对话黄志勇：从赤峰到星河，远景如何练出一套AI电力系统 | 产业家独家

2026年下半年，中美AI产业的底层竞赛同时走向了下一层：

从芯片和模型延伸到电力与数据中心基础设施。

9月11日，国务院常务会议专题研究算力网建设，明确对构建多层次网络化算力体系、推动算电协同与算网融合作出系统性部署。这是继今年4月“算力网”首次纳入国家“六张网”之后，顶层设计对算力网建设的再度加码。

大洋彼岸，英伟达也正在发起一轮密集投资布局，用真金白银为电力、土地等关键资产背书：

战略入股数据中心电力开发商Cloverleaf Infrastructure，向得州电力开发商Lancium投资30亿美元，又向软银旗下SB Energy投入15亿美元。

黄仁勋的判断很清晰，AI工厂是AI时代的决定性基础设施，其核心竞争力高度依赖物理层面的L（Land）、P（Power）、S（Shell）土地资源。

电力和GW级数据中心的建设速度，正在成为衡量AI产业扩张边界的新标尺。

英伟达从芯片端向下进入基建时，在中国，一条路径正从相反的方向生长——从能源端向上，抵达GPU负荷。

这条路线的标志性落地，是今年8月内蒙古投产的一座戈壁上的超级算力枢纽——远景乌兰察布星河基地。

这座总规划容量超2GW的AI算力超级园区，建筑面积达12万平方米，瞄准百万P算力与百万卡级并行的下一代AI训练场景，将成为全球Token产出能力最强的单体AI数据中心。

远景乌兰察布星河基地

星河基地的特殊之处不只在于“大”，远景从能源端开始重新设计了一座AI数据中心：

自建风电场通过专线把绿电送入园区，风电、储能从一开始就被放进算力基础设施的整体设计；穿过数据中心的外墙，这套系统还继续向HVDC、SST和800V直流等供电架构推进，最终抵达真正消耗电力的GPU。

远景将超级枢纽定义为“超级单体＋AI电力系统”，它正在试图回答一个关键问题：

当中国的AI集群从万卡走向十万卡，甚至百万卡并行时，谁能为它建设并运营一套足以承载这种规模的能源基础设施？

答案的雏形，早在几百公里外的赤峰就已开始推演。

星河基地之前，远景已经用2GW级的赤峰零碳产业园，跑通了全球首个“双100%”独立新能源系统——100%新能源供电、100%电力电子设备，验证了波动的绿电足以支撑连续的工业生产。

到了星河，同一道考题换了一个负荷：从可灵活调节的制氢与合成氨，变成了对稳定性和成本都要求极致的GPU；产品也从绿氨，变成了数字时代的标准化工业品——词元（Token）。

这正是新能源产业家与远景能源高级副总裁、储能产品线总裁黄志勇深度对话的起点。

他为我们揭秘了远景AI电力系统背后的基因、构想和实践，以及为什么这场从赤峰到星河的极限练兵，正在为全球AI竞赛提供一个不同于美国路径的中国解法。

01

赤峰：极限练兵场，磨出新型电力系统基本功

编者按：

星河之前，在供电这一侧，远景还做过一道更难的题，那就是赤峰零碳产业园：没有传统大电网兜底，100%依靠新能源与电力电子设备，既要让系统稳定运行，也要让一吨绿氨的成本成立。

新能源产业家：如果选一个最能代表远景电力系统能力的项目，你会选哪一个？

黄志勇：远景赤峰零碳产业园。远景做过的项目很多，但真正拉开差距的，是你有没有打过最难的仗。赤峰就是这样一个项目。

新能源产业家：为什么这个项目很难？

黄志勇：它有两个“100%”：100%独立新能源系统，100%电力电子设备。

而且它不是几十兆瓦的小微网，而是一个2GW级独立新型电力系统。里面有风、有光、有储，还有电解水制氢、合成氨等负荷。非常复杂。

远景赤峰零碳产业园

在赤峰项目把全离网绿色氢氨真正做出来之前，全世界可能都没有几个人相信它能做成，很多人觉得这件事情是不现实的。

新能源产业家：这其中技术的难度在哪里，可以详细解释吗？

黄志勇：先说第一个100%新能源系统，赤峰项目可能是全球唯一一个不靠“堆储能”解决离网稳定问题的GW级混合项目。

离网系统的极端功率波动是个大难题，行业的惯用策略是“堆储能”硬扛扰动。说白了，就是堆“肌肉”。但远景的解法不一样：

我们依托远景“天枢”控制系统，搭建起覆盖全运行工况的七道安全控制防线——分钟级的调度计划控制、秒级的频率电压控制、弱网适应性继电保护、安全稳定自感知风机、集中式+分布式融合的安全稳定控制、自适应解列控制、快速黑启动控制。

