祝融说。

前言：拥抱算力时代，赋能智慧电网

引子：第四次浪潮之巅的时代坐标

我们正处在一个前所未有的历史交汇点。蒸汽机驱动了第一次工业革命，电力点亮了第二次工业革命的辉煌，计算机与互联网则开启了第三次工业革命的信息时代。如今，以人工智能、大数据、云计算为核心驱动力的第四次工业革命浪潮正以前所未有的速度和广度席卷全球，重塑着生产模式、改变着生活方式、定义着国家的核心竞争力。

在这场波澜壮阔的变革中，如果说数据是新时代的“石油”，那么算力无疑是驱动这片数据油田不断产出价值的“引擎”。它不再是信息技术领域一个单纯的性能指标，而是如同百年前的电力一样，正迅速演变为一种基础性、战略性的社会资源，一种衡量国家科技实力和创新能力的关键标尺。从基础科学的突破到产业应用的深化，从宏观经济的调控到社会治理的精细化，算力的渗透无处不在，其重要性被提升到了前所未有的战略高度。

特别是近年来，以大型语言模型（LLM）为代表的生成式人工智能技术取得了颠覆性突破，引爆了全球范围内的“百模大战”。这背后，是一场更为激烈的“算力军备竞赛”。模型的参数规模从亿级跃升至千亿乃至万亿级，训练数据的体量从TB级攀升至PB级，这都对算力提出了持续攀升的需求。算力，尤其是以GPU为核心的智能计算能力，已经成为人工智能发展的“命门”，是决定一个国家、一个行业、一个企业能否在这场智能化竞赛中占据领先地位的胜负手。

正是在这样宏大的时代背景下，我们审视自身所处的能源行业，特别是作为关系国计民生和国家能源安全的“国家队”——国家电网。电网，是现代工业文明的动脉，是承载能源转型和数字经济发展的关键基础设施。当这场由算力驱动的智能化浪潮与承载着“双碳”目标和能源安全重任的电力系统相遇，一场深刻的、系统性的变革已然拉开序幕。如何将澎湃的算力转化为驱动电网高质量发展的强大动能？如何构建一个能够支撑未来电网智能化需求的坚实底座？这不仅是一个技术问题，更是一个关乎企业未来、行业发展和国家战略的重大课题。

撰写本书——《企业级人工智能算力平台：构建、运营与生态》，正是为了回答这一时代之问。我们希望通过系统性地梳理和总结国家电网在人工智能算力平台建设与运营方面的探索与实践，为同行者提供一份可资借鉴的路线图，为决策者提供一份富有洞见的参考，也为所有关心能源与AI融合发展的读者，打开一扇观察未来智慧电网演进的窗口。这不仅是一本技术指南，更是一份关于大型央企如何在数字时代浪潮中进行自我革新与战略转型的实践报告。

时代之需——为何电网必须构建强大的AI算力底座？

电网的智能化并非一个新概念，但以大模型为代表的新一代人工智能技术，正以前所未有的深度和广度，重新定义“智慧电网”的内涵。传统的电网智能化更多是基于特定场景的自动化和局部优化，而未来的智慧电网，将是一个具备全局感知、自主学习、智能决策和协同控制能力的“智慧生命体”。要孕育并支撑这样一个复杂的生命体，一个强大、统一、高效的人工智能算力底座是不可或缺的基石。

能源安全的“压舱石”：应对极端挑战的必然选择

在全球气候变化加剧、地缘政治风险增大的背景下，保障电力系统的安全稳定运行面临着前所未有的挑战。极端天气事件频发，对电网的物理设施构成严重威胁；网络攻击日益复杂，对电网的数字安全防线提出更高要求。传统的应急预案和防御体系，在高度不确定性面前往往显得被动和滞后。

人工智能，特别是基于海量数据训练的大模型，能够为电网安全提供全新的解题思路。通过对气象数据、设备状态数据、电网拓扑结构进行深度分析，AI可以实现对自然灾害影响的精准预测和风险评估，提前指导防灾减灾工作。在网络安全领域，AI能够实时监测异常流量，识别新型攻击模式，实现从“被动防御”向“主动免疫”的转变。例如，训练一个“电网数字孪生”大模型，在虚拟空间中模拟各种极端故障场景，推演最优的恢复策略，将极大提升电网的韧性和抗冲击能力。这一切复杂计算和模拟推演，都离不开海量、高性能的算力支撑。

