在全球能源安全与绿色转型双重驱动下，新能源建设持续升温。与此同时，随着风电、光伏大规模接入，如何保障电力系统稳定运行、提升能源供给韧性，成为全球能源转型面临的共同课题。 6月23日，世界经济论坛（WEF）在夏季达沃斯期间推出“未来电力系统”创新手册（Innovation Playbook for Future Power Systems），远景科技集团开创的AI电力系统解决方案和赤峰零碳园区实践案例入选该案例集。这一成就不仅彰显了中国企业在新型电力系统领域的创新实力,更为全球能源转型提供了可借鉴的中国方案。 事实上，远景的探索从未止步于中国边界。在深耕国内先驱项目的同时，远景也正加快推动新型电力系统方案在海外落地，面向弱网支撑、绿色工业和零碳园区等场景，探索新能源时代电力系统升级的新路径。 新型电力系统：应对全球电网挑战的系统方案 国际能源署预计，2025年至2030年全球可再生电力装机将新增约4600吉瓦，接近中国、欧盟和日本现有发电装机容量总和。 然而，新能源快速增长也带来新的系统性挑战：许多发展中国家和资源型地区，普遍存在电网基础薄弱、远距离供电成本高、系统调节能力不足等问题。一方面，当地经济发展和工业化进程带来持续增长的用能需求；另一方面，可再生能源装机加速提升，也对电网稳定性、灵活性和消纳能力提出了更高要求。 在这样的背景下，新型电力系统的价值，是通过风、光、储的高效动态协同，以及AI驱动的智能调度与精准预测，构建起兼具高可靠性、强灵活性与低成本竞争力的能源供给体系。 在远景的实践体系中，新型电力系统从两个维度展开：一是面向弱网、孤网场景，以风光储一体化保障基础供电、支撑电网稳定；二是面向绿色新工业场景，以源网荷储深度融合赋能产业园区，驱动制造业、数据中心、矿业等高耗能行业的绿色转型。、 围绕这两大方向，远景正在海外形成一批具有代表性的实践案例。 海外实践加速落地：从弱网支撑到绿色产业赋能 在典型弱网场景中，远景正在澳大利亚为资源型产业提供更稳定、更具韧性的能源解决方案。 澳大利亚皮尔巴拉地区，是全球最重要的铁矿石产区，也是自然条件最为极端的工业腹地之一——沙漠气候、偏远孤网、电网支撑能力极为薄弱。在这里，远景正携手全球最大铁矿石生产商之一福德士河集团（Fortescue），推进其"真正零排放"（Real Zero）战略中的关键一步。 2026年初，远景为该项目提供的首台AI风机样机已完成并网发电。面对当地电网波动与并网支撑要求，远景专门开发了适配澳洲电网需求的全功率机型和模块化变压器平台，并结合智能运维、发电预测和储能集成，提升风电场在弱网环境下的并网稳定性和系统支撑能力。 通过风光储协同，这一可再生能源系统将为矿用重卡、钻机、矿石加工厂及铁路等基础负荷提供连续可靠的电力，在远离主网、负荷刚性强的矿区场景中，以新型电力系统提升绿色电力的可用性和可靠性。 在中亚，远景则进一步将这一能力延伸至更广泛的区域能源转型实践。 远景正在哈萨克斯坦部署风储生产基地，并打造多个风储一体化标杆项目。面向当地电网基础相对薄弱、可再生能源开发潜力较大的现实需求，远景通过风储协同提升新能源出力稳定性和区域电网承载能力，助力哈萨克斯坦加快能源转型和可持续发展进程，打造中亚绿色能源枢纽。 从网侧风光储一体化走向源网荷储一体化，远景海外实践也在进一步深入产业场景。 在印尼，远景已助力振石集团的工业园区打造覆盖光伏、风电及配套储能的多能互补能源体系。基于物理人工智能数字底座，远景构建了新型电力系统和绿电直连解决方案，破解复杂环境下园区能源供应与成本难题，不仅为东南亚高耗能工业绿色转型提供了可复制样本，也有助于提升园区ESG表现和产业链吸引力，推动零碳产业集群建设。 在老挝，远景与Impact Electrons Siam（IES）签署战略合作协议，共同推进孟松风电项目扩建，并依托远景新型电力系统打造零碳产业园，以系统级集成和智慧运营为核心，实现风、光、储高效动态协同，为智慧城市、绿色数据中心、绿色矿业及先进制造业等下一代可持续基础设施提供关键支撑。 在戈壁荒漠，远景作为AI电力系统的开创者，正进一步推动新型电力系统与绿色AI基础设施协同建设。在欧洲科技盛会VivaTech上，远景正式发布Mission Gobi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。 面向未来，新型电力系统正成为全球能源基础设施升级的重要方向，远景也将持续推动全球新型电力系统建设，赋能全球能源转型与绿色产业发展。

据国家能源局消息：2026年5月，全国完成电力市场交易电量6268亿千瓦时，同比增长23.6%。从交易范围看，省内交易电量4906亿千瓦时，同比增长26.9%；跨省跨区交易电量1362亿千瓦时，同比增长12.9%。从交易品种看，中长期交易电量5617亿千瓦时；现货交易电量651亿千瓦时。绿电交易电量311亿千瓦时，同比增长6.1%。电网企业市场化代理购电电量666亿千瓦时。 2026年1-5月，全国累计完成电力市场交易电量30573亿千瓦时，同比增长24.8%。从交易范围看，省内交易电量24361亿千瓦时，同比增长28.5%；跨省跨区交易电量6212亿千瓦时，同比增长12.2%。从交易品种看，中长期交易电量26794亿千瓦时；现货交易电量3779亿千瓦时。绿电交易电量1364亿千瓦时，同比增长3.9%。电网企业市场化代理购电电量3259亿千瓦时。

