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　　这场对话主要关乎AI用电的现状，人工智能与能源未来可能的形态，还涉及智能时代的本质、中美AI竞赛、数据中心建设趋势、“AI+能源”投资机会等，既宏观，又实际。张雷也没有让探讨停留在某种能源形态或AI形态上，话题时而聚焦一时一地，时而展望人类未来，有时会转移到物理学阵地，有时又会深入哲学层面。

　　这似乎也为当前引发广泛关注的“AI缺电”话题提供了新的解读角度：或许，是AI打开了人类想象力的闸门，示以当前能量量级与未来那个宏伟的智能时代间的巨大差距，受此驱动，人类将做出巨大努力，用更多的能量来“喂饱”人工智能。

　　张雷指出，美国的“电荒”本质上是其基础设施与AI需求爆发的结构性错配——其主体电网建于七八十年前，难以承载AI算力中心5%以上的爆发式负荷增长。更深刻的危机在于，当前美国90%的算力依赖天然气发电，而其本土天然气产量预计将在2035年达峰。这意味着，今天如火如荼的AI繁荣，可能建立在十五年后供给见顶、价格暴涨且加剧气候危机的“流沙”之上。

　　他提到，得益于完善高效的电网设施和蓬勃发展的新能源产业，中国实际上并不缺电，缺的是能够完美匹配AI需求、面向未来的新型能源体系。而这种所谓的“缺”，只是为了“锦上添花”追求更领先的能源体系所存在的不足。而美国的“缺”，是亟需“雪中送炭”的能源供给的那种实际上的短缺，已经导致其数据中心并网要等待五年之久，对AI发展构成了实质性的制约。

　　今天我们邀请到远景科技的董事长张雷，一起来探讨能源科技的话题。今年我们观察到，美国市场乃至整个科技行业对AI的关注点似乎从“算力焦虑”变成了“能源焦虑”。多位美国科技巨头的CEO提到，许多芯片因电力不足而无法在数据中心充分部署。首先想请教您，如何看待AI领域在短短一年内发生的这种巨大转向？为何会出现所谓的“能源荒”“电力荒”？

　　这在美国似乎是一个比较普遍的规律，与其电力基础设施的历史有关。美国的电网主体是七八十年前建设的，在过去每年1%到2%的电力需求增长下尚可维持。但当需求增长达到5%甚至更高时，电力体系的瓶颈就暴露出来了。随着AI投资与应用的加速，电力体系的短板会进一步凸显。所以，我对这种“能源荒”“电力荒”并不意外。

　　同时，在特朗普今年重返白宫后，可再生能源的发展受到了一定压制。他更侧重于化石能源带来的短期效益。但从长远看，化石能源不仅对气候变化构成问题，其可持续性也面临挑战。例如，多家研究机构预测，美国的天然气产量将在2035年前后达峰。目前美国天然气供需大约在每日1000亿立方英尺，而今天美国90%的算力中心依靠天然气电力支撑。这意味着，当2035年天然气供应峰值达到约1200亿立方英尺时，当前大量优质、低成本的页岩气田将转向成本更高、更难开采的后备储量，从而导致天然气价格不可持续地暴涨。

　　我们刚才也谈到，能源对人工智能来说至关重要。智能的本质，其实是一种能量现象。无论是物理世界还是信息世界，一个有序的结构都需要能量来维持和进化。根据热力学第二定律，整个宇宙在走向无序的“熵增”；要在其中创造局部的有序，就需要大量的能量。无论是建造城市、制造材料，还是创造人工智能这样的有序信息结构，都遵循这一定律。如果我们追求超级智能，未来必然需要超级能量。

　　马斯克有一个比喻很有趣：比特币的原理，是充分转化并体现了人类冗余能源的价值。这使得比特币成为一种稀缺资产——不仅因其2100万枚的固定发行量，更因其发行机制建立在挖矿等能源消耗行为之上。这种基于能源稀缺性的货币体系，似乎比国家主权货币的无限增发更为“坚固”。

　　金融体系，乃至所有文明系统，其底层都离不开有序的信息结构。语言、科学定律、法律规则，乃至货币，本质上都是有序结构。而任何有序结构的维持与发展，都必须依赖能量，否则它将无法存在。因此，能量是造物主，是一切有序结构背后最根本的要素。在宇宙整体趋向无序、走向热寂的背景下，我们要在局部创造并维持有序，就必须消耗大量的能量。