“双碳”目标的“加速器”：承载新型电力系统构建的核心使命

实现碳达峰、碳中和目标，是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，其主战场在能源领域，主阵地在电力行业。构建以新能源为主体的新型电力系统，是这场变革的核心任务。然而，风、光等新能源具有天然的随机性、波动性和间歇性，其大规模高比例并网，给电网的实时平衡、潮流控制和电能质量带来了颠覆性的挑战。

如何“看天吃饭”，实现对新能源出力的精准预测？如何“源网荷储”协同，平抑新能源波动，保证电网的动态稳定？如何优化调度，让每一度绿电都能被高效消纳？这些问题的求解，其复杂性呈指数级增长，远超传统计算方法的极限。人工智能提供了破局的关键钥匙。通过AI算法，我们可以构建精度更高的新能源功率预测模型；通过强化学习等技术，我们可以训练出能够在复杂工况下进行秒级、毫秒级优化调度的“超级调度员”；通过对海量用户用电行为的分析，可以实现精准的需求侧响应和虚拟电厂的聚合调控。这些高级智能应用的背后，是对海量多模态数据（气象、遥感、设备、市场等）进行大规模并行训练和实时推理的过程，其本质就是对算力的巨大消耗。没 有强大的算力平台，构建新型电力系统就如同“无米之炊”。

提质增效的“倍增器”：驱动企业运营管理现代化的内在需求

作为全球最大的公用事业企业，国家电网拥有世界上规模最大的输配电网络、海量的电力设备资产和亿级的终端用户。如此庞大的系统，其日常运营、资产管理、客户服务等方方面面都蕴藏着巨大的优化空间。

在资产管理方面，传统的定期检修模式成本高、效率低。通过引入AI视觉识别技术，无人机可以自主巡检输电线路，实时发现缺陷；通过对设备运行数据的深度学习，可以实现从“故障维修”到“预测性维护”的转变，极大提升资产的健康水平和利用效率。在客户服务方面，基于大型语言模型的智能客服，能够7x24小时提供更加自然、精准的服务，处理从电费查询到故障报修的各类业务，有望显著提升用户满意度和运营效率。在基建工程管理、物资供应链优化、企业经营决策等领域，AI同样能够通过数据洞察，赋能更科学、更精细化的管理。这些应用的普及和深化，将全面提升公司的全要素生产率，而这一切的实现，都需要一个能够承载多业务、多场景、大规模AI模型训练与推理的统一算力平台。

创新驱动的“策源地”：培育未来核心竞争力的战略布局

在数字经济时代，企业的核心竞争力越来越多地体现在对数据的驾驭能力和技术的创新能力上。算力平台不仅是支撑当前业务的工具，更是激发未来创新的“策源地”和“试验田”。

一个开放、易用的算力平台，能够极大地降低内部员工、科研单位、合作伙伴开展AI创新应用的门槛。它就像一片肥沃的“黑土地”，让各种创新的“种子”得以生根发芽。电网业务专家可以利用平台提供的工具，快速将自己的领域知识转化为AI模型；算法工程师可以利用强大的算力，探索更前沿的模型架构和算法；一线班组可以基于平台开发出解决实际痛点的小型应用。这种自下而上的创新活力，是企业保持基业长青的根本动力。此外，通过构建自主可控的算力底座，还能有效应对外部技术封锁风险，将核心技术和数据牢牢掌握在自己手中，为培育具有自主知识产权的“电力大模型”和行业标准奠定坚实基础。

综上所述，构建强大的人工智能算力底座，对于国家电网而言，并非“选择题”，而是关乎生存与发展的“必答题”。它是保障国家能源安全的战略需要，是支撑能源绿色转型的时代使命，是推动企业管理现代化的内在动力，更是培育未来核心竞争力的长远布局。这正是我们踏上这段旅程的根本原因。

破局之路——直面算力建设与运营的三大挑战

确立了构建算力平台的战略必要性后，我们必须清醒地认识到，这条路并非坦途。在实践中，尤其是对于国家电网这样体量庞大、体系复杂的传统基础设施企业而言，从“拥有算力”到“用好算力”，中间隔着“三座大山”。本书的核心内容，正是围绕如何“移山”而展开。

