一诺倾情

当 AI 的瓶颈从算力转向能耗，答案藏在每一度电里_我的网站

一 |     “算力的尽头是电力。”                    前两年讨论 AI，话题基本都围着模型转：参数规模、多模态、上下文窗口。    8月26日消息，近日，小天才电话手表的健康监测功能引发热议，因一则体重判定结果，遭到网友广泛质疑，同时也引发大众对智能设备健康测评科学性的讨论。    事情源自有网友在社交平台曝光相关截图并发文吐槽。但真正的瓶颈，早就不在模型这一侧了。截图显示，一名身高167cm、体重50.5kg的青春期女生，被小天才电话手表健康功能判定为“偏重”，系统更是标注该体重“超过99%的同龄女生”。

二 | 按数据中心运营成本口径测算，电力成本已经占到 60% 以上。     对此，发帖网友质疑：标准究竟如何界定？片面的判定结果，极易给青春期孩子造成严重的身材焦虑、容貌焦虑，误导青少年对健康体态的认知。    该内容引发网友共鸣，大量网友纷纷表示不解与反对。多数网友认为，167cm、50.5kg的身材属于偏瘦标准，完全不存在偏重、超重情况。无论手表测评的底层算法逻辑如何，直接输出“超过99%同龄女生”的判定结论，缺乏科学依据。一度电，究竟能换来多少 Token？这个问题正在变成 AI 产业最要紧的一笔账。    不少网友担忧，这类不严谨的健康判定，会错误引导儿童及青少年，催生不必要的体重焦虑，不利于青少年身心健康成长。                   7 月 19 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，“新一代人工智能基础设施·先进计算网络与算电协同论坛”在上海世博中心举办。

三 |     

    针对此次争议，有媒体联系到小天才电话手表官方客服进行核实。客服工作人员回应称，手表健康监测中心的身高、体重相关判定数据，由用户手动录入，系统依据BMI数值自动生成测评结果。    同时，官方表示设备的BMI判定标准参考国家卫生健康委员会卫生行业标准，APP内也已标注对应的参考来源与参考阈值。本次论坛由鹏城国家实验室主办，长三角国家技术创新中心智能计算研究所、合肥中科类脑智能技术有限公司（简称“中科类脑”）联合承办，汇聚了两院院士、国家级算力平台、电网央企、国产大模型企业等政产学研各界代表。    后续在媒体表明身份、进一步追问判定合理性后，小天才电话手表官方客服表示该问题需转交相关部门核实，后续将给出正式回复。                   这场论坛最值得关注的动作，是推出了“Z 级算力 + P 级光网络 + GW 级电力”三位一体的新型人工智能基础设施架构。过去谈 AI 基础设施，算力、网络、电力往往是三条各说各话的线，这一次，它们被放进了同一个框架里。                   中国工程院院士、论坛主席高文                    中国工程院院士、论坛主席高文以《先进计算网络及 ZPG 计划愿景》为题，率先系统阐释了面向未来十年 AI 发展的战略构想。

四 |     值得注意的是，据国家卫健委官方权威资料，BMI即身体质量指数，是目前国际通用的衡量人体胖瘦程度、身体健康状态的核心标准，计算公式为：体重（千克）÷ 身高（米）的平方。    我国针对不同年龄段人群，制定了差异化的BMI健康评价体系，并非采用统一标准：7岁以下儿童采用年龄别BMI标准差法进行健康评价；7至18岁儿童青少年，严格按照性别、年龄对应的BMI界值，开展超重、肥胖专项筛查。    按照官方公式核算，此次争议事件中的女生，BMI数值约为18.1。对照国家卫健委发布的青少年体重管理指导原则来看，9至18岁青春期女生18.1的BMI数值未达到超重、偏重范畴。他提出，我国应加快构建 Z 级（十万亿亿次）算力、P 级带宽光网络、GW 级电力保障的“ZPG”协同体系。这套构想的价值在于，它把一个此前相对模糊的方向，变成了有量化目标和清晰技术路线图的中长期路径。                   中国工程院院士郭剑波          随后，中国工程院院士郭剑波以《算—电—能源协同发展路径探究》为题，从能源侧给出了一组更具体的判断。