AI算力竞赛正在将美国电网推向临界点。 SemiAnalysis最新发布的能源研究报告指出，美国电网可用于承载新增大型负荷的"剩余容量（Headroom）"最快将在2027年降至负值，这意味着未来新建AI数据中心将越来越难依赖公共电网获得稳定供电。 随着电网扩容速度远远落后于AI算力需求增长，越来越多的数据中心将不得不建设自己的发电系统（Behind-the-Meter，BTM），美国AI基础设施或由此进入"自备电源"时代。 报告预计， 到2028年以后，美国超过一半的新建数据中心将采用BTM模式供电；到2029年，仅数据中心BTM设备市场规模便有望突破每年50GW，成为整个AI基础设施投资链中增长最快的新领域之一。 AI需求激增，而电网扩容跟不上 SemiAnalysis认为，当前美国数据中心建设速度已经远远超过电网能够提供新增容量的速度。 报告预计，美国数据中心新增电力需求将从2026年的21GW快速增长至2030年的84GW，但同期美国电网每年能够新增、并真正具备可靠供电能力（ELCC）的容量仅约15GW，直到本世纪末才可能逐步提高至20GW以上。 更重要的是，这部分新增容量并非全部供给数据中心，还需要满足制造业、半导体工厂以及居民等其他新增负荷。 换言之， 未来几年，美国新增电力供应将越来越难覆盖AI数据中心爆发式增长的需求。 SemiAnalysis建立的模型显示，在扣除峰值负荷和备用容量要求之后，美国电网剩余可承载新增大型负荷的容量已接近耗尽，并将在2027年前后正式转为负值。这意味着，继续依赖传统电网建设大型AI园区，将越来越受到电力瓶颈限制。 问题不仅是发电，更是整个电网建设速度 报告指出， 市场普遍低估了美国电网建设的复杂程度。 目前最大的约束并不仅仅来自发电能力，而是贯穿整个供应链。 一方面，天然气电厂建设周期普遍长达4至6年，而未来两年美国新增天然气发电项目十分有限。SemiAnalysis跟踪约4万个发电资产后预计，2026年至2027年，美国每年新增天然气装机不足10GW，要到2028年以后才会明显改善。 另一方面，高压变压器、燃气轮机、断路器等关键设备交货周期普遍延长至3至4年，远高于历史平均水平。 同时，项目审批、并网排队、融资和社区许可等问题进一步拖慢了建设节奏。 不少数据中心开发商已经遇到类似情况：电力公司最初承诺2027年即可提供数百兆瓦负荷，但随后又通知只能推迟至2029年甚至更晚，而且电力公司往往无需承担延期责任。 对于以算力换收入的AI公司而言，这种不确定性几乎不可接受。 可再生能源难以填补AI负荷缺口 SemiAnalysis特别强调，虽然美国未来几年太阳能和储能装机仍将快速增长，但这些装机容量并不能等同于真正可用于支撑大型数据中心持续运行的电力供应。 报告采用电力行业普遍使用的ELCC（有效负荷承载能力）指标进行测算发现，由于太阳能和风电具有明显间歇性，且发电时间高度一致，其新增装机对系统可靠供电能力的贡献远低于名义装机容量。 随着可再生能源占比不断提升，其边际贡献还将持续下降。 储能系统虽然能够缓解短时间负荷波动，但同样存在边际效益递减问题。当大量4小时储能投入运行后，系统风险将逐渐转向持续时间更长的供电缺口，仅依靠储能已难以满足AI数据中心全天候运行需求。 因此， 在未来几年，天然气等可调度电源仍将是支撑AI基础设施扩张的核心。 "自备电源"成为最快、最确定的解决方案 在公共电网越来越难满足需求的背景下，Behind-the-Meter正迅速成为大型AI数据中心的新选择。 所谓BTM，是指数据中心直接建设或配套专属发电设施，在园区内部完成供电，而不是完全依赖公共电网。 SemiAnalysis认为， 相比等待漫长且充满不确定性的电网接入，BTM最大的优势在于速度和确定性。 对于OpenAI、Anthropic等AI实验室而言，算力直接决定模型训练和推理能力，也决定未来收入增长。报告指出，在AI云业务总体拥有成本（TCO）中，电力成本占比并不高，但获得稳定供电却可能对应数十亿美元甚至更高的收入，因此企业更愿意承担建设自备电源的成本，也不愿等待数年的并网进程。 与此同时，部分AI数据中心也开始降低传统数据中心对"五个9"（99.999%）供电可靠性的要求，以换取更快上线速度。例如，一些超大规模AI数据中心正在接受较低等级的供电冗余，进一步改善BTM方案的经济性。 AI基础设施竞争正从GPU转向能源 SemiAnalysis认为， 未来几年，美国AI产业竞争的关键约束将不再只是GPU供应，而是电力资源获取能力。 报告预计，随着电网容量持续趋紧，越来越多AI数据中心将采用"自备发电+公共电网"的混合模式，美国电力基础设施也将随之重构。围绕燃气发电设备、燃料电池、现场发电系统及相关电力设备的投资机会，有望成为下一阶段AI资本开支的重要受益方向。 对于整个AI产业而言，这意味着竞争焦点正在从芯片、服务器逐步延伸至能源基础设施。 未来谁能够率先锁定稳定、可靠且可扩展的电力资源，谁就更有可能在下一轮AI算力竞争中占据优势。

