【摘要】大模型越卷越快，AI產(chǎn)業(yè)表面上拼的是模型、芯片和應(yīng)用，背后真正被重新推到臺前的，卻是電力。

隨著AIDC進(jìn)入爆發(fā)期，數(shù)據(jù)中心在用電規(guī)模、負(fù)荷波動、供電穩(wěn)定性和綠電約束上，全面逼近新型工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的門檻。

國際能源署預(yù)計，到2030年全球數(shù)據(jù)中心用電量將增至約945太瓦時，較當(dāng)前翻倍，AI是其中最關(guān)鍵的驅(qū)動力之一。

當(dāng)AI產(chǎn)業(yè)從算力競賽走向“算力底座競賽”，誰能提供穩(wěn)定、綠色、低成本、可快速交付的電力系統(tǒng)，誰就更可能參與定義下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施。

以下為正文：

今天再談AI，大家的情緒已經(jīng)不只是興奮，還有一種越來越明顯的緊迫感。

過去兩年，行業(yè)在比模型能力、比芯片數(shù)量、比推理成本，但到了2026年，越來越多從業(yè)者開始意識到，真正決定AI擴張上限的，還有一個更底層的變量：電力。

國際能源署在2025年發(fā)布的《能源與人工智能》預(yù)測，到2030年全球數(shù)據(jù)中心用電量將增至約945太瓦時，較當(dāng)前水平實現(xiàn)翻倍增長，AI正是其中最重要的驅(qū)動因素之一。

如果想更細(xì)致地刻畫這個過程，應(yīng)該是，AI產(chǎn)業(yè)正在從“算力競賽”進(jìn)入“算力底座競賽”。有沒有足夠穩(wěn)定、足夠便宜、足夠綠色、還能快速交付的電力系統(tǒng)，成了下一個階段需要考慮的問題。

說到底，AI當(dāng)然是算法、軟件和應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)，但真正支撐它持續(xù)運轉(zhuǎn)、擴張、商業(yè)化的，仍然是背后這個極其現(xiàn)實的物理世界。芯片運行要電，集群擴容要電，推理調(diào)用要電，冷卻系統(tǒng)也要電。AI的確是一場數(shù)字革命，但也是一場能源重構(gòu)。

01

電力，正在成為AI產(chǎn)業(yè)的約束

AIDC真正值得關(guān)注的，不只是名字里的“AI”，還在于它把數(shù)據(jù)中心這個原本已經(jīng)很重的基礎(chǔ)設(shè)施，又往更高功率密度、更高穩(wěn)定性要求和更高綠電約束的方向推了一大步。

傳統(tǒng)IDC時代，行業(yè)討論更多的是機柜數(shù)量、帶寬和服務(wù)器利用率。但到了AIDC時代，能不能穩(wěn)定算下去成了個更負(fù)責(zé)的問題。根據(jù)麥肯錫2025年的估算，全球AI數(shù)據(jù)中心相關(guān)需求達(dá)6.7萬億美元，美國將主導(dǎo)其中過半市場。2025年新增8GW容量，占全美電力增幅近一半，到2030年能耗預(yù)計達(dá)470太瓦時（TWh），相當(dāng)于加州全年用電量的兩倍。

這也意味著，電力就不再是一個運營成本項，還會成為項目能否落地的前置條件。

問題在于，AI項目的建設(shè)節(jié)奏和電力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)節(jié)奏，天然不在同一個時鐘上。大模型公司、云廠商和智算中心都希望用更短的周期完成部署，因為技術(shù)迭代太快，窗口期太短，誰慢一步，可能就會失去業(yè)務(wù)機會；但電網(wǎng)接入、輸配電擴容、變壓器和配套系統(tǒng)建設(shè)，卻是典型的慢變量。

這也是為什么，今天越來越多AI基礎(chǔ)設(shè)施項目開始轉(zhuǎn)向“先看電、再談算力”的邏輯。在很多地區(qū)，電力可得性本身就決定了項目命運。有電但電價過高，項目的全生命周期回報會被侵蝕；有電但綠電比例不夠，項目又很難滿足政策和客戶的雙重要求。

中國的政策導(dǎo)向也在強化這一趨勢。2026年中國發(fā)展高層論壇消息，國家數(shù)據(jù)局已于2024年10月會同相關(guān)部門在京津冀、長三角、內(nèi)蒙古等樞紐節(jié)點及青海、新疆等清潔能源富集地區(qū)開展“算電協(xié)同”先行先試，下一步目標(biāo)是確保樞紐節(jié)點新建算力設(shè)施綠電應(yīng)用占比達(dá)到80%以上，構(gòu)建綠色低碳的算力體系。

