电力基建，为AI算力“充电”！

当前，全球人工智能正处于迅猛发展阶段，随着大模型参数规模持续扩张与智算中心建设提速，能源供应也从传统的支撑条件升级为影响产业竞争力 的关键要素。人工智能的数据中心用电需求高速增长，电力供应的稳定性、成本优势与可持续性，逐步成为衡量AI产业发展潜力的重要维度。 AI算力领先需要这样一个强大、可靠且不断升级的电力系统作为坚强后盾。人工智能尤其是大规模模型的训练和推理，是高度能源密集型的活动，数 据中心由此被喻为"能耗巨兽"，所以算力竞争在物理层面首先凸显为电力支撑能力的竞争。 能源在AI产业中的重要性提升，并不意味着对芯片与算法的替代，而是形成三者协同共生的"算力铁三角"关系。其中，能源为算力的规模扩张提供基 础保障，芯片是算力输出的重要载体，算法则影响算力的利用效率，三者相互赋能、缺一不可，共同构成AI产业的核心竞争力体系。这种协同逻辑， 是部分经济体能够将能源优势转化为实际算力竞争力的关键所在。 从产业实践来看，形成了"能源-芯片-算法"的协同优化路径。在单卡性能存在差距的情况下，通过"集群突破"策略，将大规模国产加速卡的算力聚合， 结合高效算法调度，实现特定场景下的性能超越。例如部分AI超集群系统通过技术创 ...