五 | 他指出，预计到 2030 年，中国算力年用电量将达到 8000 亿千瓦时，约占全社会用电量的 6%，算力发展的瓶颈，正在从芯片性能向电力供应延伸。     

六 |          他强调，算力中心既是新型电力系统的重要负荷侧资源，也是消纳新能源的有效载体，亟需将算力基础设施纳入能源互联网整体规划，通过源网荷储一体化调度，实现算力与电力的双向高效互动。一个从算力侧出发，一个从能源侧切入，两位院士把同一道题目摆到了产业面前：当电力成为 AI 的约束力量，这笔账该怎么算。

七 |                              缺的不是算力，          是把电变成 Token 的效率          黄仁勋曾把 AI 产业形容成一块五层蛋糕：能源、芯片和系统、基础设施、模型、应用。AI Infra 就是中间那层，它不造卡，也不训模型，价值在于提升效率、降低成本，让算力真正被用起来。                   中科类脑董事长、CEO 刘海峰          作为一家AI Infra 服务商，中科类脑董事长、CEO 刘海峰的主题报告《Token 经济下算电协同最优路径探索》，给出的是产业端的一种回答。

八 | 他在演讲中分享了"度电智能"的产业发展理念。他给出的判断相当直接：当前制约 AI 发展的核心瓶颈是能效而非算力，人脑效能约为 AI 芯片的 500 至 1000 倍。这个倍数摆在那里，意味着能效这条路上还有大量空间没被挖掘。                   在他看来，当前大规模集中式的 Token 工厂，正在成为一个跨域的复杂系统，需要与之匹配的操作系统来支撑算电一体化的运营。

九 |                    这正是"度电智能"要解决的事：让每一度电产出的有效 Token 变得可计算、可优化。衡量一座 AI 基础设施的单位，也随之从“有多少张卡”，换成了“一度电能生产多少 Token”。         沿着这个理念，刘海峰倡导“电—算—Token”全链路优化：借助算电一体化平台“1+3”的架构，实现电力柔性可调、算力池化统筹、Token 高效产出，形成系统级的协同效应。                             算电一体化平台：          把电、算、Token 算成一本账                    论坛上，中科类脑正式推出算电一体化平台，定位是面向 Token 工业化生产的新一代 AI 基础设施底座。它整合了传统算力平台与能源管理系统的核心能力，首次实现电力供给、异构算力调度、大模型 Token 产出三位一体的协同管控，这也意味着，算电协同从概念探索进入了产品落地的关键阶段。                   平台采用“1+3”标准化架构：一套博弈智能决策大脑统筹全局，联动电力、算力、Token 三大功能子系统，分别对应电从哪来、卡怎么用、Token 怎么产。                   电力子系统集成微网管控、电力现货交易、全域 PUE 优化、虚拟电厂四大核心能力，依托算力集群柔性负荷参与电网削峰填谷，匹配风光新能源出力错峰调度算力任务。算力子系统完成多架构芯片资源的统一抽象，实现全国分散闲置算力的池化纳管。Token 子系统覆盖算子编译、KVCache 分层管理、推理优化全栈技术。                   实测数据显示，该全栈解决方案可使集群 Token 吞吐量较行业均值提升 2-3 倍，异构算力综合利用率突破 90%，智算中心综合电力成本降低约 20%。         这套方案已经过真实场景验证。芜湖集群算力调度及算电协同项目，以及更早的中国联通国家算力电力协同示范项目，都是它跑通过的地方。