AI浪潮席卷全球，算力竞赛如火如荼，但决定胜负的关键或许并非芯片与模型，而是隐藏在地下与铁塔之间的电力基础设施。 当前围绕AI用电需求的主流讨论，大多将问题定性为"供给不足"——需求激增，因此答案是建设更多发电设施。然而，TerraFlow Energy首席营销官Amanda Simonian在《UtilityDive》撰文指出，这一框架存在根本性的认知偏差。她认为，业界正在将一个本质上属于"基础设施性能"的挑战，误当作单纯的发电量问题来处理，而两者并非同一回事。 这一判断正在获得越来越多现实数据的印证。PJM互联互通组织近期就备用容量裕度发出警告，德克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）面临需求上升的多重情景，电力研究院（EPRI）的分析也预测数据中心用电量将大幅攀升。这些信号共同指向一个现实：压力已经开始显现，而非停留在遥远的未来。 供给思维的局限：多建电厂解决不了系统性问题 Amanda Simonian在文章中明确区分了两类不同性质的挑战：一是能否生产出足够的电力，二是承载、平衡和响应这些电力的系统能否在高压下可靠运行。 她指出，AI驱动的负荷增长带来的压力，并不仅仅体现在电力总量上。在许多地区，真正的瓶颈在于：受阻节点处的输电拥堵、负荷行为剧烈波动引发的系统不稳定，以及大规模负荷快速集中时对本地电网造成的冲击——而这些问题，原有电网在设计之初根本未曾预见。 在这种情况下，若仍以增加发电装机作为主要应对手段，可能在解决电力短缺的同时，对深层的系统性能问题视而不见，甚至使其进一步恶化。"这不仅仅是燃料问题，而是系统问题，"她写道，"而系统问题一旦被过于狭隘地诊断，往往只会变得更加棘手。" 架构与速度同样重要：基础设施的质量之问 文章进一步指出，即便是特朗普政府签署的第14156号行政令及后续一系列联邦电网基础设施行动，也反映出外界对能源系统战略竞争力的日益重视。然而，Amanda Simonian认为，更关键的问题不在于基础设施能以多快的速度部署，而在于所优先建设的基础设施，是否真正适配当前正在涌现的需求特征。 她的结论是：速度固然重要，但架构同样不可忽视。 这意味着，规划、采购与政策框架需要在关注兆瓦数的同时，同等重视灵活性与运营能力。资源充裕性模型不应只衡量某一资源能提供多少容量，还应评估其对快速负荷变化的响应效率。互联互通与许可审批流程，也应鼓励那些能够降低本地基础设施压力的架构设计，而非仅仅叠加更多需求。 评估标准亟待重构：从"能否发电"到"能否撑住" 随着需求特征的根本性转变，衡量基础设施的标准也需要随之演进。Amanda Simonian认为，问题的核心已不再是新资源能否产出电力，而是它们能否在负荷加速增长的过程中，帮助整个系统更可靠地运行。 她呼吁，电力公司、监管机构与大型用电客户，应当将基础设施的评估维度扩展至：提升系统韧性的能力、吸收波动性的能力，以及在真实运行条件下支撑电网性能的能力。 她在文章结尾以一组对比收束全文：公众讨论通常在问，美国能否建设足够的电力来支撑AI增长——这是一个关于供给的问题；而一个更难、也更具决定性意义的问题是，美国能否建设出在压力之下依然可靠运转的电力系统。"这是两个截然不同的挑战，"她写道。

欧洲电力系统正承受本轮热浪冲击，高温天气显著推升制冷用电需求，同时对部分发电设施实际发电功率形成制约，导致电价剧烈波动。 6月24日，据彭博援引EPEX Spot数据， 德国与英国本月平均电价预计将触及2022年能源危机以来同期最高水平。法国6月均价亦有望创下2023年以来新高。 值得关注的是， 法、德两国傍晚时段电价溢价幅度明显走阔，主要受空调负荷激增与光伏出力日内衰退叠加影响 。根据EPEX Spot数据，德国当地时间周三晚8时现货电价预计攀升至每兆瓦时665.82欧元，法国晚7时价格则达到每兆瓦时313.36欧元。 英国方面，电力供需平衡趋紧的迹象同样显现。电网运营商National Energy System Operator 罕见发布夏季电力余量警示，称周三傍晚时段系统可能存在约1.4吉瓦的供电缺口 ，并呼吁发电商提交可用的额外容量报价。 需指出的是， 高电价虽不意味着供应危机，但已明确指示系统边际趋紧。 热浪双击：制冷负荷攀升与风资源疲弱共振 高温天气正从需求与供给两端影响欧洲电力市场结构。 需求侧，家庭及商业制冷负荷显著攀升，推动电力消费上行。供给侧，高压系统抑制风速，致使德国、法国等核心市场风力发电量持续偏低。 日内价格压力集中于傍晚时段。 日间光伏发电尚可部分缓解供电压力，但日落之后太阳能出力快速归零，而制冷需求保持高位，系统须依赖边际成本较高的化石燃料机组调峰，推高实时电价。 法国核电供应亦受到热浪制约。 河流水温升高，为遵守生态保护冷却水排热限制，部分核电机组被迫降载或停运。 EDF披露，Golfech 2已停运，Nogent 2和Bugey 3维持降负荷运行；Blayais与Saint-Alban分别可能于周三及周四因高温限排而进一步限产。 