第一座山：管理的“黑箱”——缺少全生命周期的科学运营

在项目初期，许多单位对算力的认知往往停留在“硬件采购”层面。认为只要投入巨资，购买了最先进的GPU服务器，就算完成了算力建设。然而，这仅仅是万里长征的第一步。我们很快发现，算力资源如果缺乏科学、精细化的运营管理，其效能将大打折扣，甚至造成巨大的资源浪费。

需求与供给的错配：算力需求如何提报？业务部门往往难以准确量化一个AI任务究竟需要多少算力、多长时间。这导致需求提报要么过于保守，无法满足模型训练要求；要么过于激进，申请了大量资源却长期闲置。供给侧的管理部门也缺乏有效的评估工具，难以判断需求的合理性，导致“会哭的孩子有奶吃”的现象。

分配与回收的滞后：算力资源的分配过程往往依赖于人工审批和手动配置，流程冗长，效率低下，无法适应敏捷开发的需要。更严重的是，缺乏有效的回收机制。一个训练任务结束后，或者一个推理服务下线后，其占用的算力资源常常被遗忘，变成了“僵尸资源”，导致算力“睡大觉”，而新的需求却在排队等待。

使用情况的“不可知”：管理者和用户都难以实时、清晰地了解算力资源的使用情况。GPU利用率、显存占用率、网络吞吐量等关键指标如同一个“黑箱”。用户不知道自己的程序为何运行缓慢，管理者不知道资源瓶颈在哪里，无法进行有效的性能优化和容量规划。

这种粗放式的管理模式，导致算力平台的投资回报率（ROI）远低于预期。因此，建立一套覆盖需求提报、评估、分配、监控、调整、回收全生命周期的科学运营体系，是我们要攻克的第一个核心挑战。

第二座山：使用的“高墙”——智能计算的技术门槛

与传统的通用计算（CPU计算）相比，以GPU为代表的智能计算在使用上具有显著更高的技术门槛。这堵“高墙”将许多有业务需求但缺乏专业AI技能的团队挡在了门外。

复杂的软硬件环境：AI应用的运行依赖于一个复杂的软硬件栈，从底层的GPU驱动、CUDA工具包，到中间的容器化环境（如Docker），再到上层的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）和各种依赖库。版本的兼容性、环境的配置、依赖的冲突，常常让非专业用户焦头烂额。

专业的性能调优技能：要充分发挥GPU的计算效能，需要大量的专业知识。如何进行数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练？如何选择合适的混合精度训练策略？如何优化数据加载（I/O）瓶颈？如何针对特定的模型和硬件进行算子融合与编译优化？这些问题对于普通业务人员来说，几乎是“天书”。

从训练到部署的“惊险一跃”：一个模型在实验室里训练好了，不代表就能稳定地提供在线推理服务。模型的量化、剪枝、蒸馏，推理引擎的选择与优化，服务的容器化封装与弹性伸缩部署，都需要专业的工程能力。

这堵“高墙”导致算力平台往往只能被少数“专家级”用户使用，无法惠及广大的业务部门，使得AI技术难以在企业内部规模化、普惠化落地。因此，如何通过平台化的服务和专业化的技术支持，推倒这堵“高墙”，降低用户的使用门槛，是我们要攻克的第二个核心挑战。

第三座山：协同的“孤岛”——缺乏总部与省侧的一体化联动

国家电网实行“总部-省-市”等多级管理体系。在算力建设初期，各单位或多或少都进行了一些探索，形成了一批“算力烟囱”和“数据孤岛”。这种分散化、碎片化的建设模式带来了诸多问题。

重复建设与资源浪费：各单位独立采购硬件、搭建平台，技术路线不一，标准规范各异，造成了严重的重复投资。同时，由于业务的潮汐效应，某些单位的算力资源在高峰期捉襟见肘，在平峰期又大量闲置，无法在公司系统内实现资源的有效调剂和共享。

技术与经验无法沉淀复用：各单位在模型开发、平台运维中遇到的问题、积累的经验，往往局限于内部，难以在全公司范围内共享。一个省公司踩过的“坑”，另一个省公司可能还要再踩一遍。优秀的应用案例和模型算法，也难以快速推广复用，无法形成全公司的技术合力。