简单来说，就是用更精细的软件算法和系统控制，替代一部分储能硬件冗余，用大脑代替肌肉。

第二个是100%的电力电子设备系统，这也是项目最极致的难点。

传统电网中的同步发电机天然能够提供惯量、电压支撑和短路容量，相当于系统自带“稳定器”。

赤峰项目没有一台同步发电机——所有电源（风、光、储）和所有负荷（电解槽、合成氨压缩机）都是电力电子设备。

通常来说，电力电子渗透率越高系统越脆弱，而赤峰项目在100%极端条件下，依然实现了电压合格、频率合格，消除了振荡风险，具备N-1能力，预期可靠性超过99.99%，这在全球GW级风光储离网项目中是独有的工程实践成果。

赤峰项目同时面对的四道题｜新能源产业家根据采访整理

新能源产业家：技术能落地不代表商业能成立，这个项目最大的挑战是不是成本与经济性？

黄志勇：对，因为如果完全不计成本，总有办法干。储能多堆一点，风光多建一点，冗余留得足够大，可靠性自然会上去。但我们的目标是一定要考虑最终的经济性。

真正的系统能力，是在成本约束下找到最优解。风、光、储到底各配多少，最后都要落到一个结果——一吨绿氨的成本。

依托“远景天枢”控制系统的全维度智能调控，我们在保障系统99.9%高可靠性的前提下，实现了两大核心成果：

一是储能配置相较行业常规方案直接降低50%，大幅降低设备投资与建设成本；

二是通过“以调代切、调切结合”的控制策略优化，把故障尽量控制在局部，赤峰项目产能实现了15%的提升，同时系统可用率显著优化，带动整体收益提升超20%。

这也是赤峰项目区别于行业试验性项目的关键，我们要的不是“能跑起来”的样板工程，而是“跑得稳、成本优、赚得动”的可规模化复制的零碳产业模式。

新能源产业家：如此复杂的系统，远景靠什么把它真正跑起来？

黄志勇：远景的系统能力从风机时代一点点长出来的。做风机就要做变流器，变流器要与电网交互，因此自然会积累电力电子和电力系统能力。

这条生长路径很清楚：从电力电子部件到整机，从风机到储能，从电力设备到电力系统，从适应大电网到独立建电网。

硬件层面，远景是真正的“全栈玩家”。

做系统，必须知道每一个设备的物理边界在哪里。只有深入到这些层级，才有可能做真正的系统级控制。

远景系统观全局图 | 新能源产业家制图

新能源产业家：硬件齐全以后，怎样把这些设备真正协同起来？

黄志勇：软件层面，我们主要有两套核心系统：天机气象大模型与天枢能源大模型。

简单来讲，天机负责预测，天枢负责调度。天机既要预测风光短期和长期出力，也要预测负荷与功率需求；预测之后，天枢根据风光变化去调负荷、调储能充放电。

打个比方，它就像一个能够自动驾驶电网的控制大脑。

所以天机和天枢最后解决的，是我能不能用更少的投入，实现同样可靠的供电。

新能源产业家：远景自己做大模型，有什么优势？

黄志勇：一个关键优势是数据。AI电力系统需要的不是泛化的互联网数据，而是能够对应真实物理规律和设备状态的运行数据。

远景自己做设备、场站和控制系统，项目数据会持续反哺模型，模型变得更好以后，又会反过来优化系统。

得益于在新能源领域多年的实战积累，“远景天机”依托全球气象数据、卫星遥感信息以及新能源场站、园区、工厂等一手实测数据，能够更精准捕捉温度、湿度、降雨、风速等关键气象要素变化，并结合不同区域和能源场景的实际运行特征进行综合判断。

依托于赤峰、星河基地的AI算力中心训练，“远景天机”的气象预测又反哺于波动的风光发电，由此形成了“Energy for AI，AI for Energy”的全链路能量管理闭环。