德国方面，Niehl 3燃气机组发生小规模故障，出力下调。Energy Aspects分析师Sabrina Kernbichler指出，极端气温或进一步限制燃气机组在午后的出力空间。 电网设备承压，极端温度暴露脆弱性 高温不仅压制发电，亦对输电网络形成运行约束。 环境温度升高导致架空线路载流能力下降，导体受热后垂度增加，对地安全距离收窄，限制实际可用传输容量。 法国电网运营商RTE表示已启动热浪应对预案，必要时将主动降低部分架空线路输送功率，以管控导线下垂风险。 RTE主席Emilie Piette于周二确认，相关措施聚焦于线路热膨胀带来的物理安全隐患。 在布列塔尼地区，约6.8万户家庭曾因两台变压器故障遭遇停电，该故障疑似由极端温度诱发设备爆炸所致。 尽管如此，RTE周一评估称，当前可用发电资源仍足以覆盖空调负荷推升后的需求峰值。德国最大输电系统运营商Tennet亦表示，热浪尚未触发运营层面的担忧，其电网维持正常运转，公司已就极端气候条件提前完成适应性准备。

当全球都在讨论AI如何改变生产力时， 远景 给出的答案是： 能源与人工智能的融合，正在以前所未有的速度重塑产业体系与文明形态；能源不只是AI的底座，更是肌体， 电力系统正成为人工智能的主体工程 。 AI真正改变的，不只是数字世界，更是物理世界。 6月20日，远景科技集团在欧洲最大科技展VivaTech 期间发布在最新发布的 《2026零碳行动报告》 （下称“零碳报告”）中，远景首次将关注重点从企业自身减碳成果，转向一个更宏大的命题—— 如何通过AI新型电力系统，为社会创造新的能源基础设施新基建、引领绿色新工业、开创文明新繁荣。 远景科技集团董事长 张雷 在报告中提出： 未来50年，全球电力需求将增长10倍。 随着人工智能、数据中心、电动交通、绿色工业快速发展，传统电力系统正面临前所未有的挑战。 而远景认为， 未来最重要的基础设施，将是连接能源、储能、电网、算力与智能的新型电力系统。 01 什么是AI电力系统？ 随着新能源装机比例的提高，国家从2021年正式提出要构建清洁低碳安全高效的能源体系，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。 远景是新型电力系统的引领者，并面向AIDC场景开创AI电力系统。 在很多人的理解中，AI仍然停留在聊天机器人、智能办公或者自动驾驶层面。 但在远景看来，AI正在进入物理世界。 远景将其定义为： “ 物理人工智能（Physical AI）” 基于物理人工智能，远景打造的新型电力系统，将 AI 的深度学习能力注入能源系统，让每一缕风、每一束光、每一吨氢、每一度电，都具备感知、决策与持续进化的能力。 远景打造的新型电力系统包括： “ 一个底座、两大模型、六大智能体”一体化架构。 以EnOS为智能中枢，实现海量设备实时感知； 以 “天枢” 能源大模型与 “天机” 气象大模型为引擎； 以预测、规划、调度、交易、构网、运营六大智能体； 整合了风机、光伏、储能、变频器、高压直流、固态变压器、控制器等关键部件； 覆盖规划、预测、调度、运营全生命周期。 远景认为： 过去能源系统依赖专家经验； 未来能源系统将结合AI能力从 “分环节优化” 迈向 “全局最优”。 02 从实验室概念到真实运行 与很多停留在概念阶段的AI项目不同。 远景赤峰零碳产业园 是AI电力系统的实证训练基地，并打造了“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本—— 基于2GW，100%可再生能源电力系统，通过EnOS和不断训练的能源大模型，实现风电、光伏、储能、算力和氢能之间动态实时协同，并与腾讯合作通过AI电力系统优化算力任务的编排。 更为关键的是，它打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能的三大绿色资产组合。在AI的管理下，绿色资产系统收益都实现了最大化，让绿色氢能与绿色算力获得了极致的成本竞争力。 目前，远景AI电力系统已经在赤峰零碳园区安全稳定运行了30多个月其间多次成功应对连续16小时无风无光的极端挑战，验证了新型电力系统和绿电直连在高载能工业场景中的技术可行性与安全性。 远景科技集团首席可持续发展官 孙捷 在接受媒体采访时表示： 远景是新型电力系统的引领者、AI电力系统的开创者。新型电力系统集合了远景多产品线的全栈能力，是面向未来的集团级战略方向。目前，远景的新型电力系统已在零碳园区、大工业负荷、AIDC等多场景落地。 03 新型电力系统如何改变传统工业？ 新型电力系统的应用场景丰富，包括绿电直连与混合电站、零碳产业园、绿色数据中心、绿色燃料与绿色冶金等场景。 对于 钢铁、化工、有色金属等高耗能产业 而言，绿电应用最大的挑战并不是发电，而是稳定性。 采访中，孙捷分享了远景在不同工业场景的实践经验， 以钢铁行业为例 ，钢铁厂通常面临煤气发电波动、电炉负荷冲击等痛点，远景的新型电力系统可以通过实时预测新能源出力与负荷需求，提前调配储能充放电，降低下网功率的短时冲击性波动，在帮助企业实现安全、绿色用电的同时，做到综合到户电价比一般大工业两部制电价低10%-15%。 