商业化之后，AI+核聚变能否成为现实？
在过去的几十年里，核聚变被誉为“终极能源”的梦想一直悬而未决。如今，这一梦想正逐渐显现出现实的轮廓。美国能源部长近日表示，核聚变商业化发电将在8年内实现。这一表态不仅引发了能源界的广泛关注，也在科技圈，尤其是人工智能领域，激起了新的波澜。
核聚变，这一模仿太阳能量释放机制的技术，曾被认为遥不可及。但随着技术突破和资本涌入，它正从实验室走向现实世界。而在AI训练日益依赖高密度算力和海量能源的当下，核聚变的商业化或许将成为AI发展的关键转折点。
核聚变发电：从幻想到现实
核聚变的原理并不复杂：将两个轻原子核融合为一个重核，释放出巨量能量。与传统核裂变不同，聚变过程不产生高放射性废料，核事故风险几乎不存在。更重要的是，聚变燃料如氘和氚在地球上储量丰富，几乎取之不尽。
过去，核聚变的最大障碍是技术瓶颈。要实现稳定的聚变反应，需要在极高温度下控制等离子体，这对材料、控制系统和能量输入提出了极高要求。但近年来，多个国家和企业在这一领域取得了突破性进展。
有报道指出，首座商用聚变堆有望在2035年前后建成，而大规模应用可能需至2050年左右。这种时间差异反映出不同机构对技术落地的评估，但无论如何，核聚变已不再是科幻小说中的设定。
AI训练的能源焦虑
人工智能的崛起带来了前所未有的算力需求。大模型训练动辄需要数百张高性能GPU，运行数周甚至数月。
以GPT-3大模型为例，其训练耗电总量大约为1280兆千瓦时，也就是128万度电，相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。
这种能源消耗不仅成本高昂，也对环境造成压力。目前，AI训练主要依赖传统电网供电，而电网中的能源结构仍以化石燃料为主。尽管部分数据中心已转向风能、太阳能等清洁能源，但其稳定性和密度仍难以满足AI训练的需求。
一项研究指出，AI模型训练的碳排放量已接近航空业的水平。这引发了业界对“绿色AI”的呼声，但在现有能源体系下，实现真正的低碳AI仍面临重重挑战。
一场能源革命的交汇
核聚变的商业化，或许正是AI行业所等待的“能源奇迹”。
首先，核聚变发电的能量密度极高。理论上，1克氘氚燃料可释放的能量相当于8吨石油。这意味着，未来的数据中心可以在更小的空间内获得更强的能源支持，极大提升算力密度。
其次，核聚变发电几乎不产生碳排放。这对AI行业来说，是一次脱碳的契机。随着监管趋严和环保压力加大，AI企业将不得不寻找更清洁的能源来源。核聚变的零碳特性，正好契合这一趋势。
第三，核聚变的稳定性和可控性也为AI训练提供了保障。相比风能和太阳能的波动性，聚变发电可以实现持续供电，避免训练中断或能耗不均。
此外，文章中提到，核聚变技术的商业化将带动相关产业链的发展，包括高温材料、等离子体控制系统、超导磁体等。这些技术也可能反哺AI硬件的发展，推动芯片、冷却系统等领域的革新。
AI与核能的共振时代
实际上，很多AI相关企业早已开始了对核电站的布局，只不过受限于技术，当下使用的基本都还是通过核裂变释放能量的核电站。
2024年9月20日，微软就宣布和美国最大清洁能源供应商联合能源公司签订了20年供电协议，正式启动三哩岛核电站1号反应堆的重启事宜。这是美国历史上首次由单一用户“包揽”单个商业核电站的全部发电量。
2025年8月，亚马逊则和X-Energy、韩国水电核电公司（KHNP）及斗山能源（Doosan Enerbility）达成战略合作，旨在加速Xe-100第四代先进小型模块化反应堆（SMR）及TRISO-X燃料在美国市场的部署。此举也被认为是亚马逊在为自家的AI寻找能源。
核聚变发电的加速推进，正在为AI行业打开一扇新的大门。在能源焦虑日益加剧的背景下，聚变技术提供了一个可能的解法——高密度、零碳、稳定。
AI的发展不只是算法的进步，更是能源的革新。未来，或许我们将看到一个由核聚变驱动的AI世界，数据中心不再依赖煤电，而是由微型聚变堆供能；模型训练不再受限于电力成本，而是以更低碳的方式运行。