電力本身，正在成為一種生產(chǎn)資料。

所以，如果今天還把AI產(chǎn)業(yè)理解為純粹的軟件業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)，視角其實已經(jīng)落后了一步。真正的大規(guī)模AI競爭，是一場硬件、能源、網(wǎng)絡(luò)和調(diào)度系統(tǒng)共同參與的復(fù)合型競爭。AIDC熱潮的表層是算力投資，深層卻是基礎(chǔ)設(shè)施的重構(gòu)。

02

AIDC真正難的，是“電越來越難用”

如果說有沒有電是AIDC的第一層門檻，那么第二層、更難跨過去的門檻則是“這類電該怎么用”。

AI數(shù)據(jù)中心和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心最大的區(qū)別，是對電力系統(tǒng)提出了完全不同的要求。GPU集群、高速互聯(lián)、先進(jìn)制冷、密集型電子設(shè)備疊加在一起，使AIDC負(fù)載呈現(xiàn)出更快的波動速度、更高的瞬時沖擊和更復(fù)雜的電能質(zhì)量問題。

這類變化之所以危險，在于它對電網(wǎng)穩(wěn)定性的沖擊往往會在關(guān)鍵時刻突然放大。哈佛大學(xué)貝爾弗中心在今年關(guān)于電力與AI基礎(chǔ)設(shè)施的分析中，援引了北弗吉尼亞電壓波動導(dǎo)致多座數(shù)據(jù)中心同時脫網(wǎng)的案例，說明在高密度數(shù)據(jù)中心集聚區(qū)域，單次電壓事件可能引發(fā)大規(guī)模負(fù)荷同時退出，形成數(shù)百兆瓦乃至更高量級的擾動。

對于金融交易、云服務(wù)、模型訓(xùn)練、實時推理等高度依賴連續(xù)性的業(yè)務(wù)來說，這種風(fēng)險會導(dǎo)致營收中斷、客戶損失與信譽受損。

青海近期披露的數(shù)據(jù)也顯示，截至2025年底，當(dāng)?shù)厮懔σ?guī)模達(dá)到2.2萬PFLOPS，同比增長161%，并已建成省級清潔能源和綠色算力調(diào)度中心，說明綠色算電協(xié)同已不再停留在概念層面，而是在加速形成區(qū)域性樣板。

這也是為什么，行業(yè)這兩年越來越頻繁地提到源網(wǎng)荷儲一體化、構(gòu)網(wǎng)型儲能、綠電直供和實時調(diào)度。因為單靠傳統(tǒng)方案和設(shè)備，已經(jīng)很難應(yīng)對AI負(fù)荷的高頻、動態(tài)、連續(xù)的波動特征。

因此，AI產(chǎn)業(yè)今天真正需要的，不只是更多數(shù)據(jù)中心，而是更懂電力系統(tǒng)的新一代數(shù)據(jù)中心。誰能夠率先弄懂這個用電邏輯，誰才有資格說自己真正理解了AIDC。

03

AI的電力底座建好了嗎？

正因為 AIDC 的電力問題是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，而非單一設(shè)備或環(huán)節(jié)的修補，行業(yè)開始涌現(xiàn)出一批具備全鏈路能源能力的企業(yè)。它們跳出傳統(tǒng)IDC服務(wù)商的單一視角，從源網(wǎng)荷儲一體化的底層邏輯出發(fā)，為AIDC打造定制化的電力底座。

在這一賽道上，不少深耕新能源與能源數(shù)字化的企業(yè)已經(jīng)率先布局并落地了標(biāo)桿項目，遠(yuǎn)景就是其中的典型代表。

當(dāng)前，AIDC選一個電力供應(yīng)商需要考慮其能力是否覆蓋當(dāng)下最缺的幾個環(huán)節(jié)：綠電供給、儲能調(diào)節(jié)、系統(tǒng)調(diào)度和園區(qū)級一體化交付。在這樣的框架下，誰能拿出一套不是拼裝式、而是系統(tǒng)式的解決方案，誰就更有可能在AIDC時代獲得電力體系話語權(quán)。

遠(yuǎn)景近兩年的公開動作，恰好踩中了這個方向。

首先，它將AI技術(shù)深度融入能源全鏈條，推出“天機”氣象大模型和“天樞”能源大模型，把新能源出力預(yù)測、儲能智能調(diào)度、電網(wǎng)精準(zhǔn)控制和園區(qū)一體化運營整合到同一套 AI電力系統(tǒng)中，實現(xiàn)了能源流與信息流的深度融合。