十 |          从商业模式看，算电一体化平台打造出算电协同型“Token 工厂”。目前行业内多数Token工厂以算力侧模型加速为核心建设方向，发展路径更侧重算力维度的能力打磨。中科类脑则贯通“新能源基础设施—算力芯片—大模型—Token 生产”全产业链条，核心目标是实现高质量 Token 的普惠供给，推动 AI 在全球的广泛应用。         换句话说，它第一次从系统层面回答了“一度电能生产多少 Token”这个 AI 时代的核心命题，并为 Token 工厂构建起一套可复制、可推广的全域智能底座。                             Token 出海：把西部的电，          变成全球能买的算力                    平台把账算清了，下一个问题随之而来：算出来的 Token，怎么走出去？          论坛同期签约的“一带一路”Token出海战略联盟，给的正是这个答案。         这是国内首个以跨境 Token 服务、AI 算力出海为核心的多边产业协作组织。牵头的阵容不小：新疆数字经济联合会担任指导单位，中科类脑智算科技有限公司作为链主企业，联合北京生数科技、智象未来、上海国创驭算等国内头部大模型与 AI 基础设施企业共同组建，哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦等中亚国家信息通信领域代表同步参与签约。         按照战略合作框架，这次确立了三大长期合作目标：一是推进跨境数字基础设施互联，以皖疆人工智能科技产业园为核心载体，打通国内“东数西算”算力网络与中亚低延迟算力通道；二是实现 AI 技术场景的本土化融通，输出能源、政务、工业垂类大模型，针对俄语、哈萨克语等中亚语种完成轻量化微调，落地智慧口岸、油气数字化、现代农业、智慧城市等本土场景；三是共建跨境 Token 产业生态，协同制定统一的算力计量、Token 服务计价多边标准，设立双向产业孵化基地与跨境人工智能联合实验室。

十一 |          通道、场景、规则，三条线并进，本次联盟要搭的不是一次性的生意，而是一套能长出生态的框架。                             至于枢纽为什么选新疆，答案几乎写在地图上：它既是“一带一路”通往中亚、欧洲的门户，又是国家能源安全的核心战略基地，风光资源储量全国靠前。

十二 | 最短的出海路和最便宜的绿电，恰好在这里重叠。         而这套模式真正的巧劲，在于换了一种“送电”的方式。         传统上，西部的富余绿电如果要跨境，得靠物理电网硬送，损耗和边界都是问题。Token 出海则让电先在本地被算力“吃掉”，变成一串可计价、可结算的数字商品，再顺着“绿色电力→数据中心→AI算力→API接口→全球用户付费”这条链卖给全球用户。

十三 |          电还留在西部，但它的价值已经越过国境，走向世界。                             从共识到落地：          政产学研的同一张桌子                    圆桌论坛环节，来自国家实验室、运营商、高校与科技企业的嘉宾，围绕“新一代人工智能基础设施的技术突破与商业落地”坐到了一起。         一个绕不开的判断是：算电协同，已经不只是行业内部的技术共识。         2026 年，“算电协同”首次写入政府工作报告，“十五五”规划纲要进一步要求推动绿色电力与算力协同布局。它正从政策共识，加速迈向产业落地。

十四 |          至于怎么落，嘉宾的看法趋于一致：一边发挥新型举国体制的优势，靠国家实验室这样的战略科技力量去啃关键核心技术；一边把应用场景交给市场主体去闯，让“技术突破—场景验证—产业迭代”形成一个能自己跑起来的循环。         这场论坛从头到尾，其实都绕着同一件事：AI 基础设施这笔账，到底该按什么单位来算。         从“度电智能”的理念，到算电一体化平台，再到 Token出海联盟，答案被一步步从想法做成了产品、连成了生态。         中科类脑能率先把这条路跑通，并不意外。它是类脑智能技术及应用国家工程实验室唯一成果转化单位，也是国家级专精特新“小巨人”企业，拥有7年电力行业、8年算力产业技术积累。算电协同这件事，恰好需要一个同时站在电力和算力两端的人。         而本次的“新一代人工智能基础设施·先进计算网络与算电协同论坛”，更是将政产学研各方拉到同一张桌子上。当算网电的融合继续往深里走，中国 AI 基础设施的底座，也会跟着这些共识和实践，一层层夯实起来。

十五 |

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Published on:20:10:51