WeatherBench 2评测结果，蓝色越深成绩越好，“远景天机”位列第一梯队

在最新的国际权威榜单WeatherBench 2评测中，“远景天机”与谷歌、微软、华为等全球科技巨头的同类大模型同台竞技，仅“远景天机”与谷歌WeatherNext 2气象模型进入测评榜单的第一梯队，且前者在风速、降水等能源细分指标上更为领先。

新能源产业家：这么复杂的项目真正跑下来，远景得到了什么？

黄志勇：最直接的变化就是，我们对这种高复杂度电力系统开始有“手感”了。

理论上知道系统能够运行，和真正把一个GW级项目全栈调通，是两回事。

赤峰项目全栈调通以后，我开玩笑说，现在我们调度电力系统就像指挥家指挥交响乐团在演奏一个协奏曲。

风机怎么动、储能怎么动、负荷怎么动，不同的设备在不同时间尺度上配合起来。真的做到这种程度以后，团队的自信是不一样的。

02

星河：把电力系统延伸进算力端，拼成完整AI电力系统

编者按：如果说赤峰零碳产业园验证的是波动的新能源能否支撑连续工业生产；那么星河基地则把这套系统能力推向功率密度更高、变化更快、资产价值更高的GPU负荷。

远景也将自己的系统边界从“电”继续推向“算”。

新能源产业家：远景为什么会从新能源走到AIDC，甚至自己建设大型算力中心？

黄志勇：我们在2018—2020年就开始给数据中心做绿电供应。到2023年底，有两件事情让我们下定决心：

一是ChatGPT出来以后，用户增长速度让我们判断AI算力需求会快速增长；

二是我们一直认为，新能源应该用到最需要它的地方，而数据中心就是非常重要的大规模耗能负荷。

所以我们在2024年初开始真正筹备自己建数据中心。想做的就是“算电协同”，把绿电直接送到最需要它的负荷端。

新能源产业家：远景之前在赤峰已有算电协同项目，为什么这次选址乌兰察布？从赤峰的全离网经验到乌兰察布项目，能力是可以快速复制的吗？

黄志勇：我们在赤峰做全离网项目的一两年里，积累了大量在高比例绿电场景下的运行数据和应对极限挑战的经验。

尤其是“远景天机”气象大模型在内蒙这种风光条件下经过了充分验证，可实现分钟级预测全球未来45天内任意区域、5公里10分钟分辨率的气象情况。

所以把这些经验搬到乌兰察布后，可以快速实现超高比例的绿电直连供给，同时保证稳定供电。

新能源产业家：和赤峰项目相比，星河基地的项目，有什么新的难点？

黄志勇：赤峰项目是一个以绿色氢氨为主的复合生产基地，因为氢氨负荷可以灵活调整，所以我们能做到2GW级别的100%独立新能源系统。

在这种场景下，即便天气最糟糕，也有保底的能源供给，可以支撑一部分小规模算力。

但乌兰察布完全不同，这里有公用电网支撑，而算力负荷跟氢氨完全不一样——算力几乎不能调整，要求供电可靠性达到99.995%，所以必须有网电做基本兜底。

在星河基地极大的技术挑战是——谁能把绿电比例提得更高，同时还能保证末端供电的安全稳定，谁就牛。

远景凭借在赤峰离网项目中积累的know-how，以及对新能源调度和预测系统的深度理解，在这方面有独特优势。

新能源产业家：远景星河基地的高比例绿电直连是如何做到的？

黄志勇：国家政策要求2025年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。但行业内的实现方式存在关键区别，很多依赖于绿证，并非绿电直连。

远景将通过自建风场、自建线路、自建储能，把绿电直连占比做到80%，这是极具挑战的。

远景星河基地储能柜

打个比喻，风光是资源，绿电是原料，AI数据中心是工厂，GPU是生产设备，Token是标准化产品。

以前西部只能把廉价的风光通过特高压输送到东部，本地留不下什么，被称为“掠夺资源”。而现在Token工厂相当于把工厂留在了本地——有就业、有税收，还带动液冷、UPS、服务器等产业链上下游集聚。

