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，能源人该有怎样的使命和担当？
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，突破了能量管理的主要矛盾，设计了独立的冷凝器，解决了散热问题、提升了能效。
同样，在GPU（图形处理器）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。然而今天GPU就是新的蒸汽机。这台新蒸汽机的功能也是能量转化，把电力变成智力。智力生产的本质，其实是一个能量转化的过程。
因此，能源不只是人工智能的底座。如果仅仅视其为底座，其实是一种割裂。能源应当是人工智能的肌体和血脉。能源不是人工智能的尽头，而是人工智能的过程。
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（指数级发展）遇上缓慢发展的电力系统，矛盾便凸显了。
今天，我们要解决的是人工智能生产全链路的能量管理问题。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5千瓦跃升至未来的200千瓦、300千瓦。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，在有限的供电功率下配置更多GPU也至关重要。在避免算力中心波动对电网产生重大冲击的同时，也要保证吉瓦级的可再生能源能够稳定实时地支撑算力中心。
因此，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。
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实现摩尔定律。
人工智能电力系统，本质是能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施，它让电源、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。打造人工智能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。
人工智能电力系统需要解决三大问题：
第一，让相同的功率带宽接入更多GPU。在很多地方，电网能提供的功率带宽已成为重要约束。如何在有限功率下部署更多算力，是人工智能电力系统要解决的第一个问题。
第二，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，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。
三者融合，才能打造出一体化的人工智能电力系统。
总而言之，当人工智能时代扑面而来，能源不是人工智能的尽头，而是人工智能的过程；能源不只是人工智能的底座，也是人工智能的血脉和肌体；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。我们每一位能源人都将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。
（作者系远景科技集团董事长）
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张雷
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