AI 基建的可持续命题，为什么成了国际榜单的共识？

远景接连入选两大国际榜单，展现其让AI基础设施可持续的能力。

作者丨马诗晴

编辑丨马广宇

算力扩张有多快，能源保障就有多紧迫。数据中心加速建设，但电力从哪里来、环境要付出什么代价，正成为AI发展绕不开的问题。

最近，《财富》杂志发布了“2026年改变世界的50家公司”榜单。与只关注企业市场表现的榜单不同，它更关注企业如何通过核 心业务对社会产生积极影响。

同样关注可持续议题的还有《麻省理工科技评论》，近日发布了2026年“全球10大气候科技创新企业”榜单，关注以技术应对气候挑战的企业。

今年《财富》和《麻省理工科技评论》的两份榜单，评审逻辑不同，判断却一样：AI的能源问题，已经不只是科技公司自己的事，而是一个关乎基础设施能否可持续的公共命题。

《财富》在榜单序言中直接发问：AI浪潮正在重塑全球经济，但支撑AI的基础设施，能否以更可持续的方式建成？换句话说，榜单关注的不是“哪家公司AI做得好”，而是“谁在解决AI发展带来的社会成本问题”。

远景被两份榜单同时选中，回应的正是这个结构性矛盾：算力需求在暴涨，电力供给和生态承受力却是有限的。它的解法是从能源侧切入，把风光发电、储能、智能调度和算力负载放在同一套系统里设计——让算力去追绿电，而不是让绿电去追算力。

这种“算电协同”的思路，在《麻省理工科技评论》的评选中被归入“以清洁电力支撑AI发展”的开创性实践，在《财富》的评选中则被视为用商业创造力破解社会难题的样本。

今年6月，远景启动“戈壁使命”计划，提出到2030年在全球戈壁和荒漠地区建设5吉瓦绿色AI算力中心。位于乌兰察布的远景星河基地便是“戈壁使命”落地的首个旗舰项目，这将成为全国最大的AI算力园区和Token工厂。

远景科技集团董事长张雷对这个计划的解释是：“绿色能源让智能文明走得更远。只有解决智能生产全链路能量管理的问题，才能为人工智能这一新的工业革命提供源源不断的动力。”

01

AI基础设施可持续，难在哪？

AI基础设施要可持续发展，难点不只是“多找一些电”。在让电力供应跟上算力增长的同时，保障运行稳定，并控制建设和用电成本。

当前用电需求正在快速上升。IEA（国际能源署）数据显示，2025年全球数据中心用电同比增长17%，面向AI的数据中心用电增长了50%。IEA预计，全球数据中心用电量将从2025年的约485太瓦时增至2030年的约950太瓦时；同期，AI数据中心用电可能增长至三倍。

电力设施的建设速度却很难跟上。IEA今年发布的报告指出，电网基础设施从规划、审批到建成通常需要5至15年，数据中心建设则约需1至3年。哪怕在基建能力强大的中国，公网建设速度也跟不上算力扩张节奏，传统变电站从规划到通电，动辄一年半，算力中心投产窗口约半年。

建设周期的错位，加上并网排队和电网约束，可能全球大部分的数据中心新增容量都将面临延期风险。

新增供电能力由谁建设、成本由谁承担，也成了现实问题。

据路透社报道，今年8月，美国最大电网运营商 PJM 互联电网公司提出一个新方案，要求数据中心在电网供电能力降至危险水平时启动备用发电机，减少对公共电网的依赖，避免数据中心新增用电成本转嫁给普通家庭。

PJM 还提议建立专门登记系统，记录数据中心等超大型用电户的位置及用电量。除了供电和电价，部分居民认为，大型数据中心园区噪声明显，也会对周边社区造成干扰。

因此，AI基础设施能否持续发展，取决于电源、电网与数据中心能否协同规划。新增供电能力若不能及时建成，项目可能面临并网延迟；扩建成本如何合理分担，也会影响长期运营。

要回应这些挑战，光靠扩大发电规模还不够，还要让电源、储能、电网和算力中心配合起来。接下来要看的就是：绿电如何稳定送到机房，又如何在系统调度中转化为可靠、可负担的算力。

02

AI电力系统如何托起算力增长？

远景的答案，藏在一项名为“戈壁使命”（Mission Gobi）的全球计划里。2026年6月，远景宣布：到2030年，要在全球戈壁和荒漠地带建成5GW绿色AI算力中心。

翻译一下，就是绕开拥挤的城市电网，直接把算力建到风光资源最富集的地方去，让发电、储能、调度和计算负载从一开始就长在同一套系统里。

乌兰察布的星河基地，是这项计划落下的第一枚棋子。总规划容量超过2GW，核心建筑12万平方米，目标支持百万卡并行计算——建成后它将是全球Token产出能力最强的单体算力中心之一。它将从绿电供给、能源调度和机房设计入手，把绿电与算力设施结合起来。

据了解，目前乌兰察布AIDC用电量已接近全市用电量的10%，预计还会增长。如果算力中心完全依赖公共电网，新增负荷可能与居民和本地工业用电形成竞争。

远景星河基地选择利用当地风光资源配套建设电源，风机发电再通过专线输送到机房。项目方披露，目前全年80%以上的用电量直接来自风机发电，未来将达到100%。绿电直供为算力中心提供了清洁电力，也有助于控制长期能源成本。