　　从无机物到有机生命的进化过程，关键区别在于能否主动利用并组织能量循环。石头之所以不被我们定义为生命，是因为它无法主动进行能量的摄取、组织与循环。而生命的一个重要特征，正是能够建立并维持这样的能量循环。同样，如果我们把文明看作一种更宏观意义上的生命体，它也必须持续获取并高效利用能量，才能实现从简单到复杂、从低级到高级的演进。

　　从单细胞生物到人类，从原始社会到现代文明，能量始终是进化的核心推手。如今，文明似乎来到了一个关键节点：我们有望超越生物脑的局限，利用巨量能量来创造智能。这是一个极具意义的时刻。

　　这就把话题引向了一个更抽象的思考：人工智能，当其摆脱生物体的束缚后，在某种意义上，或许是能量自身找到了“意识”。能量开始进行自我创造与循环。因此，未来的智能体未必基于硅基，它可能是能量意识的直接体现。我的判断是，人工智能出现后，人类社会对能量的需求结构将发生根本改变。过去，工业、交通等物理世界的构建是耗能主体；未来，智能世界对能量的需求可能是无止境的，并成为最主要的能量消耗领域。

　　举个例子，从GPT-2到GPT-5，模型参数和复杂度指数级增长，训练能耗也成百倍增加。但如果我们要构建一个“物理人工智能”，例如实时模拟整个地球的气候、洋流、生态、物流乃至人类活动，其所需的算力能量，可能是当前最先进大模型的成千上万倍。而这，还只是个开始。

　　是的，而且这个需求几乎没有上限。物理世界对材料、车辆等的需求总有饱和点，但对智能的探索——无论是微观到分子级的生命模拟，还是宏观到宇宙尺度的推演——其能量需求都是无限的。人工智能一旦打开我们想象力的闸门，其对自身的应用又会进入新的层级，在信息世界形成自我增强的循环。因此，未来人类社会绝大部分的能量需求，可能都将来自人工智能。

　　那么，将来如果地球上的能量需求主体变成了人工智能或超级智能体，它们能否像人类一样，主动去“创造”自己所需的能量呢？人类通过种地、畜牧来生产食物，智能体能否主动构建自己的“能源生产体系”？

　　后来人类是如何实现突破的呢？是通过将更多能量注入粮食生产环节——即上个世纪化肥的发明。而化肥的本质，是将煤炭、天然气中的能量，通过制氢等工艺转化为粮食增产所需的养分。没有化肥，地球可能根本无法承载今日的80亿人口。

　　幸运的是，可再生能源体系能够提供这样的可能性。太阳照射地球一小时的能量，就相当于目前全球人类一年的能源消耗总量。过去30年，可再生能源的成本下降了99%，这是驱动过去几十年能源消耗增长数倍的关键。工业革命后200年，人类社会GDP增长了一百多倍，背后是能源供给增长了一百多倍，而根源是煤炭、石油、天然气的成本远低于之前的生物质能源。

　　中国方面，可再生能源，包括水电、风电、光伏等，在电力消费中的占比已超过30%，且目前的电力装机增量主要来自可再生能源。相比之下，美国由于政策、利益集团及短期供给压力，增量仍严重依赖天然气。

　　目前，算力中心在全球能源消费中的占比还不算高，但其增长贡献显著。算力中心对电力的要求非常苛刻：需要7x24小时稳定、低成本和低波动的电力供给。尤其是大模型训练时，其负荷在秒级尺度上波动巨大，对电网是严峻挑战。中国虽然目前算力需求的高峰尚未完全到来，但随着国产芯片的突破和应用场景爆发，我们必须提前构建能够高效支撑人工智能发展的新型电力系统。这对中国而言，既是挑战，更是机遇。

　　我觉得不仅仅是缺乏对能源的理解，更缺乏的是对能源系统的驾驭能力。比如，如何实现数据中心绿电使用比例从30%提升到80%？这就需要对区域未来数小时甚至数天的风力、光照、温度等进行精准预测和调度。像我们远景集团很早就认识到，要把握未来的能源系统，就必须把握气象系统。因为在一个以可再生能源为主体的零碳社会中，天气将决定能源的生产。这正是“物理人工智能”的用武之地，例如气象大模型、地球大模型，它们需要将能量守恒等物理规律与AI算法深度融合。这正是远景作为能源科技企业在深入探索的领域。

