2GW、绿电直供…全国最大Token工厂落地
8月6日，远景科技集团（以下简称“远景”）宣布在乌兰察布建成全球最大的AI算力超级单体，标志着远景乌兰察布星河基地正式投产。
该超级单体采用超高比例绿电直连，以12万平方米的建筑体量（约20个标准足球场）、百万卡并行能力、百万P算力规模，成为全球Token产出能力最强的单体AI数据中心，刷新了AI基础设施的密度纪录。
远景乌兰察布星河基地是远景在戈壁建设的超级算力枢纽，该园区总规划容量超2GW，将成为全国最大的AI算力园区和Token工厂。作为“戈壁使命”落地的首个旗舰项目，该基地精准契合国内百万卡互联需求，为国产算力集群打造可复制的中国方案。
超2GW，“超级单体”刷新全球AI数据中心纪录
当前，国内AI算力正加速迈向十万卡乃至百万卡互联，以此与全球算力巨头同台竞技。远景乌兰察布星河基地以超级单体承载百万P算力规模，将百万卡汇聚于超级单体内，以集群总算力提升中国芯片的全球竞争力。
不过，超级单体并非“房子够大”就行。要支撑百万卡的运行离不开超级AI电力系统。正所谓“粮草未到，车马先行”，超级单体不仅需要充足的电力供给，更依赖稳定高效的电力输送与储能系统。而远景AI电力系统可以为超级单体打造专属“能源高速路”和“电力粮仓”。
由此，远景乌兰察布星河基地的算力输出规模可达同等面积下传统数据中心的10倍，未来将以超强算力密度刷新全球纪录。
图：“远景星河基地”正式点亮投产
但算力集群的“弹药”不止于电力。十万卡乃至百万卡集群对网络延迟极度敏感，任何微小迟滞都会被系统指数级放大。乌兰察布正是国家“东数西算”八大节点之一，网络时延优势得天独厚，能够高效承载实时在线算力需求。同时，这里拥有全国领先的风光资源，全域绿电占比高达67%。“远景星河基地”充分利用当地风能优势，通过自建风场及专线实现绿电直供，为全球最大、绿电占比最高的AI超级单体构筑起坚实的绿色能源底座。
远景科技集团AIDC (人工智能算力中心)总经理郑子浩表示：“中国芯片正在走一条集群化突围的道路。远景超级单体可为这支‘集团军’提供最强保障：够大的部署基地、充足的电力粮草和畅通的能源补给线。‘远景星河基地’正以超级单体承载国产算力集群的规模化部署，为中国算力的大爆发提供最强助攻。”
超级单体+AI电力系统，走出算力设施发展的中国思路
基于国产芯片对更大部署空间、更高互联效率和稳定绿色电力的多重需求，“远景星河基地”以“超级单体+AI电力系统”的硬核组合方案，为国产算力集群提供专属适配的土壤。这套方案不仅服务于当前国内市场的算力瓶颈，更为中国AI算力基础设施走向全球探路。
图：“远景星河基地”AI算力超级单体外观
据悉，该AI电力系统是基于远景构建的一个“物理AI+智能中枢+新型电力基础设施”三位一体的AI电力系统架构：
物理人工智能，是AI电力系统的大脑。远景“天机”气象大模型能够对风、光等新能源出力进行高精度预测；远景“天枢”能源大模型则能够对发电、储能、负荷和算力需求进行实时优化，让新能源更加可预测、可调度。
智能中枢，是AI电力系统的神经系统。远景EnOS™智能物联操作系统已连接数亿智能设备，覆盖风电、光伏、储能、变压器、氢能电解槽和算力设施，实现源、网、储、荷、算的实时协同。
下一代电力基础设施，是AI电力系统的骨骼与肌肉。通过风光储一体化控制、高压直流、固态变压器、先进热管理和智能机柜等端到端架构，远景进一步提升功率密度、降低能量损耗，并支撑AI数据中心在更高负荷密度下稳定运行。
目前，该系统还落地在远景的内蒙古赤峰项目。该项目是全球首个“算电协同”系统级样本，基于2GW、100%可再生能源电力系统，实现了风、光、储、氢、算的动态实时协同，可为AIDC打造清洁、稳定、高效的下一代电力基础设施。这一项目验证了AI基础设施与新能源系统深度融合的技术可行性，也为远景星河基地以及后续更大规模的复制提供了关键数据与运营经验。