此外，孙捷还提到针对 短流程钢厂、长流程钢厂、氢冶金 等不同场景的新型电力系统和绿电直连方案，通过 “规划-预测-调度-运营” 全链路协同，将波动性可再生能源转化为更高利用率、更优系统效率与更强韧性的稳定供给与工业产能。 这一思路也体现在零碳报告中的源网荷储/绿电直连一体化方案。远景正面向钢铁、化工、有色金属、新材料及数据中心等场景提供AI驱动的新型电力系统解决方案。 04 AI时代，能源系统正在被重新定义 在很多企业还在讨论“如何使用AI”的时候。 远景已经开始思考： 如何让AI成为能源系统的一部分，并用能源助力开启AI文明时代。 远景AI电力系统正是让电源、储能、电网、电力电子、算力和大模型有机融合，让有限能源支撑更多计算，让有限功率匹配更多GPU，让每度绿电创造更多智能价值。 在今年VivaTech上，远景不仅全面展示了AI电力系统能力及落地实践，还正式发布Mission Gobi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。 这个被业界称为“Gobi X”的宏大计划，对标OpenAI、软银、亚马逊等巨头联手推进的“星际之门”项目，正以GW级的算力中心建设，将广袤的沙漠变成“绿电硅谷”。 从风机、储能到绿氢，从零碳园区到绿色数据中心。 远景希望构建的并不是单一产品，而是一套能够支撑未来工业文明运行的新型电力系统。

美国电力基础设施正面临一场结构性瓶颈危机。变压器交货周期飙升至历史峰值，价格大幅攀升，叠加原材料供应高度集中，正在从根本上重塑美国工业扩张与AI基础设施建设的节奏。 摩根士丹利首席固定收益策略师Vishwanath Tirupattur在最新研究报告中指出， 电力供应约束“并非外围摩擦，而是整个AI基础设施建设的核心”。 这不是一个小幅延期，而是从几个月变成两年多。对于AI数据中心来说，变压器不是可有可无的零件。没有这些设备，发出来的电难以接入和使用，机房也无法按计划释放算力。 这一局面对市场的直接影响已经显现： 设备可用性已取代资本和审批许可，成为工业项目推进的首要制约因素。 对于AI数据中心开发商、工业电气化项目及电网现代化计划而言，变压器采购规划必须前置至项目财务审批之前，否则将面临两至四年的额外工期延误。 交货周期与价格双双创历史新高 北美电力可靠性公司（NERC）数据显示，变压器交货周期于2024年突破120周，2025年延续上行趋势 价格层面同样承压显著。自2019年以来，电力变压器价格累计上涨77%，配电变压器价格涨幅达78%至95%，发电机升压变压器价格上涨45%。推动成本上行的核心原材料——取向硅钢价格自2020年以来近乎翻倍，铜价同期涨幅超过50%，两者均为变压器制造的关键投入品。 需求端的扩张速度远超供给端的响应能力。自2019年以来，发电机升压变压器需求增长274%，电力变压器需求增长119%，而国内制造产能的扩张幅度远未与之匹配。 原材料供应高度集中，结构性瓶颈难以短期化解 变压器短缺并非单纯的产能不足问题，其根源在于原材料供应链的结构性集中。变压器铁芯所需的取向硅钢是一种高度工程化材料，赋予钢材特定磁性能，是实现高效电能转换的必要条件。在美国，Cleveland-Cliffs是该材料的唯一国内生产商，在宾夕法尼亚州和俄亥俄州设有生产设施。 这意味着，所有依赖国内钢材供应的美国变压器制造商均仰赖同一来源。一旦该来源出现产能瓶颈、价格压力或供应中断，影响将即时传导至整个国内变压器制造体系。 与此同时，美国约80%的大型电力变压器依赖进口，主要来源为墨西哥、韩国及其他国际制造商，使关键基础设施暴露于全球供应链波动风险之下。 拜登政府此前依据CHIPS及基础设施框架向Cleveland-Cliffs拨款5亿美元用于升级电气钢工厂，但据报道，该拨款的关键条款已在现任政府任期内被重新审查，国内钢材产能扩张的时间表由此增添不确定性。 三大需求浪潮同步涌现，供需缺口持续扩大 当前变压器需求激增并非单一因素驱动，而是三类需求同步爆发、叠加共振的结果。 AI数据中心建设是其中增速最为显著的需求来源。 超大规模数据中心需要庞大的电力输配基础设施，单个大型AI训练集群的用电需求可达数百兆瓦，在配电链路的多个节点均需配置变压器。摩根士丹利的研究指出，即便项目已获得土地、服务器和资金，若当地缺乏足够的发电能力、输电网络或关键电力设备，建设节奏仍将被拖慢。 工业电气化构成第二股需求浪潮。 制造业设施将化石燃料驱动的工艺流程转换为电气化系统，在设施层面产生新增变压器需求，进一步叠加至电网层面的压力。 电网现代化则是第三股持续性需求。 美国老化的输电基础设施需要大规模更换变压器，而这一进程在AI与电气化浪潮到来之前已然滞后。三类需求并无共同的峰值周期，目前均处于同步活跃状态，短期内均无减速迹象。 新增产能2028年前难解近渴，采购策略须提前布局 目前已有近20亿美元资金流向北美变压器产能扩张，Hitachi Energy、Siemens Energy等企业的新增产能预计于2028年前后陆续投产。然而，这些新增产能无法缓解当前的供应缺口——2028年之前执行的项目，仍须面对当下的市场现实。 对于手握在建项目的工业开发商和基础设施规划者而言，策略调整已刻不容缓。设备采购规划必须前置于项目财务审批，而非等待预算和审批流程完成后再启动变压器询价。 与变压器制造商签订长期供应协议正逐渐成为竞争优势的来源——提前数年锁定交货档期的企业，将获得无法通过现货市场复制的工期优势。此外，在电网互联时序上具备灵活性的项目，可考虑提前与公用事业公司沟通，以充分了解设备交付的实际约束。 在当前供需格局下，变压器交货周期已不仅是供应链管理问题，而是直接决定美国工业扩张速度与AI基础设施落地节奏的关键变量。