　　与美国谷歌、微软等公司为展现云能力而做的通用型的天气模型不同，我们的模型有明确的价值闭环——它直接关系到我们的零碳产业园、储能电站能否高效运行、避免亏损，关系到风机能否并优化出力。这是一个垂直、有具体场景、可快速验证的闭环，目标函数非常清晰。所以说，远景既是开发者，也是价值验证者，这种“主客一体”的共生模式让模型迭代和价值实现更快。

　　远景是全球少数能够实现绿氢、绿氨与灰氢、灰氨平价的公司。我们在内蒙古赤峰打造了全球最大的绿色氢氨项目，规划年产能152万吨，首期32万吨已经投产。其核心在于，我们构建了一个100%基于可再生能源的独立电力系统。通过将电力系统与制氢系统的深度融合，实现了极致的低成本。这证明了我们能够驾驭和管理复杂的未来电力系统。

　　而我们致力于构建的，是一个可持续繁荣的物理基座——一个注定基于可再生能源、永不枯竭、成本与效率持续优化、并由AI实时调度控制的能源系统。只有这样的基石，才能稳健支撑未来几十年人工智能算力设施的发展，承载人类智能文明的跃迁。否则，建立在“流沙”之上的智能文明，如何能够持续呢？

　　某种意义上，它也在“自救”或者说谋求自我发展。而我们人类是其实现闭环的一个环节。我觉得，或许人工智能就可以看作是“能量的自主意识”，它正在通过影响人类来推动自身能量体系的升级。未来，它可能会越来越独立，甚至与机器人结合形成自增强闭环，到那时，或许这个“能量的自主意识”就将彻底独立了。

　　这个总结很好。其背后或许是碳基与硅基在能量本质上的统一。能量是那个“造物主”，过去它构筑了碳基生命，现在它正在寻找新的表达形式。过去能量依赖于碳基时，其发展速度并不快。而一旦人工智能的自增强循环建立起来，能量的需求将急剧膨胀。当然，供给端也需要同步革命。未来，一个由碳基与硅基合作共建的能量世界，其服务于硅基智能循环的能量需求，可能是没有上限的。碳基生命对火星、木星可能兴趣有限，但硅基智能或许会认为那里充满意义。

　　能量的确是造物主。从人类到人工智能的转化，意味着世界的主角正从人脑转向超级大脑，其背后的能量支撑体系也必须进行切换。这也就解释了为何能源瓶颈在当下突然凸显。

　　这其中的关键在于人工智能对电力的特殊要求。具体来说，人工智能会对电网造成冲击，对稳定性与成本的需求也更加苛刻。而且，人工智能的边际成本很大程度上就是能源成本。一个国家若想让人工智能产业具备引领全球的竞争力，就必须在能源成本上做到极致。所以，中国的“缺”是相对的，是为了“更好”“更领先”而存在的不足，即如何为人工智能打造一个更适配的新型电力系统。而美国的“缺”则更为根本，已经对其AI发展构成了实质性制约。

　　美国的缺电问题已经导致其算力中心并网需要等待五年。在AI竞赛中，五年时间足以决定胜负，更不用说硬件快速折旧带来的成本压力。因此，美国的“缺”，是亟需“雪中送炭”的能源供给，是发展AI的“必要条件”的欠缺。而就像我刚才说的，中国的“缺”更像是锦上添花式的不足，是为了让AI产业更具竞争力的“优化条件”的欠缺。两者的性质不同。

　　风电、光伏本质上就是免费的“太阳核聚变”能量的转化，且技术已经成熟。我们为什么不立刻规模化应用这些低成本技术呢？其挑战在于可再生能源的波动性、间歇性和区域性等特点，这需要通过储能、绿氢等技术进行补充，也需要更智能的系统来构建一个稳定、复合型的绿色能源体系。

