放弃国内低价内卷，海外客户为何纷纷选择远景？

国内退一步，海外进两步

行业内卷到极致时，跟需要勇气，不跟需要智慧。

2025年的中国风电市场，给出了一道残酷的选择题：接单，利润被压到成本线以下；不接，市场份额拱手让人。

多数企业选了前者。远景选了后者——主动收缩国内低价订单；海外吊装量大幅增长，海外风机订单连续四年领跑中国整机商。

远景的探索，抛出了一个行业核心命题：新能源企业的下一个核心竞争力，究竟是硬件成本，还是系统调度、资产运营与 AI 协同能力？

01 换战场，用份额换定价权

当前中国风电行业的价格战，是一场没有赢家的消耗战。

2023至2024年，国内风电整机招标价格屡创新低，部分项目报价甚至击穿成本线。

整机厂商陷入两难：不接单，市场份额流失；接单，利润被挤压殆尽。那两年签下的低价订单，在2025年集中兑现为财报上的伤口。

远景能源没有选择硬扛。它做了一件在行业内近乎“异类”的事：主动退出大量低价竞标。

远景能源风机与装备产品平台副总裁黄虎的表述克制但坚决：“无论是国内的价格竞争，还是对客户的各项承诺，都要守规则、有约束，必须实事求是。”

这句话在当时的行业语境下，几乎是一种公开的“不配合”。当所有人都在用价格换生存时，远景选择用克制换利润。

数据勾勒出这条取舍之路的轮廓。

2025年，远景全球新增装机20.9GW，位居全球第二；海外吊装量同比激增15倍，达到4.8GW，在中国整机商中排名第一。

海外风机订单连续四年位居中国整机商之首，当年新签订单量达到7.7GW。与此同时，国内吊装排名有所下滑——这是主动选择的结果，而非被动的失守。

远景海外打法的核心，不是用更低的价格抢单，而是用系统化解决方案换取溢价。

澳大利亚Neoen的Narrogin项目是一个典型样本：远景拿下的不是单纯的风机供货合同，而是涵盖设备供货、运输、安装调试的一体化总包。

23台EN182-7.8MW智能风机，轮毂高度和叶轮直径均为澳大利亚已部署机组之最。

Neoen愿意为远景支付溢价，看重的不是设备单价，而是交付确定性、全生命周期运维服务，以及场站一体化协同能力。

在英国Pulse Clean Energy的Wolverhampton项目中，远景提供的构网型储能系统解决方案，直接回应了英国电网对并网稳定性的严苛要求。

德国Stadorf项目400MW/1600MWh的规模，则让远景进入了德国最大规模储能项目的供应商名单。这些市场的共同特征是：并网标准严格、收益模型复杂、客户对风险高度敏感。

在这样的市场中，工期稳定、风险可控、长期资产收益可预期，远比设备初始采购价格重要。

02 换身份——从卖设备到卖系统

如果说出海是远景应对短期行业内卷的破局手段，打造能源系统能力，则是其面向新能源产业下一阶段的底层布局。

远景高级副总裁田庆军将新能源产业划分为三个时代：1.0 是装备时代，比拼硬件制造能力；2.0 是开发时代，比拼项目资源；3.0 是运营时代，资产运营能力成为核心竞争力，综合解决方案和系统解决方案能力构建起企业核心壁垒。

