在AI时代“改变世界”，买电、买算力，还是造底座？- 大数跨境

智东西

2026-10-13

导读：中国方案如何重构AI的能源底座？

中国方案如何重构AI的能源底座？

作者 | 陈骏达

编辑 | 漠影

智东西10月13日报道，近日，《财富》杂志发布2026年“改变世界50家企业”榜单。Alphabet、Anthropic等AI领军企业入选，彰显了人工智能在推动全球产业变革中的核心地位。

然而，AI改变世界的路径不仅限于模型突破与算力提升。随着大模型训练与推理能耗激增，支撑AI运行的能源供给与基础设施已成为变革的关键环节。

远景科技集团凭借“戈壁使命”及旗下拥有全球最大AI算力超级单体的乌兰察布星河基地，成为少数入选该榜单的中国企业之一，这也是其第三次获此殊荣。

当科技巨头探索智能能力上限时，远景聚焦于另一核心命题：当AI不断突破边界，支撑其持续运行的能源从何而来？这标志着AI竞赛的竞争维度正从芯片与模型，延伸至能源基础设施。

买电、买算力之后：AI巨头驶入能源深水区

电力已成为AI算力军备竞赛中的稀缺资源。面对攀升的需求，行业主流采取两种策略：

尽管这些策略支撑了快速扩张，但电力系统层面的客观约束日益凸显。

风电、光伏具有间歇性，而数据中心需持续稳定供电。即便锁定绿电，仍需电网调度或储能弥合发用电错配。此外，满足并网要求往往涉及新建开关站、变电站，其12至18个月的建设周期与数据中心6个月的交付速度存在天然落差。

微软CEO纳德拉曾指出，GPU充足但受制于数据中心建设进度。芯片仅是算力系统的一环，机房、电力、散热、网络任何短板都会限制性能发挥。

为应对供给约束，头部科技公司已从单纯采购转向亲自布局。Alphabet收购Intersect Power并投资地热企业Fervo Energy，微软、亚马逊、Meta也直接投资能源企业。这表明，AI巨头正从资源采购向深层能源基础设施建设延伸，通过“建设”获取增量。

在此背景下，远景提出新路径：不再将能源与算力视为独立环节，而是统筹规划发电、储能、供电与算力设施，实现协同建设。

2026年6月，远景在VivaTech发布“戈壁使命”，计划到2030年在全球戈壁、荒漠地区建设5GW规模的绿色AI算力中心。其核心理念是“让算力跟着能源走”，在风光资源富集区就地发电、就地消纳，将能源供给与算力基础设施作为同一系统规划。

远景旨在构建一个包含新能源、新电网、储能、直连网络和AI数据中心的统一AI电力系统，通过智能操作系统统一调度，打造高比例绿电直供的数据中心。

该方案的难点在于同时满足高比例可再生能源、离网运行与吉瓦级规模三个条件。在无公共电网后盾的情况下，系统需自主应对风光波动，保障7×24小时运行。这不仅涉及容量配置，更考验电力电子设备、控制系统与算力设施的整体设计能力。

由于市场上不存在现成的“高比例绿电+离网运行+吉瓦级规模”系统级解决方案，远景必须自主研发。

远景的思考已在乌兰察布星河基地落地。8月6日，远景宣布建成全球最大的AI算力超级单体。该基地建筑面积12万平方米，采用超高比例绿电直连，远期可拓展至百万P规模、支持百万卡并行，有望成为全球Token产出能力最强的AI数据中心之一。

远景依托十余年新能源积累，将风电、储能及智能物联操作系统能力引入AI数据中心：

智能调度：自建风场专线直供，全年80%以上绿电直达机房。利用“天机”大模型预测风光出力，“天枢”大模型负责发电、储能、负荷和算力需求决策，EnOS™智能物联操作系统形成“预测—决策—执行”闭环。
架构重构：采用SST+BESS的800V直流供电方案，减少转换环节，提升源侧到芯片侧供电效率；结合液冷和自然冷源降低非算力能耗。

通过全链路能量管理，乌兰察布星河基地的算力输出可达同等面积传统数据中心的10倍。