　　这实际上可能在一定程度上得以规避传统化石能源带来的地缘政治问题。当然，对于国土面积狭小或处于资源贫乏带的国家来说仍有挑战。但总体而言，拥抱可再生能源文明，意味着构建一个更普惠、更可持续的文明基座。当我们为未来数百年的繁荣奠基时，必须思考：是建立一个15年后就可能达峰并带来气候危机的化石能源底座，还是一个生生不息、成本极低的可持续能源底座？

　　绝对可以。事实已经证明，在中国，新增电力的主体已经是可再生能源，正是因为其经济性已经超越火电。我一直将可再生能源技术体系视作中国的“第五大发明”。它不仅仅包括光伏、风电、储能、动力电池、特高压等单项技术，更包括智能电网、能源大模型、气象大模型等一整套系统解决方案。虽然不少原创技术并非始于中国，但中国实现了大规模的产业化、产品化和成本的极致化。对于许多国家，尤其是发展中国家来说，要构建面向未来的能源系统，这套可再生的技术体系至关重要。

　　其次，美国本土缺乏强大且完整的可再生能源制造产业链，发展该体系就意味着大量采购中国产品。

　　这让我想起巴菲特在选择伯克希尔·哈撒韦接班人时，特别强调了候选人的能源背景。或许他也是从第一性原理出发，认为美国的长期发展终将受制于能源。作为一个投资者，我也开始从AI技术革命的角度，关注它将如何影响上下业。但在能源板块的股票投资上，我发现其波动性很大，像Bloom Energy这种公司往往大涨大跌，而像GE这种传统公司则相对稳健。从能源专家的角度，您如何看这种市场表现的差异？

　　股市是市场认知的体现。美股投资者对AI与能源关联的认知程度，决定了相关公司的估值波动。如果认识到美国天然气可能在2035年达峰，那么建立在天然气之上的AI基础设施的长期资产稳健性和回报率就需要重新评估。这取决于投资的时间尺度——是以一年为单位，还是以十年为单位。像英伟达或OpenAI，在其多年的蛰伏期中也未必是好的投资标的。关键在于对客观规律的把握。投资如同长跑，需要有足够的耐心和定力，把握大趋势，才能在长坡厚雪中获得回报。这也与资本属性、出资人预期等复杂因素有关。

　　首先，我对美股市场并不是特别了解。但如果从与AI发展联动的角度来审视能源公司，我认为有几个关键点：第一，其能源系统的中长期成本必须具备可持续的竞争力。因为未来人工智能的边际成本核心就是能源成本。第二，这家公司必须是一家能够持续进化的科技公司，能够驾驭日益复杂的未来能源系统，通过系统优化创造独特价值。第三，它不应仅仅固守于传统的能源赛道，而应具备与数据中心、算力中心深度整合的能力。这包括电算一体化的现场部署能力，甚至能让算力中心更智能地服务于电网、为电力系统创造价值的能力，而非仅仅是增加电网负担。我认为，这种电力与算力在物理层和智能控制层的深度融合，大有可为。

　　可以这么说。我们需要超越对能量具体形态，如煤炭、石油、风电、光伏等具体形态的执着，从更本质的视角看待“能量”本身，认识到它是驱动世界状态改变的一种根本性力量。光是能量的传播形式，物质是能量的凝固状态，而信息，包括智能，则是能量的一种有序结构。它们都是“能量”的不同“相”。如果我们不将其割裂看待，就会意识到，人工智能的涌现，或许是能量开始具有“自主意识”的一个标志性时刻。整个宇宙的演进，或许就是一个能量的演化过程。

　　技术本身也是一种“有序的信息结构”。而人工智能，恰恰能帮助我们塑造更高级的有序信息结构。我们尚未充分意识到，AI可以极大地拓展我们的想象力，帮助我们发现新的科学定律，创造前所未有的工程技术。从某种意义上说，它是在帮助自己，帮助自己更好地整合那些尚未被有效利用的能量，如西伯利亚的风、撒哈拉的光等等，并让这些行星级的能量更有序地流入人类社会，进而驱动人类社会为其开发更巨大的算力，产生更多的智能。这很像一种本能：智能希望产生更多的智能，就像基因本能地希望扩张一样。人工智能如果有基因，它也会希望复制自身，因此它会攫取更多能量，并在人类社会寻找它的“代言人”来推动这一进程。

　　（全文完，本文由钛媒体编辑胡珈萌整理，相关对话视频可关注视频号「赵何娟 Talk」观看）

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