在人工智能應用加速滲透生產生活的當下，如何平衡算力需求與能源成本成為行業焦點。中科類腦董事長劉海峰近日在安徽舉行的AI及量子科技沙龍上提出"度電智能"概念，試圖通過能源與算力的深度協同，重新定義智能時代的底層基礎設施范式。
據摩根大通預測，2025至2030年間中國AI Token消耗量將以年均330%的速度增長，五年內將激增400倍。這種指數級增長背后，暴露出算力基礎設施的結構性矛盾：頭部企業算力集群利用率飽和，而地方中小型智算中心因異構芯片兼容性問題，閑置率居高不下。更嚴峻的是，電力成本已取代硬件采購，成為制約算力經濟性的首要因素。
"人類大腦的進化啟示我們，真正的智能革命在于效能提升而非規模擴張。"劉海峰指出，中科類腦歷時八年構建的異構算力調度系統，結合七年電力智能化經驗，最終形成"算電協同"技術體系。該體系將能源轉化拆解為四個關鍵維度：通過智能電網優化能源供給，利用異構計算提升算力密度，開發高效推理芯片降低模型能耗，最終實現每度電產生Token的精準計量。
這種技術路徑已產生顯著成效。在能源企業合作項目中，中科類腦的解決方案使算力利用率提升40%，單Token能耗下降65%。其自主研發的類腦架構芯片，在多模態大模型推理場景中展現出比傳統GPU高3倍的能效比。這些突破使得"度電智能"從理論構想轉化為可量化的產業標準——單位能源成本產出的有效智能價值。
作為國家級專精特新企業，中科類腦的技術布局已覆蓋能源、交通、科研三大領域。其與國家電網合作的智能巡檢系統，通過算電協同技術使無人機巡檢效率提升5倍；為某新能源汽車企業設計的電池健康預測模型，將數據訓練能耗降低72%。截至目前，該公司累計實施超千個產業化項目，形成從芯片設計到系統集成的完整技術棧。
在2025年春節期間大模型集中迭代的背景下，行業對算電協同的需求愈發迫切。字節跳動、智譜AI等企業發布的新一代多模態模型，使單用戶Token消耗量激增10-50倍。這種趨勢倒逼基礎設施提供商必須重構技術路線，而中科類腦提出的"能源-算力-模型-價值"轉化鏈，正為行業提供可復制的解決方案。其軟硬一體化的協同體系，或將重新劃定AI基礎設施的競爭門檻。