据矿业周刊（Miningweekly）援引路透社报道，6月4日，美国总统特朗普表示，他将援引冷战时期的紧急权力授权法，拨款数亿美元资金支持美国燃煤电厂并将这种高碳燃料出口到亚洲。 美国1950年颁布的《国防生产法》授予总统更多权力，可针对被视为对国家安全至关重要的行业采取行动。根据此法案，美国政府拟为13座燃煤电厂的升级改造提供4.25亿美元资金，并拨款7500万美元支持加利福尼亚州奥克兰市的“西门户”（West Gateway）煤炭出口码头项目建设。 美国能源部（DoE）也表示，正在敲定此前宣布的最多3.5亿美元的资金，用于支持四个煤炭设施的建设，包括位于阿拉斯加州和西弗吉尼亚州的新建发电厂。 特朗普政府认为新能源政策事关美国国家安全，旨在确保AI数据中心的电力供应，并减少对其他国家的依赖。 特朗普在白宫的一次活动上表示，“清洁、优质的煤炭”将降低美国人的生活成本，内政部长道格·伯格姆（Doug Burgum）、能源部长克里斯·赖特（Chris Wright）以及怀俄明州州长马克·戈登（Mark Gordon）和西弗吉尼亚州州长帕特里克·莫里西（Patrick Morrisey）参加了此次活动。 戈登表示，启用加利福尼亚州的港口对于作为美国最大产煤州的怀俄明州而言，“绝对是关乎本州命脉的头等大事”。 污染担忧 环保者对此计划表示谴责，认为燃煤产生的颗粒物排放与心脏病和肺病等健康问题有关，这些疾病不仅缩短了人们的寿命，还给美国人带来了沉重的医疗费用负担。 塞拉俱乐部（Sierra Club）气候政策总监帕特里克·德鲁普（Patrick Drupp）称这是对污染型行业的一项由纳税人买单的补贴，并表示该组织将诉诸法庭以反对这一举措。 美国矿业协会会长里奇·诺兰（Rich Nolan）则认为，这笔资金有助于煤炭生产，能保护消费者免受能源价格波动的影响，又能满足日益增长的电力需求。 1990年，燃煤发电曾占美国电力生产的半壁江山，如今这一比例已降至不足20%，原因是公用事业公司纷纷转向成本更低的天然气和可再生能源。 尽管特朗普政府放宽了针对该行业的环保法规，却未能增加煤矿工人的数量。根据圣路易斯联邦储备银行的数据，美国煤矿工人的数量已从2017年大约5.15万人降至2025年3.98万人左右。

新型电力系统建设正从顶层战略加速走向产业落地。 6月3日-5日，第十九届（2026）国际太阳能光伏和智慧能源大会（SNEC）在上海召开。远景科技集团（下称“远景”）携新型电力系统全场景解决方案、全栈技术布局和最新落地成果重磅亮相，全面展示了其在新型电力系统、AI光储一体化系统及下一代逆变器技术等方面的突破性成果，并深度阐释了由远景首创的“AI电力系统”愿景架构。 实现电力系统从“被动响应”到“自主智能” 远景新型电力系统以“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型为核心，充分发挥AI在规划、预测、调度和运营方面的能力，将电力物理逻辑与数字规律深度融合，推动电力系统从被动响应向自主智能跃升。 支撑其高效运转的，是远景“一个底座、两大模型、六大智能体”一体化架构——一是以EnOS为智能中枢，实现海量设备实时感知；二是以天机气象大模型与天枢能源大模型，实现新能源“可知、可控”的智能认知；三是以预测、规划、调度、交易、构网、运营六大智能体，将大模型能力转化为业务场景技能的智能执行。 远景新型电力系统创造四大核心价值：源网荷储协同最优、电网友好性最优、系统收益与运营成本最优、孤网系统运营最优。目前，这一系统已在风光储一体化、源网荷储一体化、AI电力系统三大场景中全面落地验证。 新型电力系统驱动绿色新工业 拆解新型电力系统面向园区和工业负荷等用能侧，远景在SNEC多维度呈现新型电力系统解决方案在零碳园区、绿电直连、新工业负荷、AIDC等场景的全面落地成果。 新型电力系统正成为零碳园区绿色产业集聚的能源“新基建”。 鄂尔多斯零碳产业园，是远景与鄂尔多斯市政府联合打造的全球首个零碳产业园。园区构建“风光氢储车”绿色产业集群，打造了集成风电、光伏与储能的新型电力系统，80%的能源由本地的风电、光伏直供，20%与电网交易，可实现100%绿色能源供给，已入选首批52个国家级零碳园区建设名单。 在内蒙古赤峰零碳园区，远景打造全球最大152万吨绿色氢氨项目，建设世界上首个2GW级100%新能源、100%电力电子设备的独立新型电力系统，实现100%绿电直连，并首次在规模化工业场景中实现“风光储氢氨”全链条动态耦合。 