但风电出力会随天气变化，算力中心却需要稳定供电。为此，远景的思路是把新能源发电、储能、电网、电力电子、算力和大模型视作整体进行系统化设计，也就是AI电力系统。

其中，“天机”气象大模型，预测风光出力，提前安排发电和储能，解决发电量和成本问题。“天枢”能源大模型，能实时理解与协调风机发电、储能、电网运行状态与用能需求，动态优化电力分配，推动系统全局最优。

远景自研的EnOS智能物联操作系统，则连接风电、光伏、储能、充电桩等能源智能设备，把调度方案落实到设备运行中；同时把设备的运行数据反馈回预测和调度环节，持续修正下一轮判断。

能源经过系统调度后，还要高效、稳定地送到芯片。远景采用固态变压器（SST）与电池储能（BESS）结合的800伏直流供电方案，能够减少供电转换环节、提高送达GPU的效率。

电力送到芯片后，及时散热也同样重要。这是因为芯片部署越密集，单位面积的热流密度越高，如果热量不能及时带走，GPU就无法长期保持稳定、高负荷运行。远景把冷却系统纳入整体设计，根据不同功率密度结合风冷、液冷以及乌兰察布当地的自然冷源条件，降低非算力能耗。

这套设计最终还要接受长期经济性的检验。绿电直供有望降低能源成本，一体化设计也有助于减少供电设施中的部分冗余配置。

马斯克畅想在太空建设数据中心，利用太空的免费太阳能，彻底摆脱地球电网。远景科技集团董事长张雷曾估算，在相同生命周期下，太空算力的成本至少是戈壁绿色算力的20倍；若考虑工程化因素，差距可能扩大至50倍。

从风场供电、储能调度，到机房供电与散热，星河基地展示了AI电力系统如何在AI基础设施内协同运行。伴随远景提出“戈壁使命”，接下来要回答的是：面对不同的风光资源、电网条件和算力需求，这套系统如何适配并落地？

03

算力追着绿电，下一站在哪？

目前，乌兰察布的算力产业已有一定集聚效应。作为国家“东数西算”八大枢纽节点之一，今年8月的数据显示，乌兰察布全市落地数据中心项目已超百个，投运算力达17.2万P，同比增长112%，其中智能算力占比超过95%。

选择乌兰察布，离不开当地的资源和区位条件。这里风光资源丰富，为算力设施配套清洁电源提供了条件。远景通过自建风场和专线向星河基地供电；当地气温较低，也有利于利用自然冷源为机房散热。

同时，乌兰察布距北京不足300公里，从乌兰察布发送指令到北京侧接收，延迟约为4.2毫秒。

星河基地的经验，值得借鉴的不是某一座风场或一条专线，而是因地制宜地统筹发电、供电、储能与算力负荷，让能源系统与算力设施协同运行。

在国内，内蒙古和西北不少地区具备发展绿色算力的条件；未来算力布局可能从当前的集群集聚，逐步发展为以乌兰察布等区域为核心、多点布局。

放眼全球，中东、北非及澳大利亚部分地区拥有尚待开发的风光资源，为能源与算力协同发展提供了可能。不过，资源禀赋只是起点，项目能否落地，还需关注企业在当地本地化部署能力。

事实上，远景一直在进行全球化实践，展现了其在不同环境中建设清洁能源设施的能力。

埃及Amunet风电项目位于红海沿岸的Ras Ghareb，装机容量500兆瓦，共安装77台远景风机，并于2025年实现全容量并网。相关报道估算，项目年发电量约23亿千瓦时，可满足约80万户家庭用电。

在老挝，远景参与建设的孟松风电项目装机容量达600兆瓦，于2025年全容量并网，电力通过跨境输电线路送入越南。项目现场条件复杂，施工区域曾遗留大量战争地雷，开工前由专业国际组织清理了1200多枚。远景团队负责风机、电网的建设调试和后续运维，在复杂环境中完成了项目交付。

这些风电项目并非海外算力中心的先例，却让人看到，清洁能源项目要进入不同国家和地区，需要应对各异的资源、施工和电网条件。星河基地提供了算力与能源协同的实践，海外项目则积累了清洁能源建设经验；两者可以为“戈壁使命”的全球探索提供不同方面的参考。

AI基础设施的可持续问题，最终关系到AI能够以怎样的方式进入社会、服务人们的生活。如果能源供给跟不上，算力建设就难以持续；如果能源成本和环境代价过高，技术进步的收益也可能被相应的社会负担抵消。

能源转型与人工智能发展正在彼此连接，真正有韧性的智能文明，既需要更强的计算能力，也需要支撑这份能力长久运行的能源基础。

《财富》和《麻省理工科技评论》把目光投向远景，投向的正是这个连接点——智能文明能走多远，取决于它的能源根基扎得多深。

未经「AI科技评论」授权，严禁以任何方式在网页、论坛、社区进行转载！

公众号转载请先在「AI科技评论」后台留言取得授权，转载时需标注来源并插入本公众号名片。