——访全国政协委员、中国工程院院士、之江实验室主任王坚今年政府工作报告首次提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，当算力与电力这两大基础设施首次被写入同一份政策文件，究竟意味着什么？全国政协委员、中国工程院院士、之江实验室主任王坚在接受中能传媒记者提问时，从算点协同这四个字中解读出一个独特的观察视角。“算力和电，有一个共同特点：都有波峰波谷。”王坚用一个形象的比喻开启话题。他解释道，就像电网需要抽水蓄能电站来调节峰谷差一样，算力需求也有潮汐变化。“如果能够实现精准协同，当西部阳光最充足、光伏发电处于高峰时，启动大规模计算任务；当电网负荷过高时，计算任务可以智能调度或暂缓。”王坚说，“这样一来，算力消耗的能源可以被极大优化，甚至我们未来的数据中心、能源基础设施的设计理念，都会因此重写。”“中国的发电量是美国约三倍左右。”王坚列举第一组关键数据。更重要的是第二组：两国的用电结构截然不同——美国居民用电占大头，工业与商业用电占小头；而中国恰恰相反，工业与商业用电占据了绝对主导。“这意味着什么？”王坚反问，“美国真正用于工业、用于支撑未来AI算力的电力缺口，远比我们想象的大。而我们，工业用电的底盘如此雄厚，为什么要焦虑同样的问题？”他认为，这并非盲目乐观，而是基于国家能源基础设施的客观判断。马斯克曾感叹美国电网老旧，预测电力将成为AI发展的瓶颈，甚至提及需要数万亿美元投资升级电网——那是美国的焦虑，不是中国的。王坚进一步指出，中国还有一个隐藏优势——西部正在崛起的清洁能源。“过去讲西电东送，可能还停留在传统煤电的概念上。但今天，西部有大量的太阳能。”他说，这些清洁能源可以通过特高压直流输电技术，源源不断地输送到东部负荷中心。“光伏、风电这些清洁能源，在西部完全可以被大规模开发利用，为AI算力中心提供绿色电力。”在他看来，这不仅是能源结构的优化，更是算力布局的战略纵深——当算力中心与清洁能源基地在时空上形成呼应，“算电协同”就不再是一个抽象的概念，而是一张可落地的蓝图。有了这样的能源底气，另一个困扰业界的焦虑——算力成本，在王坚看来，也终将迎刃而解。“你们年轻，可能没经历过。”他讲起改革开放初期的亲历故事。那时他去深圳，那条著名的老街上，几乎每家店铺门口都有一台柴油发电机。“为什么？因为当时的电网就是为点灯泡设计的。当你要用电冰箱、电视机，它受不了。”但今天，谁还会为家里同时开空调、看电视而担心跳闸？“算力成本也是如此。”王坚坚定地说，“我可以负责任地讲，五年、十年后，当智能经济真正到来时，算力的成本绝不会像今天这么高。就像当年没人会再纠结是点15瓦还是3瓦的灯泡一样，基础设施的不断完善，会把成本降下来。”他强调，今天的算力焦虑，本质上是我们刚刚开始拥有“算力空调”和“算力冰箱”的时代，而电网本身，正在为适应这些新电器而进化。谈及中国AI对世界的贡献，王坚又将话题拉回到“电”。过去谈开源，是指开放源代码，背后是一个程序员的智力劳动。但今天，以深度求索为代表的国产大模型，选择将模型权重开放——这背后，是海量的计算资源和电力资源的投入。“你把权重开放出去，意味着你把训练这个模型所消耗的‘电’、消耗的算力，都间接地分享给了全世界。”王坚说，这种开放的层次和意义，远超传统的开源代码。中国正在用实际行动，让全球开发者和中小企业，不必重复“烧电”的过程，就能站在巨人的肩膀上创新。最后，王坚强调：“精力放在把人工智能搞好，把成本降下来，让老百姓都用得上——这才是我们应该走的路。而这条路，我们有底气，也有电。”免责声明：本微信公众号所上传文章仅代表作者观点，版权归原作者所有。如文章来源标注有误或涉及作品版权等问题烦请告知，小编及时予以删除。
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