在包头达茂旗零碳园区，远景联合华电集团构建覆盖“源-网-荷-储”全链条的新型电力系统解决方案。项目通过EnOS源网荷储一体化调控系统实现发电、储电、用电全链路优化，形成自我消纳、自主调峰的并网型绿电供应结构，显著降低企业用能成本，提升出口绿色竞争力，成为内蒙古零碳园区重点示范工程。 此外，在首批国家级零碳园区建设项目中，远景新型电力系统还将在中德（沈阳）高端装备制造产业园、沧州沧东经济开发区等多个园区陆续落地。 新型电力系统与高耗能的工业负荷深度耦合，打造绿色新工业。 在内蒙古包头，远景打造全球首例合金行业源网荷储一体化项目，通过构建新型电力系统，实现源荷互动，最大化绿电利用。项目新能源供电占比超70%，用能成本显著降低，实现每年减排二氧化碳超20万吨，推动合金行业深度脱碳。 在内蒙古乌兰察布，远景与旭阳集团翔福科技合作源网荷储一体化项目，为20万吨电池负极材料生产提供58万千瓦绿电，构建“绿电-负极材料-电池制造”闭环，降低绿电成本、提升出口竞争力。 此外，远景在钢铁、化工、有色金属、新材料等高耗能行业的绿电直连项目正在多地并行推进，构建起跨行业、跨区域的绿色工业版图。 AI 电力系统赋能“算电协同”国家战略落地 SNEC大会期间，远景提出的AI电力系统构想成为全场瞩目的焦点，也成为“算电协同”国家战略的落地提供有力支撑。 就在一周前由国家能源局召开的全国“人工智能+”能源现场推进会上，远景科技集团董事长张雷开创性地提出了AI电力系统的概念。张雷认为，能源不仅是AI发展的底座，更是其“肌体”，电力系统正在成为人工智能的主体工程。远景的AI电力系统其核心是通过“算电协同”，让电源、储能、电网、电力电子、算力与大模型有机融合，为从电网到芯片提供全栈供电架构，使电力系统也能实现“摩尔定律”。 在内蒙古赤峰零碳产业园，远景联合腾讯打造了“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本——基于2GW、100%可再生能源电力系统，通过EnOS与天枢能源大模型，实现了风、光、储、氢与算力负荷之间的动态实时协同，并基于AI电力系统完成了对算力任务的智能编排。赤峰不仅成为了远景能源大模型的庞大训练基地，更打造出了绿色电力、绿色算力与绿色氢能的三大资产组合，实现了系统收益最大化与极致的成本竞争力。 随着中国新能源产业正式迈入3.0时代，远景新型电力系统正成为绿色新工业的引擎，为全球绿色工业转型注入中国力量。

AI算力的无限扩张正在撞上一堵现实的墙——电力。 据追风交易台，美国银行最新研究报告指出， 随着英伟达GPU平台迭代，数据中心机柜功耗将从传统服务器的10至15千瓦飙升至2029至2030年Feynman平台时代的逾1.5兆瓦，涨幅接近100倍， 现有电力基础设施已无力承载这一需求。 据美银全球研究团队测算，AI数据中心对电力的需求将在2025至2030年间累计新增233吉瓦，年度新增量从2025年约17吉瓦扩张至2030年约60吉瓦。这一规模远超国际能源署（IEA）基于现有项目管线所预测的数据中心装机容量翻倍路径。电力已成为AI扩张最核心的制约因素。 电力瓶颈的破解，将催生一个规模庞大的模拟半导体新市场。美银估计，AI数据中心模拟半导体可寻址市场（TAM）将从2025年的79亿美元扩张至2030年的约270亿美元，五年复合年增长率达28%。模拟芯片厂商将是最直接的受益者，而碳化硅（SiC）与氮化镓（GaN）等宽禁带半导体材料则将从汽车与工业领域的周期性需求，加速向AI数据中心的长期结构性需求迁移。 功耗百倍跃升：从千瓦到兆瓦的算力代价 AI算力密度的提升，正以几何级数推高机柜功耗。 美银报告详细拆解了英伟达各代平台的功耗演进路径：2022年推出的Hopper H100 HGX机柜总功耗约32千瓦；到Blackwell GB200 NVL72时代，随着GPU数量从32个增至72个、GPU热设计功耗（TDP）大幅提升，机柜总功耗跃升至100至120千瓦；而即将到来的Rubin Ultra NVL576平台，单机柜功耗预计超过646千瓦；至Feynman时代（预计2029至2030年），576个GPU封装被集成进单一节点，机柜功耗将突破1.5兆瓦——足以为约1000户美国家庭供电。 功耗飙升的核心驱动力在于GPU规模化组网的物理约束。英伟达将这一现象称为"性能密度陷阱"：为最大化计算性能，GPU必须通过铜互连在极短距离内紧密集成，这直接将最大功率密度与最大性能绑定在一起。从Hopper到Blackwell，GPU TDP提升75%，但机柜功率密度提升了3.4倍，性能则提升了50倍。美银预计，每一次规模化组网域的扩展，都将带来2至4倍的总功耗增长。 这一趋势并非英伟达独有。AMD Helios平台功耗已超过100千瓦，AWS Trainium 3、Google Ironwood等定制ASIC平台同样随着算力与网络密度的提升而持续走高。美银认为，未来各平台将普遍向更高功耗收敛，这是与英伟达竞争的必要条件。 