无法承载超大规模任务：对于类似“光明电力”这种需要动用全网数据、进行万卡级别超大规模训练的国家级大模型任务，任何一个省公司的算力资源都难以独立支撑。必须构建一个能够统一调度、协同工作的“算力大电网”，才能办成这样的大事。

因此，如何打破“孤岛”，按照“总部+省侧”一体化模式，构建一个资源可共享、任务可分工、技术可协同、能力可复用的算力运营网络，发挥整体合力优势，是我们要攻克的第三个核心挑战。

直面这三座大山，国家电网的算力建设与运营之路，从一开始就明确了其核心任务：对内，必须构建科学的运营管理体系和强大的技术支撑体系，实现“降本增效”与“降低门槛”；对外，必须打破壁垒，拉通两级，形成“一体化协同”的作战能力。 本书所阐述的“五位一体”建设思路，正是围绕这一核心任务展开的系统性解答。

破题之法——“五位一体”的算力平台建设运营总纲

面对上述挑战，我们深知，零敲碎打的改良和头痛医脚的修补是无济于事的。必须进行一场系统性的、自上而下的变革。经过不断的探索、实践与复盘，我们逐步形成并完善了一套“五位一体”的算力平台建设与运营总纲。它涵盖了顶层设计、资源管理、技术支撑、应用推广、生态建设五个相互关联、层层递进的维度，构成了本书的核心框架。

第一位：谋篇布局——以“顶层设计”定战略、立规矩

凡事预则立，不预则废。顶层设计是算力平台建设的“总纲领”和“定盘星”。它回答了“我们要建成一个什么样的平台”以及“我们应该如何组织起来去建设和运营”的根本问题。

战略定位上，我们明确了“总部统筹、省侧协同、资源共享、服务赋能”的一体化战略。总部不仅仅是算力的提供者，更是规则的制定者、标准的输出者和能力的赋能者。省侧公司则是算力的使用者、场景的创新者和应用的落地者。二者形成良性互动，共同构成一个有机整体。

组织保障上，我们推动构建了“总部+省侧”两级智算运营团队。这支队伍是算力运营体系的“神经中枢”和“执行末梢”，确保总部的战略意图能够精准传导，省侧的业务需求能够快速响应。我们为这支队伍明确了工作界面、岗位职责和协作机制，让“专业的人做专业的事”。

制度建设上，我们着力构建了一整套标准规范体系，这是算力运营从“人治”走向“法治”的关键。这套体系涵盖了从《算力使用评价标准》到《算力运营人员管理办法》，从《技术支持管理流程》到《厂商服务质量考核办法》的方方面面，为整个算力平台的有序、高效、公平运行提供了制度保障。

第二位：精耕细作——以“资源管理”为核心，实现全生命周期闭环

如果说顶层设计是“蓝图”，那么资源管理就是“施工”。我们借鉴现代工业的精益生产理念，对算力的全生命周期进行精细化管理，目标是让每一分算力资源都物尽其用，实现价值最大化。

从“拍脑袋”到“精计算”：我们建立了科学的算力需求测算机制，开发了标准化的测算模型和工具，指导业务部门从模型参数、数据规模等维度精准量化需求，实现了从“概算”到“精算”的转变。

从“人工挡”到“流程转”：我们构建了标准化的算力申请、分配、回收流程，并通过算力管理平台进行固化，实现了运营的自动化和线上化，大大提升了资源周转效率。

从“静态给”到“动态调”：我们建立了“双阈值”监控预警体系和两级协同扩容流程，实现了推理算力的分钟级弹性供给。同时，针对训练任务，建立了紧急需求快速响应通道和动态调度机制，确保关键任务按时完成。

从“黑箱”到“透明”：我们首创了“算力资源晾晒”机制，定期以月报、年报形式，向所有用户公示算力资源的水位、使用率、经济性指标等，提升资源透明度，并通过数据分析进行预警和评价，驱动用户优化资源使用行为。

第三位：保驾护航——以“技术支撑”为手段，降低使用门槛

技术支撑体系是连接“强大算力”与“广泛应用”之间的“桥梁”。我们的目标是让用户“不懂AI技术也能用好AI平台”，从提供“毛坯房”式的IaaS资源，升级为提供“精装房”乃至“拎包入住”式的PaaS和MaaS（Model as a Service）服务。