其次，這些技術(shù)能力已經(jīng)在多個真實場景中得到驗證。據(jù)新華社、科技日報和人民日報能源版等公開報道，其AI電力系統(tǒng)已落地零碳產(chǎn)業(yè)園、大規(guī)模儲能、綠電直連等多個場景，其中全離網(wǎng)的赤峰零碳?xì)浒表椖恳褜崿F(xiàn)100%綠電穩(wěn)定供給。

遠(yuǎn)景發(fā)布AIDC多場景能源解決方案

雖然這并非標(biāo)準(zhǔn)AIDC項目，但它們和AIDC一樣，指向的是高負(fù)荷、高波動、高綠電占比的復(fù)雜場景。再高比例可再生能源接入下，遠(yuǎn)景通過儲能與智能調(diào)度實現(xiàn)電力系統(tǒng)的連續(xù)、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行。這恰恰是AIDC最迫切需要解決的難題。

更進(jìn)一步看，這類企業(yè)的核心優(yōu)勢，在于跳出了“單一供電方”的傳統(tǒng)定位，而是從項目規(guī)劃之初就將整個供電鏈路作為一個整體來設(shè)計，打造適配AI時代的新型電力底座。

遠(yuǎn)景AIDC能源解決方案具備四大核心能力：

一是全場景全鏈路布局，一站式覆蓋電網(wǎng)側(cè)（風(fēng)光配儲、綠電直連）、場站側(cè)（構(gòu)網(wǎng)型儲能）和負(fù)荷側(cè)（高壓側(cè)直流儲能系統(tǒng)替代UPS），解決從并網(wǎng)到算力穩(wěn)定的電力痛點；

二是模塊化集成設(shè)計，支持百兆瓦級大型集群的快速擴展與EPC交付；

三是全棧自研軟硬件深度集成，提升供電效率，顯著降低全生命周期用電和運維成本；

四是極速交付，核心系統(tǒng)部署周期縮短70%，快速響應(yīng)AI模型迭代需求。

公開報道顯示，遠(yuǎn)景已與騰訊在內(nèi)蒙古赤峰落地了全球首個100%綠電直供的數(shù)據(jù)中心，綜合能源成本降低超40%，年減少碳排放可達(dá)18萬噸。

對于當(dāng)下的AI產(chǎn)業(yè)來說，這一點非常關(guān)鍵。因為AI資本開支雖然還在暴漲，但整個行業(yè)也越來越在意投入產(chǎn)出比，越來越在意項目的確定性。能夠把電力問題從不確定成本，變成確定能力，本身就是一種稀缺價值。

遠(yuǎn)景攜手騰訊在內(nèi)蒙古赤峰落地了全球首個100%綠電直供的數(shù)據(jù)中心

這類系統(tǒng)級解決方案為行業(yè)提供了一種全新的可能性：AIDC項目可以從規(guī)劃階段就圍繞源網(wǎng)荷儲協(xié)同進(jìn)行頂層設(shè)計，通過AI智能調(diào)度優(yōu)化能源配置，依托綠電直供和儲能系統(tǒng)重構(gòu)項目的成本結(jié)構(gòu)與可靠性體系。

對于一個越來越需要確定性的大規(guī)模AI產(chǎn)業(yè)來說，這類能力是決定項目能否真正跑起來、跑得穩(wěn)、跑得久的底層條件。也正是在這個意義上，能源科技企業(yè)不再只是AIDC賽道里的一個供應(yīng)商，而是參與定義“AI電力底座”應(yīng)該長什么樣。

04

尾聲

時至今日，AIDC最有意思的地方，在于它打通了兩個原本被分開討論的世界。一邊是AI世界，另一邊是過去相對幕后的能源世界。科技創(chuàng)新大背景下的能源行業(yè)并不只是背景板，AI行業(yè)越火，這件事就越明顯。

因為AI真正的擴張，不會只靠更聰明的算法實現(xiàn)，也要靠更強的物理基礎(chǔ)設(shè)施去托底。

所以，AI的商業(yè)化焦慮正在迅速演變成電力焦慮。誰能解決這種焦慮，誰就更可能參與定義下一階段的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

沿著這個邏輯去看，AIDC與能源產(chǎn)業(yè)的深度融合，為行業(yè)破解電力焦慮提供了新的解題思路，也踩中了AI時代最核心的真問題：當(dāng)算力競賽走向深水區(qū)，誰能真正打造出穩(wěn)定、綠色、低成本、可快速擴展的AI電力底座？