今年以来，中国人工智能（AI）产业不断迎来新的突破。

8月6日，远景科技集团宣布，位于乌兰察布的“远景星河基地”一期点亮投产，意味着基地核心设施——全球最大的AI算力超级单体，将正式投入运营。

该超级单体总建筑面积超过12万平方米，相当于20个标准足球场，依托高比例绿电直连和AI电力系统，支持百万卡同时运行，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”是远景在戈壁建设的超级算力枢纽，乌兰察布园区是“星河基地”体系下的第一个旗舰项目，园区总规划容量达2GW，也是全国最大的AI算力园区和Token工厂，在国际上属于第一梯队。

今年6月，远景在巴黎举行的欧洲最大科技盛会VivaTech上发布Mission Gobi（戈壁使命）计划：宣布到2030年在全球戈壁荒漠地区建成5GW规模的绿色AI算力中心，为AI时代打造稳定、绿色、经济的新一代基础设施。

作为“戈壁使命”计划落地的首个旗舰项目，乌兰察布“星河基地”的超级单体不仅刷新了AI数据中心的规模纪录，更标志着中国AI基础设施正从十万卡时代迈向百万卡时代，意味着中国AI基础设施开始向更高密度、更大规模、更高能效演进。

这一AI基础设施，为国产芯片替代提供了坚强支撑。对国产芯片来说，从万卡到百万卡集群，解决了 “单卡性能不足”问题，远景的新一代AI算力中心，是中国芯片集群化突围道路的最强助攻。

面对芯片制造短时间难以追赶的现实，以华为为代表的中国企业并未陷入“制程焦虑”，而是选择了一条非对称创新路径——用系统架构和互联技术弥补单芯性能短板。

简单一点说，就是用规模换性能，把更多国产卡堆在一起形成集群，采用超节点架构，提升算力密度，刚开始是万卡，后来升级到十万卡，现在是百万卡。远景的“超级单体”正好为这种“集团军”作战提供物理载体。

但是，这种百万卡集群的超高功率密度，对供电、配电、储能、散热提出极高要求。如何通过定制化的AI电力系统，把同等面积下的算力密度做到传统数据中心的数倍甚至十多倍，这正是远景的突破点。

通过专用的AI电力系统，使过去难以持续运行的GW级算力中心，第一次具备了规模化落地能力。

很多人会问，不就是给算力中心供电吗，从大电网拉一根线过来不就可以搞定？

但问题远没有这么简单，因为AI的用电规模已经大到“拉一根线”搞不定的阶段。

从一两百MW（兆瓦），突然跳到GW级别，这是一个数量级的跳升，稳定绿色的电力成为算力中心第一瓶颈，现有大电网根本承受不了这种跳跃。

最关键的是，不是有电就行，还要考虑稳定、快速和绿色。

AI训练的负载特点很特殊，功率密度极高，负载波动大，对电压、频率稳定性要求极高。GPU训练任务启动时可能在毫秒级内从30%负载跳变至100%，对供电系统的瞬态响应能力提出了苛刻要求。

而且，训练一个超大模型，可能需要连续60天、120天等，如果停电一分钟，可能整个训练都作废。

普通大电网在远端供电时，存在电压波动大和谐波干扰问题，有时出现故障后恢复时间较长。

而且，现在的科技大厂和政府都在推“绿色算力”。国家最新规定，算力枢纽新建数据中心绿电消费比例不低于80%。

如果全部依赖传统大电网，会面临碳排放压力，除了影响ESG评级，还可能面临海外客户碳关税壁垒约束。

再从经济账来计算，那就更需要开发绿色电力了。

举一个简单的数据，1GW算力中心如果全年运行，一年耗电约87亿度，假设一度电0.6元，一年下来光电费就要50多亿元。

工业用电本身就不便宜，GW级负载还要按最大需量收费，承担高额的容量电费，长期下来，电费可能成为数据中心最大的成本项之一，甚至超过硬件折旧。

但如果通过开发风光发电，进行绿电直供，储能优化，负荷优化，一度电哪怕降低1毛钱，一年有可能节约近10亿元。

长期看，AI时代最大的成本可能不是GPU，而是长期耗电成本。

正是因为以上痛点，像远景“星河基地”这种模式才受到关注。

在风光资源好的地方，如戈壁荒漠地带，就近建新能源场站，通过专线直接给数据中心供电，再配上储能，通过AI电力系统做削峰填谷、稳定出力，可减少对大电网的冲击，也降低对传统电网扩容的依赖。

这相当于给超大算力集群修了一条专属的能源高速公路，而不是挤在已经拥堵的公共电网里。

远景首创的AI电力系统，主要由“远景天机”气象大模型和“远景天枢”能源大模型构成，通过物理人工智能，对气象和能源系统有更深层的认知，可实现从源、网、储、荷到算力设施的实时协同。

这套系统已经在实战中取得非常不错的成绩。在南方电网AI负荷预测技术竞赛中多次获得冠军。

在赤峰零碳产业园，远景携手腾讯打造了"算电协同"国家战略的全球首个系统级实践样本，落地了全球首个100%绿电直供的数据中心，综合能源成本降低超40%。

过去几年，中国AI产业一直围绕芯片展开突破，现在开始越来越重视能源基础设施的突破。以新能源为核心的AI电力系统，将成为新一代AI基础设施的又一张“王牌”。

如果说华为、寒武纪、壁仞、沐曦等企业解决的是国产GPU如何更高效运算的问题，那么远景等企业解决的是如何让国产GPU能够持续、绿色、大规模、低成本地跑起来，而腾讯、阿里、百度、DeepSeek等科技企业，则负责将这些算力转化为大模型和AI应用，并以Token形式输出。

芯片、能源和模型三者相互协同，共同构成中国AI竞争力的新生态，这也意味着中国AI正从单点突破走向体系化竞争，为参与国际长期竞赛提供了更坚实的基础。