全方位的咨询服务：我们提供从数据中心规划设计、算力集群架构选型，到具体业务场景的资源配置优化等端到端的咨询服务，帮助用户“建得好、配得准”。

体系化的训练保障：我们提供覆盖训练前（集群健康检查）、训练中（故障快速恢复）、训练后（性能调优、模型适配）的全流程保障服务，确保用户的模型“跑得动、跑得快、跑得稳”。

精细化的推理优化：我们聚焦推理环节的性能瓶颈，提供从部署优化、资源调度，到分布式并行、系统架构优化等一系列服务，致力于提升应用的响应速度、吞吐量和用户体验，让模型“用得好、用得省”。

主动式的运维保障：我们建立了完善的“算-存-网”指标监测体系、健康度评估机制和高可靠保障方案（冗余、压测、演练），实现了从“被动响应”到“主动预防”的运维模式转变。

第四位：价值驱动——以“应用推广”为目标，促进成果转化

技术和平台的最终价值，体现在业务应用的成效上。我们始终坚持“以用促建”的原则，将应用推广和价值实现作为一切工作的出发点和落脚点。

让服务“找得到人”：我们编制并发布《智能算力运营服务目录》，通过线上线下多种渠道进行推广，让潜在用户清晰地了解平台能提供什么、如何获取服务。

让经验“看得见、学得会”：我们建立了常态化的成果汇编与宣传机制，定期总结提炼各单位的先进做法和优秀案例，形成《算力运营成果案例集》，树立标杆，以点带面，促进经验的快速复制和推广。

让知识“沉淀下来、流动起来”：我们高度重视知识管理，构建了算力运营知识库，系统性地收集、整理、共享从实施方案、技术文档到用户手册、排错经验等各类知识资产，将其转化为组织的核心能力。

第五位：开放共赢——以“生态建设”为愿景，汇聚内外合力

独行快，众行远。面对人工智能技术日新月异的发展，任何一个封闭的系统都无法保持长久的生命力。我们致力于构建一个开放、合作、共赢的算力生态。

引“外脑”：我们积极建设和管理算力专家团队，汇聚学术界和产业界的顶尖智慧，为我们的技术路线、战略规划提供决策支持。

交“朋友”：我们构建了算力生态合作伙伴体系，与国内外领先的硬件厂商、软件公司、算法企业、科研院所建立深度合作关系，共同进行技术研发、产品集成和市场推广。

建“标准”：我们设计了生态建设效果评价体系，从技术创新、资源引入、商业价值等多个维度，科学评估生态合作的成效，并据此不断优化运营策略。

树“样板”：我们通过选择试点单位，将生态合作的成果进行先行先试，形成可复制的推广方案，逐步扩大生态影响力。

这“五位一体”的建设运营总纲，如同一座精密建筑的五个结构性支柱，共同支撑起国家电网人工智能算力平台的宏伟大厦。它是一个有机的、持续迭代的系统，确保我们的算力建设不仅“建得起来”，更能“管得明白、用得流畅、价值彰显、生态繁荣”。

未来展望——迈向“算力网络”与电网“智慧生命体”

站在今天的时点回望过去，我们为已经取得的阶段性成果感到欣慰。但我们更清楚，这仅仅是漫漫征途的开始。人工智能和算力技术的发展一日千里，未来的智慧电网形态也必将持续演进。我们必须以更加开放的心态和更具前瞻性的视野，思考和布局未来。

从“算力中心”到“算力网络”

当前的“总部+省侧”一体化体系，解决了两级协同的问题，但本质上仍是多个算力中心的集合。未来的终极形态，将是“算力网络”。这个概念借鉴了电网的运行模式，目标是让算力像电力一样，实现“云-边-端”的统一调度、按需分配、即取即用。

东西南北一张网：我们将致力于打破地理和行政的分割，通过先进的网络技术（如RDMA、DPU）和云原生调度平台，将全国各地的算力资源真正“连接”成一张逻辑上的“算力网”。届时，一个部署在华东的任务，可以无缝地调用华北的空闲算力，实现资源利用率的极致优化。

算力与电力的深度耦合：作为电网企业，我们拥有独特的优势。未来的算力网络将与电力网络深度融合，实现“算力跟着绿电走”。我们可以将高耗能的训练任务，智能调度到那些风、光资源丰富、电价低廉的地区的数据中心执行，真正实现绿色计算，助力“东数西算”和“双碳”目标。