现有架构触顶：传统配电体系的三重失效 当前数据中心的电力配送架构，正在多个维度同时触及物理极限。 传统架构采用48伏/54伏直流配电方案：电网高压交流电经多级降压后，在机柜层面由电源供应单元（PSU）转换为54伏直流，再经1至2次降压后才能到达GPU核心所需的不足1伏电压轨。这一路径存在三大根本性缺陷。 空间约束 ：一台GB300 NVL72机柜需要多达8个电源货架，若沿用54伏直流配电，Kyber机柜（Rubin Ultra及后续平台）将有64U机架空间被电源占用，严重压缩计算资源空间。 铜材料瓶颈 ：在1兆瓦机柜中，54伏直流配电需要多达200千克的铜排来传输电力，在吉瓦级规模下完全不可持续。 转换效率损耗 ：每次交流/直流转换约损耗1至2%的能量，多级转换叠加不仅降低整体效率，还增加了故障节点数量。 800伏直流：重构从电网到芯片的全链路 应对上述挑战，800伏直流（800 VDC）架构被视为数据中心电力配送的下一代标准。其核心逻辑是：将交流转直流的转换节点尽可能前移，减少中间转换级数，从而提升效率、降低成本、释放机柜空间。 在800 VDC架构下，13.8千伏交流电在进入园区时即被直接整流为800伏直流，省去了传统架构中多个中间转换环节。英伟达数据显示，与54伏系统相比，800 VDC可将端到端效率提升最高5%；同等导线截面积可多传输85%的功率；铜材料用量减少约45%；维护成本可降低最高70%；总拥有成本（TCO）改善幅度可达30%。 800 VDC的落地将分阶段推进。当前过渡方案是将交流转直流转换移至机柜外的"侧车"（sidecar）电源架，以Kyber机柜为代表；中期方案是在设施层面部署大型整流器，将低压交流直接转换为800伏直流；长期终态则是以固态变压器（SST）为核心的混合微电网架构，预计在2028至2030年随绿地项目建设逐步落地。 此外，AI训练负载的高度同步性会导致机柜功耗在毫秒级时间尺度内从30%利用率骤升至100%，形成剧烈的电网波动。解决方案是多时间尺度储能：超级电容器处理毫秒级尖峰，大型电池储能系统（BESS）平滑分钟级的负载波动，从而将AI基础设施的波动性需求与电网稳定性需求隔离开来。 270亿美元新市场：模拟半导体的结构性机遇 电力架构的全面重构，将为模拟半导体行业创造一个前所未有的增量市场。美银构建了一套自下而上的行业需求模型，将加速器与机柜需求转化为各组件的内容池，并拆分至低功率（<200千瓦）与高功率（>600千瓦）机柜两个维度。 市场规模 ：AI模拟半导体TAM预计从2025年的79亿美元增长至2030年的约270亿美元（28%复合年增长率），其中数据中心部分从76亿美元增至250亿美元（约26%复合年增长率），战略性电力基础设施部分从2.45亿美元增至18亿美元（49%复合年增长率）。 单机柜内容价值 ：随着机柜功率等级提升，模拟半导体内容价值急剧攀升——100至160千瓦机柜约3.6万美元，600千瓦以上机柜约29万美元，1兆瓦级机柜接近92万美元。价值重心向中间总线转换器（IBC）、GPU板级电源、CPU附加内容及光学基础设施迁移。 材料结构变化 ：模拟IC仍是最大市场，预计2030年达到约159亿美元，但SiC与GaN将是增速最快的细分领域，五年复合年增长率分别高达63%和69%。两者将从数据中心的边缘应用跃升为高压转换与保护的核心材料。 竞争格局 ：美银估计TXN在AI模拟半导体市场份额最高，预计2030年维持约21%的份额；Infineon份额提升最为显著，从2025年的约12%升至2030年的约17%，有望成为第二大AI供应商；ADI排名第三，受益于对Empower的收购，在处理器近端电源交付领域竞争力增强；ON则凭借SiC和垂直GaN（vGaN）技术在高功率市场快速扩张份额。 基础设施层：固态变压器与固态断路器开辟新赛道 在数据中心机房之外，电力基础设施层同样将迎来深刻变革，并为模拟半导体厂商打开此前几乎不存在的新市场。 固态变压器（SST） ：传统变压器交货周期长达2至3年，已成为数据中心建设的瓶颈之一。SST可将中压交流电（通常为13.8至35千伏）直接转换为800伏直流，与传统变压器相比体积缩小约14倍、重量减轻约40倍、建设周期缩短约50%。美银预计SST的模拟半导体机遇将在2028至2030年随混合微电网架构普及而集中释放，届时市场规模可达约5亿美元。SiC是SST的核心材料，Infineon、Wolfspeed、Navitas均在积极布局。 固态断路器（SSCB） ：高压直流配电环境下，传统机械断路器的响应速度（毫秒级）无法满足直流故障的快速隔离需求。SSCB可在纳秒至微秒级完成电流中断，并集成监控与远程控制功能。美银预计SSCB模拟半导体市场将在2030年达到约4亿美元，Infineon和ON凭借SiC JFET至MOSFET产品线处于有利位置。 储能系统（ESS/UPS） ：AI数据中心的储能需求已从备用电源演变为电力配送架构的核心组成部分。美银估计该细分市场将从2025年的约1.56亿美元增长至2030年的近8亿美元（38%复合年增长率），Infineon、TXN、Renesas均有较强布局。