智东西

作者 | 陈骏达

编辑 | 漠影

智东西 10 月 13 日报道，近日，《财富》杂志发布 2026 年 " 改变世界 50 家企业 " 榜单，关注那些通过创新产品、商业模式或技术方案，为全球重大问题提供解决方案的企业。今年，Alphabet、Anthropic 等 AI 领域的重要企业纷纷上榜，反映出 AI 正在成为推动产业乃至世界变革的重要力量。

不过，AI 改变世界的方式，并不只有模型能力的突破和芯片算力的提升。当大模型训练与推理持续消耗更多算力，支撑 AI 运行的能源供给与基础设施，也开始成为这场变革中不可忽视的一环。

远景科技集团正是从这一维度进入榜单的少数中国企业之一。凭借 " 戈壁使命 "（Mission Gobi）及旗下拥有全球最大 AI 算力超级单体的乌兰察布星河基地，远景第三次入选 " 改变世界 50 家企业 " 榜单。

当 Alphabet、Anthropic 等企业持续探索智能能力的上限，远景试图回答的是另一个问题：当 AI 不断突破能力边界，支撑其持续运行的能源从哪里来？

几家企业同榜背后，一个值得关注的产业变化正在显现：AI 竞赛的竞争维度，正从芯片与模型，进一步延伸至能源基础设施。

一、买电、买算力之后，AI 巨头驶入能源深水区

电力，正成为 AI 算力军备竞赛中越来越稀缺的资源。面对不断攀升的算力需求，Alphabet、Anthropic 与远景，有不同的解决方案。

Alphabet 选择 " 买绿电 "。它依托既有电网，大规模采购清洁电力，通过长期购电协议（PPA）锁定可再生能源，为数据中心供能。

Anthropic 选择 " 买算力 "。它通过与基础设施提供方深度合作，锁定 GW 级算力资源，快速获得模型训练和推理所需的计算能力，把基础设施的建设与运营交给更专业的伙伴。

两条路径都是当下 AI 行业应对算力饥渴的主流选择，支撑起了两家公司的快速扩张。而随着 AI 对电力和算力的需求持续增长，一些电力系统层面的客观约束，正在成为全行业共同面对的课题。

绿电一侧，难点在电力系统的客观约束。风电、光伏天然具有间歇性和波动性，数据中心却需要持续稳定供电，即便通过长期购电协议锁定绿电，仍需依靠电网调度、备用电源或储能系统弥合发用电错配。

绿电资源本身并不稀缺，但要满足数据中心并网要求的绿电比例，往往需要直连方式，这就涉及新的开关站、变电站等配套电力设施的新建或扩容。通常投建和投运一个新的开关站、变电站，至少需要 12 至 18 个月，而数据中心企业客户从下单到交付可能仅需 6 个月，电力建设节奏与算力扩张速度存在天然落差。

算力一侧，约束同样是系统性的。微软 CEO 纳德拉就曾谈到，微软已拥有大量 GPU，却受制于数据中心建设进度。芯片只是算力系统的一环，机房、电力、散热、网络，任何一环跟不上，芯片性能都无法充分发挥，这是所有大规模部署算力的企业共同面对的工程现实。

身处其中的企业，对这些约束的感受最深，行动也最快。在 " 买 " 之外，不少科技巨头已经用行动给出了自己的判断。

去年年底，Alphabet 宣布以 47.5 亿美元现金加承担债务，收购清洁能源开发商 Intersect Power，把数千兆瓦级的能源与数据中心项目收入囊中，更早些时候，它还投资了地热企业 Fervo Energy。同样的，微软、亚马逊、Meta 也直接投资了大量能源企业，把电力供应尽可能握在自己手里。

从采购电力与算力，到亲自布局能源与基础设施，这些动作本身就是一种印证：面对共同的供给约束，头部 AI 公司已经在向"建设"要增量，从资源采购延伸至更深层的能源基础设施布局。

那么，能否更进一步，不再把能源和算力视为两个相互独立的环节，而是从一开始就统筹规划发电、储能、供电与算力基础设施，让能源供给与算力需求协同建设？

这就是远景正在探索的新路径。

二、跳出既有系统，重新打造 AI 的能源底座

2026 年 6 月，远景在欧洲科技盛会 VivaTech 上发布 " 戈壁使命 "，宣布计划到 2030 年在全球戈壁、荒漠地区建设 5GW 规模的绿色 AI 算力中心。

远景并不是再造一座传统数据中心，而是让算力跟着能源走，从风光资源富集的地方起步，就地发电、就地消纳，把能源供给和算力基础设施作为同一套系统来规划。

具体而言，远景希望将新能源、新电网、储能、直连网络和 AI 数据中心纳入同一个 AI 电力系统，通过智能操作系统统一调度，让能源生产、储存、输送与算力消耗不再各自独立规划，而是围绕整体需求协同设计，最终打造高比例绿电直供的数据中心。

