近年中国AI产业蓬勃发展。8月6日，远景科技集团宣布位于内蒙古乌兰察布的“远景星河基地”一期正式点亮投产。这意味着该基地的核心设施——目前全球最大的AI算力超级单体，已正式投入运营。

这座超级单体总建筑面积超过112万平方米，相当于20个标准足球场大小，依托高比例绿电直连与AI电力系统，能支持百万张显示适配器（GPU）同时运行，建成后将成为全球Token产出能力最强的单体AI数据中心。

“远景星河基地”是远景于戈壁地区打造的超级算力枢纽，乌兰察布园区则是该体系下的首个旗舰项目，总规划容量达2GW，亦是全国规模最大、国际处于第一梯队的AI算力园区与Token工厂。

今年6月，远景在巴黎欧洲科技盛会VivaTech上发布Mission Gobi（戈壁使命）计划，宣布将于2030年前在全球戈壁荒漠地区建成5GW规模的绿色AI算力中心。乌兰察布基地的投产，标志着内地AI基础设施正由“十万卡时代”跨入“百万卡时代”，向更高密度、更大规模及更高能效演进。

集群化突围：非对称创新打破芯片瓶颈

这座超级设施的诞生，为国产芯片替代提供了坚实支撑。面对芯片制造短期内难以追赶国际顶尖水平的现实，以华为为代表的内技企业并未陷入“制程焦虑”，而是选择了一条“非对称创新”路径——利用系统架构与超节点互联技术，弥补单颗芯片的性能短板。

简单而言，即是以“规模换性能”，将更多国产芯片堆栈成集群，以“集团军”方式作战。从万卡、十万卡一路升级至百万卡，远景的“超级单体”正好为这种大集群提供了容纳的物理载体，成为国产芯片集群化突围的最强助攻。

解决能源痛点：拉一根电线搞不定的GW级挑战

然而，百万卡集群带来的超高功率密度，对供电、配电、储能及散热提出了极苛刻要求。当算力需求从一两百兆瓦（MW）骤升至吉瓦（GW）级别时，稳定且绿色的电力供应便成了第一道瓶颈。

传统大电网根本无法承受这种跨越式跳升。AI大模型训练的负载特征极为特殊——功率密度高且波动巨大，GPU训练启动时，可在毫秒级内从30%负载跳变至100%；同时，超大模型训练往往需连续运行60至120天，停电一分钟即可能导致整个训练作废。传统电网在远程供电时容易出现电压波动，故障恢复时间亦较长。

此外，绿色减碳更是硬指标。中国最新规定，算力枢纽新建数据中心的绿电消费比例不得低于80%。纯依赖传统电网不仅面临碳排放压力与海外碳关税壁垒，经济成本更是天价。

以1GW算力中心为例，全年运行耗电约87亿度，按工业电价每度0.6元人民币计算，一年光是电费就超过50亿元。若能利用风电、光伏直供并辅以储能优化，每度电只需降低1毫角，一年就能节省近10亿元。长期来看，AI时代最大成本已非GPU硬件本身，而是长期耗电。

物理人工智能：筑起专属“绿色能源高速公路”

远景的突破点，正是利用定制化的AI电力系统，在同等面积下将算力密度提高至传统数据中心的数倍甚至十多倍，让过去难以持续运行的GW级算力中心首次具备规模化落地能力。

这种模式在风光资源丰富的戈壁荒漠就近建设新能源场站，透过专线直接向数据中心供电并配备储能，利用AI电力系统削峰填谷，相当于为超大算力集群修筑了一条“专属能源高速公路”，大幅减少对公共电网的依赖与冲击。

远景首创的AI电力系统，核心由“远景天机”气象大模型和“远景天枢”能源大模型组成，透过物理人工智能实现“源、网、储、荷”与算力设施的实时协同。该系统已在南方电网AI负荷预测竞赛中多次夺冠；此前远景与腾讯在赤峰打造的全球首个100%绿电直供数据中心，更成功将综合能源成本降低逾40%。

中国AI建构体系化竞争力

过去数年，内地AI产业多围绕芯片技术进行单点突破，如今能源基础设施正成为新一张“王牌”。

在这条产业链中，华为、寒武纪、壁仞、沐曦等芯片企业解决的是“GPU如何更高效运算”；远景等能源科技企业解决的是“如何让GPU持续、绿色、大规模且低成本地运行”；而腾讯、阿里、百度、DeepSeek等企业，则负责将算力转化为大模型与应用，并以Token形式输出。

芯片、能源与模型三者紧密协同，标志着中国AI竞争正由单点突破迈向“体系化作战”，为参与国际长期竞逐奠定了更深厚稳固的基石。

本文转载自“环球零碳研究中心”。