云边端一体化协同：大量的AI应用场景发生在电网的边缘侧，如变电站、输电塔、配电房。未来的算力网络将覆盖“云-边-端”全场景，云端负责大规模模型训练和全局决策，边缘端负责低时延的实时推理和本地自治，终端负责数据采集和简单处理，形成高效协同的分布式智能体系。

从“AI赋能”到“AI原生”

当前，我们更多地是在用AI技术来“赋能”现有的电网业务流程。而在未来，随着技术的成熟和应用的深化，我们将迈向“AI原生”（AI-Native）的时代。这意味着业务流程、组织架构甚至商业模式，都将围绕AI和数据进行重构和设计。

“电力大模型”的深度演进：我们正在训练的“光明电力”大模型，将从目前的语言和视觉能力，向更深度的多模态融合、科学计算、决策控制能力演进。它将不仅仅是一个问答工具或分析助手，而是真正成为智慧电网的“数字大脑”，能够理解复杂的电网物理规律，进行长周期的趋势预测和短周期的实时控制。

AI for Science的兴起：我们将推动AI技术从赋能工程应用，向赋能基础科学研究延伸。利用AI和高性能计算，加速在新材料（如常温超导）、气象物理、电工理论等领域的研究突破，从源头上解决制约电力行业发展的瓶颈问题。

“无人驾驶”的电网：借鉴自动驾驶技术的发展路径，未来的电网也将逐步实现更高阶的自主运行能力。从L1级别的辅助操作，到L2、L3级别的部分自主调控，最终迈向L4乃至L5级别的“无人电网”。在这个终极形态下，电网将成为一个能够自我感知、自我诊断、自我修复、自我优化的“智慧生命体”。

从“技术引领”到“生态主导”

随着我们算力平台和技术能力的不断成熟，国家电网不仅将是技术的应用者，更有机会成为行业标准和生态的引领者。

构建能源行业的“AI底层系统”：我们将致力于将算力平台、电力大模型和一系列行业应用，打造成一个开放的、标准化的“能源AI底层系统”。通过API接口、SDK工具包等形式，向全行业乃至全社会开放我们的AI能力，赋能上下游合作伙伴，共同构建繁荣的能源智能化应用生态。

引领行业标准制定：我们将积极参与甚至主导电力行业在AI应用、数据治理、算力网络等领域的标准制定工作，将我们的实践经验上升为行业规范，推动整个行业的健康、有序发展。

结语：一份邀约，一个开端

在方法论层面，本书并非单纯的技术手册。智算中心的建设与治理，本质上是把“算力”从一批批孤立的硬件采购，收敛为跨总部与省侧、跨技术栈与业务场景的多尺度资源秩序——这与 RC 理论体系（过程实在论：观察收敛与确定性生成）的视角一脉相承：算力平台的“一体化”，对应不同层级观察者对资源分布形成可共享的收敛共识；“资源晾晒”与“使用评价”，是评估权从黑箱走向公共场域、避免评估异化的运营化尝试；而“弹性扩容”“适度超前”“动态调整”，则是其实践论中“保持选择权在场”“以冗余与容错对冲不确定性”在基础设施尺度上的落地。本书后续的运营体系、技术支撑与生态建设各章，均可循此线索回溯到该体系的秩序论与实践论。读者若对哲学根基有兴趣，可循此入口回溯。

本书既是一份总结，也是一份新的起点。它系统性地记录了国家电网在人工智能算力领域的思考与实践，我们毫无保留地分享了走过的弯路、总结的经验和对未来的构想。我们深知，在这条前无古人的探索之路上，我们仍是“小学生”，还有无数的未知等待我们去探索。

因此，这本书更是一份诚挚的“邀约”。我们邀请每一位读者，无论是来自能源行业的同仁，还是来自信息技术领域的专家，或是关心国家基础设施智能化发展的社会各界朋友，都能通过这本书与我们进行一场思想的对话。我们期待您的批评与指正，渴望您的智慧与洞见。

智慧电网的未来，波澜壮阔，前景光明。我们坚信，在澎湃算力的驱动下，这张承载着十四亿人光明与希望的电网，必将变得更加坚强、更加智能、更加绿色。让我们携手并肩，共同拥抱这个伟大的算力时代，以智慧和汗水，共同赋能一个更加美好的未来。

是为序。