这套方案真正的难点，在于高比例可再生能源、离网运行与吉瓦级规模三个条件必须同时成立。

没有公共电网作为后盾，系统就必须自主应对风光出力的波动，并在吉瓦级的供电需求下保障数据中心 7 × 24 小时持续运行。这既是风光装机与储能容量的配置问题，更是电力电子设备、控制系统与算力设施之间的整体设计能力问题。

更关键的是，市场上根本买不到现成的答案。风机、光伏组件、电池、服务器，这些单项技术都已成熟，随时可以采购；但一套适用于 " 高比例绿电 + 离网运行 + 吉瓦级规模 " 这一极端条件、且经过系统级长期验证的完整解决方案，在市面上并不存在。

因此，远景必须自己造。

三、能源和算力装进同一套系统，远景在乌兰察布跑通了什么？

远景对上述 AI 时代新型能源基础设施的思考，已经在乌兰察布星河基地落地。

8 月 6 日，远景宣布在该基地建成全球最大的 AI 算力超级单体。基地采用超高比例绿电直连，建筑面积达 12 万平方米，相当于约 20 个标准足球场。按照远景披露的信息，该算力集群远期可拓展至百万 P 规模、支持百万卡并行，有望成为全球 Token 产出能力最强的 AI 数据中心之一。

远景选择从能源端切入AI 算力，与其十几年的新能源积累直接相关。从风电整机到储能、再到智能物联操作系统，远景的核心能力一直是让风和光更稳定、更可控、更经济地转化为可用电力。

如今，这些能力正被引入 AI 数据中心。远景通过自建风场、专线直供，实现全年 80% 以上的绿电直达机房。一方面，面对波动的绿电和算力负荷，远景 " 天机 " 大模型预测风光出力，发电、储能、负荷和算力需求则交由远景 " 天枢 " 大模型负责，最后 EnOS ™ 智能物联操作系统形成 " 预测—决策—执行 " 的闭环。

另一方面，依托 SST+BESS 的 800V 直流供电方案重构供配电链路，减少中间转换环节，提升从源侧到芯片侧的供电效率，同时结合液冷和自然冷源降低非算力能耗。对远景而言，布局 AIDC 并不是从零开始，而是将自身既有的新能源技术体系延伸至 AI 基础设施。

能源、储电、供配电、散热与算力设施进一步整合，最终指向更高密度的算力单元，乌兰察布星河基地的算力输出可达同等面积传统数据中心的 10 倍。

这一系列从能源侧到算力侧的全链路能量管理，最终都指向同一个目标：降低单位算力的能源成本。

远景科技集团董事长张雷反复强调，要" 把Token 的价格打下来 "，让 "Token 像土豆一样便宜 "。这并不只是一句口号。如果能从能源生产、储存、输送到算力使用的全链条降低成本，就有机会为 Token 降价打开新的空间。

当然，Token 的最终成本还取决于芯片、算法、算力利用率、网络和运维等因素，能源并非唯一变量。但当数据中心规模不断扩大，供电效率、绿电成本和算力密度的变化，都可能被放大为长期的成本差异。

更重要的是，这套系统能力正在与中国的产业优势形成合力。远景乌兰察布星河基地主要面向头部科技与 AI 公司大规模使用国产算力的紧迫需求，致力于为中国算力量身打造 " 新能源 +AI 算力基础设施 " 的中国解决方案，把芯片、能源、土地和基础设施整合起来，转化为更大规模、更高效率的可用算力。

结语：给全球AI 基础设施，打造中国样板间

从降低能源成本，到提升算力基础设施的建设效率，远景的探索，指向的不只是一座数据中心的建设方式，更是 AI 时代一个日益重要的问题：当智能加速发展，如何让支撑它的能源与基础设施跟上脚步？

这也是远景第三次入选《财富》" 改变世界 50 家企业 " 榜单的重要原因。对于 AI 产业而言，创造更强的智能是一种改变世界的方式，让智能能够以更低成本、更可持续的方式运行，同样也是。

两者并无高下之分，而是共同揭示了 AI 产业正在发生的变化：当竞争从模型与芯片延伸至能源和基础设施，那些不直接创造智能、却决定智能能否持续扩张的公司，也正在成为改变世界的重要力量。

在全球 AI 基础设施建设仍处于探索阶段的当下，这种从能源端出发、贯通算力端的系统方案，正在为全球 AI 基础设施打造一个可复制的 " 中国样板间 "。