实现了从“能源输出”到“能源本地闭环”的转型，把西部的廉价电力变成了高价值的标准化工业品。这也是乌兰察布这类传统资源型城市转型的核心逻辑。

新能源产业家：在赤峰项目、星河基地中，储能的作用如何超越传统充放电和备用电源？

黄志勇：行业对储能的传统认知，普遍局限于“低谷充电、高峰放电”的电量调节，以及故障停电后的备用兜底，但这只是储能最基础的底层功能。

在远景的系统架构中，储能早已跳出单一的电量服务逻辑，成为支撑全域系统稳定、经济、高效运行的核心调控单元。

赤峰项目没有大电网兜底，AI储能既调节电量，也配合构网控制支撑电压、频率，与风机和负荷共同应对扰动，成功应对多次无风无光的极端天气挑战。

到了星河基地，AI储能还要与供电架构和控制系统协同，精准缓冲GPU负荷的瞬时剧烈波动，平抑功率冲击，保障供电与算力双稳定。

所以，储能的价值不只看容量，更看系统站位、承担的调控任务与全域协同能力。

客户最终需要的，是可靠供能、更高新能源利用率和更优的全生命周期收益，这也是我们始终以系统思维做储能的核心出发点。

新能源产业家：星河基地为什么要建设一个12万平方米的“算力超级单体”？

黄志勇：大不是目的，真正的原因是AI训练对算力卡之间的互联要求越来越高。

你可以把大模型训练想成一千个人同时做一道被拆成一千份的数学题，每个人算完自己的部分以后，还要不断与其他人交换结果。如果这些人分散在不同楼里，物理距离、通信成本和网络时延都会增加。

“超级单体”本质上是把更多GPU集中到同一个物理空间里，为万卡、十万卡，甚至更大规模的并行计算准备基础设施。

星河基地机柜｜图片来源：远景

新能源产业家：远景称，星河基地同等面积下的算力输出规模可达传统数据中心的10倍。这是如何做到的？

黄志勇：我们内部通常用“拓宽水管”来解释，但不只是把电送进来，还要让空间和电力更多地用于计算。

第一，超级单体不是单纯把楼做大，而是把计算、供电和冷却统一规划，为高密度GPU集群的集中部署创造条件。

第二，通过储能、固态变压器和新的供电架构，在保障可靠性的前提下，让供电及备用设施更紧凑，减少非算力空间，把更多面积留给计算设备。

第三，绿电直供和新的供电架构拓宽电力这根“水管”、减少转换损耗，让更多电力高效送达GPU。

所以，这个提升不是来自建筑面积增加，而是同样的面积能部署更多计算设备，同时有足够的供电和散热能力，让它们真正运行起来。最终提高的是单位空间能够承载的有效算力。

新能源产业家：和行业普遍理解的“算电协同”相比，远景做了哪些升级？

黄志勇：我们做算电融合，核心是能源实时感知算力，算力实时理解能源。具体看有四点：

第一，算电一体，原生设计，而不是建成后再协同。如果算力中心先建好，再考虑供电，很多约束已经固化。

我们从一开始就把能源供给、电力架构、计算负荷和冷却统一设计，在运行中共同优化，让能源条件与算力需求相互匹配。

第二，供需双向匹配，而不是能源单向跟随负荷。墙外，天机预测天气和风光出力，天枢结合储能、电网和园区需求提前安排，解决电够不够、贵不贵、波动怎么办。

同时，我们正与合作伙伴探索，在客户授权、交付期限和安全约束下，将可调整的任务安排到绿电更充裕的时段，让计算也适应能源。

第三，贯通墙内墙外，而不止于把绿电送进园区。进入墙内，SST与直流供电架构减少转换损耗，储能和控制系统应对GPU功率波动，冷却根据负荷变化提前响应。目标是让电高效送达、波动得到缓冲、散热及时跟上，在同一供电条件下支撑更多计算。

从墙外能源系统到墙内算力负荷｜图片来源：远景

第四，优化计算产出，而不只是单台设备效率。我们既看绿电比例、电力成本和PUE，也看同等任务耗电、同一供电条件下的有效计算产出。

所以，我们交付的不是几个高效设备的组合，而是一套从设计到运行、贯通墙外与墙内的AI电力系统，让能源、计算和冷却共同服务于最终的计算产出。

新能源产业家：在这条Token产业链中，远景到底扮演什么角色？

黄志勇：远景在乌兰察布做的是一个系统级的模式创新，是中国算力中心的新范式。

它不是一个简单的绿电直连，而是一整套从绿电生产到智能调度，再到端到端供电和最终的Token产出的完整链条。

这个范式回答了中美算力竞争中的中国解法——不是靠燃气轮机，也不是靠太空发电，而是靠广袤戈壁上的风光资源，加上不断提升的国产GPU能力，加上远景这样的能源科技企业的全栈电力系统，把西部的廉价能源变成全球竞争力的算力输出。

