实现了收益最大化，让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，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。