Em 2 de novembro, o sistema integrado de alimentação em alta tensão DC de 800 volts da Envision Energy foi conectado de ponta a ponta com sucesso na Base Estelar de Ulanqab da Envision. Trata-se do primeiro sistema integrado de alimentação em alta tensão DC de 800V do mundo a entrar em operação comercial em um grande data center de IA, composto pelo controlador Envision Tianshu, transformador de estado sólido (SST), sistema de armazenamento de energia em corrente contínua (BESS) e conversor DC/DC, inaugurando um novo modelo de alimentação e distribuição de energia para data centers de IA.
A Base Estelar de Ulanqab da Envision entrou em operação em agosto deste ano, com capacidade planejada de 3 gigawatts (GW). Após a conclusão, poderá suportar processamento paralelo de um milhão de placas e uma capacidade computacional de um milhão de P, com proporção de conexão direta de energia verde superior a 80%.
Com o aumento contínuo da densidade de computação de IA, a arquitetura tradicional de alimentação e distribuição de energia de data centers enfrenta múltiplos desafios, como eficiência, ocupação de espaço e resposta a cargas dinâmicas. O foco da competição em alimentação de energia para IA também está migrando da eficiência de conversão de equipamentos individuais para a estabilidade, flexibilidade e capacidade de controle colaborativo de todo o sistema de alimentação sob cargas reais.
Para enfrentar os desafios acima, a Envision construiu um novo sistema de controle e proteção de distribuição de energia em alta tensão DC com núcleo em "controlador Tianshu + transformador de estado sólido + sistema de armazenamento de energia em corrente contínua + conversor DC/DC". Com base em modelagem de simulação, análise de estabilidade e otimização de estratégias de controle de energia, o controlador Tianshu coordena o transformador de estado sólido e o sistema de armazenamento de energia, permitindo a correspondência dinâmica entre o fornecimento de energia e a carga computacional, respondendo rapidamente às flutuações instantâneas de potência das GPUs, suavizando os impactos de potência e garantindo a operação estável do sistema de alimentação.
Esta aplicação comercial, sob carga real de treinamento de GPUs, concentrou-se na verificação de três capacidades principais: primeiro, o transformador de estado sólido converte diretamente corrente alternada de 10 quilovolts em corrente contínua de 800 volts, adaptando-se de forma estável a diversas condições operacionais; segundo, o sistema de armazenamento de energia em corrente contínua possui capacidade de suporte tanto para suavização de potência em nível de segundos quanto para alimentação de reserva em nível de minutos; terceiro, a coordenação em nível de milissegundos entre o transformador de estado sólido e o armazenamento de energia permite a absorção local das intensas flutuações de potência geradas pelo treinamento de GPUs.
Em 2026, a "sinergia entre computação e energia" foi incluída pela primeira vez no "Relatório de Trabalho do Governo" e incorporada ao esboço do "15º Plano Quinquenal"; em maio, a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, a Administração Nacional de Energia e outros quatro departamentos emitiram conjuntamente o "Plano de Ação para Promover a Capacitação Mútua entre Inteligência Artificial e Energia", que estabelece claramente "incentivar a configuração de armazenamento de energia com formação de rede em instalações de computação" e "aperfeiçoar as políticas de conexão direta de energia verde em instalações de computação". Segundo estatísticas da Administração Nacional de Energia, em 2025 o consumo de eletricidade dos centros de computação do país atingiu 170 bilhões de quilowatts-hora, e até 2030 esse número deverá chegar a 800 bilhões de quilowatts-hora.
Huang Zhiyong, vice-presidente sênior da Envision Energy, declarou que a operação comercial do primeiro sistema integrado de alimentação em alta tensão DC com transformador de estado sólido de 800V do mundo não apenas fornece um caso de aplicação de engenharia dessa arquitetura em grandes data centers de IA, mas também oferece uma validação de engenharia replicável para a implementação em escala da sinergia entre computação e energia.