另悉，针对AIDC全链条痛点，远景还以全栈自研能力为核心，构建起覆盖电网侧、场站侧、负荷侧、控制侧的完整AIDC技术体系，形成了从储能设备到控制调度的垂直整合能力。在业内看来，这种“软硬一体”的架构，为实现算力与电力的深度融合提供了必要的技术前提。
图：“远景星河基地”的储能箱
据行家说储能此前报道，2026年6月，远景在法国VivaTech科技峰会上正式发布AIDC新计划——“戈壁使命”，目标是到2030年在全球戈壁荒漠地区建成5GW绿色AI算力中心（点这里）。远景乌兰察布星河基地作为“戈壁使命”迈出的第一步，正成为中国AI算力中心走向世界的样板间。
郑子浩进一步指出，“远景星河基地”主要面向头部科技与AI公司大规模使用国产算力的紧迫需求，致力于为中国算力量身打造“新能源+AI算力基础设施”的中国解决方案。“面向未来，我们将为全球面临算力需求迫切、能源基础设施薄弱、电力资源紧缺的区域，带去可复制的中国AI数据中心解决方案。”
目录
第一章 全球储能发展格局：算力负荷与电力市场化双重变革
1.1 全球储能装机发展现状、区域发展差异
1.2 海内外电力市场化发展对比
1.3 全球AIDC算力产业扩张，催生储能新增量空间
第二章 AIDC：全球储能核心增量赛道
2.1 AIDC供电架构演进：从UPS、HVDC到SST的迭代
2.2 AIDC典型负荷特征与储能刚需定位
2.3 供电架构演进中的电源-储能协同窗口与融合路径
2.4 AIDC储能多元价值与商业模式
2.5 适配AIDC脉冲负荷的储能数智化硬件配套
2.5.1 AIDC场景绿区、灰区、白区储能设备需求
2.5.2 AIDC专用高倍率储能电芯技术要求与选型
2.5.3 AI-BMS适配算力场景长周期充放电管控
2.5.4 AI构网型PCS应对瞬时功率冲击、孤岛保供
2.5.5 边缘智能EMS实现算力本地自治调度
2.6 国内外AIDC储能备案、在建、投运项目案例
第三章 AI赋能储能参与全域电力交易
3.1 AI在电力交易全链条核心价值
3.2 适配电力市场调度需求的储能软硬件支撑
3.2.1 面向多市场套利的储能系统设备
3.2.2 市场化运营长循环电芯选型标准
3.2.3 AI-BMS基于收益动态约束电池充放电深度
3.2.4 AI构网型PCS满足调频、调峰快速响应考核要求
3.2.5 云端智能EMS面向多市场全局套利优化
3.3 储能全流程AI智能化运营体系
第四章 虚拟电厂：储能规模化入市的AI聚合中间载体
4.1 单一储能资产独立参与电力市场的准入与容量门槛
4.2 AI聚合多元储能资源：AIDC储能、工商业储能、光储充
4.3 VPP依托AI打包可调容量参与各类电力交易的路径分析
4.4 海内外虚拟电厂商业化标杆运营案例复盘
第五章 其它AI+储能多场景情况分析
5.1 大型独立储能电站AI多市场套利模式
5.2 光储充一体化AI协同运营模式
5.3 风光储场站AI消纳+套利配套模式
5.4 多场景储能关键指标横向对比表
第六章 AI+储能产业链产品价格与成本分析
6.1 常规储能电芯价格VS AIDC价格分析
6.2 跟网型PCS VS构网型PCS价格
6.3 常规EMS与AI-EMS价格分析
6.4 常规储能系统集成VS AI功能储能系统系统价格分析
第七章 2026-2030储能产业规模中长期预测
7.1 全球整体储能装机规模分阶段预测
7.2 AI数智化赋能储能细分市场增长空间测算
7.3 AIDC配套储能独立赛道装机增量专项预测
第八章 AI+储能全产业链图谱与重点企业布局研判
8.1 AI+储能上下游完整产业链细分图谱
8.2 赛道玩家分类：算储集成商、储能AI交易平台商、VPP运营商、储能硬件设备厂商
8.3 头部企业围绕AIDC增量、AI电力交易两大主线业务布局拆解
附录1：AI+储能行业关键专业术语释义
附录2：全球/国内市场数据统计口径说明
附录3：研究局限与行业长期展望
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