在这场 算力之战 中 ， 中国 有自己独特的资源禀赋和工业范式，前景值得期待。

03

从项目到产品：可复制系统能力的全球化蓝图

编者按：

这两座巨型练兵场的价值，不只是完成了两个大项目。更重要的是，远景能否把设备、软件、数据和工程经验封装成一套可复制的基础设施交付能力，让“赤峰经验”和“星河样板”走向更多绿色工业与算力场景。

新能源产业家：在你看来，远景做AIDC的独特优势是什么？

黄志勇：核心是两个字——系统。

远景是一家做系统的公司，是一家打全局的公司。

你单个拆开来看，每一个赛道都有很强的公司，很多公司做AIDC是从单品出发的。但我们想做的是一套系统解决方案。

我经常拿《七龙珠》来打比方，今天远景手里有风、光、储、网、氢，包括现在自己做AIDC，其实就是要集齐七龙珠，不断把新型电力系统需要的能力拼完整，打通源、网、荷、储、算的所有关键环节。

新能源产业家：远景这套AIDC能力会面向哪些客户？

黄志勇：第一类是头部AI公司，对算力有明确需求的；第二类是COLO服务商；第三类是大模型公司、芯片公司和具身智能企业。

远景自己也有气象大模型，需要大量算力训练，所以我们不只是站在能源设备供应商的角度做这件事。自己成为算力用户以后，对客户需要什么的理解会完全不一样。

新能源产业家：星河基地也会面向海外客户？

黄志勇：当然会。而且我们希望最后把“星河基地”本身做成一个产品，在全球去落地。

新能源产业家：怎么把一座数据中心变成一个可以复制的“产品”？

黄志勇：每个国家的新能源资源、电网条件、土地条件和客户需求都不同。远景真正希望复制的，不是一栋完全相同的建筑，而是一套AI基础设施交付能力。

客户可以带自己的GPU、服务器、模型和算法进来；我们把土地、绿电、基础设施、供配电、制冷和AI电力系统准备好。

它很像一座“五星级酒店”：水、电、暖和基础服务已经具备，客户带着自己的核心资产入住。

今年6月，我们提出了“戈壁使命”——到2030年希望在全球布局5GW绿色AI算力中心。

远景乌兰察布星河基地

新能源产业家：远景最终怎么理解AIDC这门生意？

黄志勇：传统的IDC业务其实很像房地产：楼建好、机柜准备好，客户进来以后，大家算的是租金和时间。

但AIDC不一样，AIDC最后真正生产的是Token。未来大家一定会越来越关心：

我买这么多GPU、消耗这么多电、投这么多基础设施，最后到底生产了多少Token？

如果最终按这个结果衡量，AI电力系统的价值也会变化。它不只是追求一度电便宜几分钱，而是同样一度电，我能不能让你生产更多Token。

我们想做的事情，就是让AI电力系统成为“Token工厂”的底座，让同样的电和基础设施产生更多有效算力，并从绿电保障、智能调度，向更高阶的算力价值输出持续演进。

04

结语：从赤峰到星河，让风光资源长出新的生产力

采访最后，黄志勇说：“在远景，我重新找到了20年前做通信时怦然心动的感觉。”

让他兴奋的，不是再做一台性能更好的设备，而是让原本各自运行的能源生产、储能、电力设施与计算负荷，成为一个共同优化的系统。赤峰验证了波动的风光如何支撑连续工业生产，星河则进一步探索，如何让绿色电力高效转化为智能。

从风机、储能、新型电力系统，再到AI电力系统，远景的业务边界不断延伸，背后的问题却一以贯之：

怎样让波动的新能源，更能可靠、经济地被使用，支撑新的生产活动，创造新的生产力。

这也呼应了远景创始人张雷的观点：中国新能源走向世界，提供的不应只是设备，更应是帮助当地发展产业的生产力工具。

对远景而言，把赤峰和星河的经验变成可复制的系统能力，意义不只是拓展新的市场，也是让更多拥有风光资源的地方，有机会发展自己的绿色工业与AI产业。

这些愿景，最终仍要由工程兑现——稳定运行的系统、可验证的客户收益，以及能够因地制宜复制的方案。

黄志勇和团队正在做的，就是把这样的可能性，一步步变成现实。

作者：刘然、范舒雨

编辑：范舒雨