远景的判断很明确：卖设备的生意，正在变成卖系统的生意。

配合这个判断，远景首次系统披露了"五全"方法论：全栈自研自制、全产业链拓展、全生命周期服务、全方位合作、全流程经营管控。

其中被反复强调的是"全栈自研"——远景储能从电芯到PCS（变流器）、EMS（能量管理系统）、BMS（电池管理系统）全部自研。

这种做法在行业内并不多见，多数玩家会选择外购电芯或变流器以换取更快的上市速度。

电力电子与并网控制存在底层共性。风电是最早面临弱电网接入考验的场景之一，其在低短路比、电压支撑、惯量响应上的算法积累，向储能和光伏迁移并非牵强附会。

而且自研带来的最大收益未必是性能领先，而是接口可控——当电芯、PCS、EMS、BMS都握在自己手里，系统级优化才真正可行，出了问题也不必在供应商之间扯皮。

这正是海外业主愿意为"确定性"付钱的技术基础。

支撑这条全栈路线的，是一条清晰的技术复用链条。

远景在风电领域积累了超过2.5万台风机配套的自研变频器，其中的并网算法与硬件能力被直接复用至储能变流器；在此基础上切入光伏逆变器，再进一步整合为光储一体化系统。

在SNEC 2026上，远景发布了全球首款AI光储一体化系统，给出的实测数据是：可使场站发电量提升约2%，一体化交付较传统方案缩短3到6个月建设周期。

远景试图证明，自己的竞争力不再局限于单台风机，而是可以打通风、光、储多品类能源资产，提供一体化场站建设与运营方案。

03 换赛道——把电力系统变成AI的基础设施

在系统能力之上，远景还想讲一个更大的故事。它试图打通能源与人工智能两大赛道，寻找第二增长曲线。

2026年，远景发布全球首个能源大模型“远景天枢（Envision Dubhe）”，目标直指全球规模最大的物理人工智能系统。

这个命题的野心，不在于做一个更聪明的电网调度软件，而在于重新定义能源与AI的关系。

多数企业把AI当成降本增效的工具——预测负荷、优化调度、减少人工巡检。远景的判断截然不同。

张雷在2026年全国“人工智能+”能源现场推进会上说了一句话，构成了整个物理AI叙事的锚点：“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。”

这句话的意思是：AI不是用来服务电力系统的，电力系统本身就是AI时代的基础设施。算力需要电，而新能源需要消纳，两者不是主从关系，是共生关系。

这套体系有一张清晰的落地架构图。

前端，“天机”气象大模型负责风光出力预测；后端，“天枢”能源大模型对发电、储能、负荷与算力需求进行实时优化。AI能力被嵌入电力预测、调度、交易、构网的全环节。

与之配套的Mission Gobi计划，则把目光投向了戈壁荒漠。

远景计划到2030年，在全球戈壁荒漠地区建成5GW绿色AI算力中心。

2026年8月，乌兰察布项目已投产“全球最大的AI算力超级单体”。

远景的逻辑链条很直接：AI算力需要海量电力，新能源电站需要稳定负荷消纳，二者可以双向赋能。

这个故事的吸引力毋庸置疑。它同时回应了两个时代的焦虑：能源行业担心自己沦为低毛利的公用事业，AI行业担心算力被电力和碳排放卡住喉咙。

远景把自己放在了这两个焦虑的交汇点上——用绿电喂算力，用算力优化绿电，形成一个自我强化的闭环。

不过，能源大模型概念热度虽高，但行业内可量化、可复制的商业化案例依然稀缺。

天枢大模型在各类场站的实际部署规模、能够为客户带来的真实经济回报，仍需要更多落地项目来证明。

Mission Gobi 绿色算力项目投资体量巨大，回报周期漫长，如何平衡算力业务的资本开支与现金流压力，考验远景的长期运营能力。

04 结语

出海争夺海外定价权、打造源网荷储一体化系统能力、布局能源物理 AI 与绿色算力，远景三层战略层层递进，构成一套完整的增长逻辑：

海外市场稳住利润基本盘，系统能力抬高业务附加值，能源 AI 打开长期增长的第二曲线。

这条路径，本质上是试图跳出国内新能源硬件价格战的内卷陷阱，重新定义一家新能源企业的价值边界。

远景的尝试，也为国内新能源整机企业提供了一个重要样本。

当硬件制造红利逐步见顶，中国新能源企业的未来，是否必须走向全球化、系统化、智能化，才能持续创造价值？

远景正在用自己的战略选择，尝试给出答案。

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