AI将如何助力聚变能在2030年代从实验室走向电网

A close up of a blue eye in the dark but looks like a fusion reaction: Advancements in fusion and AI demonstrate how the energy could be mainsstreamed in the next five to 10 years
Advancements in fusion and AI demonstrate how the energy could be mainsstreamed in the next five to 10 yearsImage: Unsplash/Luke Jones
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  • 政府和产业的动向表明,聚变能最早可能在2030年代开始向国家电网供电,标志着其从实验阶段迈向部署阶段。

  • 谷歌DeepMind与Commonwealth Fusion Systems的合作表明,先进人工智能如何助力克服聚变领域一些最具挑战性的物理难题。

  • 全球发展表明,聚变正成为具有巨大经济潜力的战略性技术领域,未来清洁能源价值可达数万亿美元。

全球对聚变能(一种可能安全、丰富且零碳的电力来源)的追求已进入决定性阶段,据国际原子能机构(IAEA)称。

美国能源部于10月发布的一份新的聚变路线图概述了该技术如何在2030年代初期进入美国的能源结构。

“聚变是真实的、近在咫尺的,并已准备好协同行动,”表示该部门聚变能科学办公室副主任Jean Paul Allain。

人工智能(AI)有望助力将这一目标变为现实。

就在美国能源部宣布加速聚变能开发与商业化国家战略的同一天,AI研究公司谷歌DeepMind与聚变能初创公司Commonwealth Fusion Systems(CFS)宣布开展一项研究合作,以助力加快将聚变能输送至电网的时间表。

“我们在AI领域的专业能力与CFS尖端硬件的结合,使这一合作成为推进聚变能基础性发现的理想伙伴,造福全球研究界,并最终造福全人类,”谷歌DeepMind聚变团队在一篇博客文章中写道。

美国能源部长克里斯·赖特(Chris Wright)指出,AI的新兴作用在于其可能推动材料科学、恒星聚变过程数字建模和分子动力学方面的突破,并以此强调了这一点。“人们很难高估人工智能的催化作用,”他表示。

全球竞相实现聚变发电

聚变是驱动太阳和恒星的过程,它有望提供几乎无限的能源,且不产生碳排放或长寿命废物,自20世纪50年代以来一直令科学家振奋。尽管实现净能量增益长期以来是一项科学挑战,但多个方面的进展正在加速,使该技术进入世界经济论坛全球未来能源技术前沿理事会的视野。

自20世纪80年代以来,33个国家和数千名工程师与科学家合作建造并运行了一台“托卡马克”(一种磁约束聚变装置),作为ITER项目,全球最大的聚变实验。

与此同时,各国政府、公用事业公司和私营行业正在扩大聚变生态系统。至少有45家公司正在全球范围内寻求商业化聚变,国际原子能机构报告称,目前已有超过160座聚变设施已投入运营、在建或规划中。来自谷歌、全球能源公司埃尼(Eni)和微软等终端用户的早期购电协议,表明行业信心正在增强。

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聚变从科学实验迈向商业现实,最明显的标志之一,是国际原子能机构(IAEA)发布的《2025年世界聚变展望》中提到的一个里程碑:这是首次对聚变能部署进行的全球建模。

该研究由麻省理工学院开展,预测聚变发电量将从2035年的2太瓦时增至2050年的375太瓦时,并在2100年前接近25,000太瓦时。该分析强调,随着清洁电力需求激增,聚变有望为全球国内生产总值增加数万亿美元。

建模还凸显了聚变的经济价值:据国际原子能机构称,随着清洁发电需求上升,聚变有望为全球国内生产总值增加数万亿美元。

各国政府日益将聚变视为战略领域。近期一份报告(来自瑞士公司EconSight,该公司追踪技术趋势与专利)显示,2016年至2023年间,中国在该领域处于领先地位,申请了67%的世界级聚变专利,美国为19%,欧洲为5%。

AI如何助力推进等离子体物理

然而,在聚变成为能源结构的重要组成部分之前,仍存在重大障碍。在磁约束聚变中控制等离子体颇具挑战,因为它必须在较长时间内保持约束,并处于稳定、确定的体积范围内。热量和压力会使其膨胀,但一旦与反应堆壁接触,便会立即冷却并使聚变反应中止。

DeepMind与CFS的合作建立在利用AI成功控制等离子体的工作基础之上。与瑞士等离子体中心(EPFL,即洛桑联邦理工学院,École Polytechnique Fédérale de Lausanne)的学术合作伙伴合作,谷歌证明深度强化学习能够控制托卡马克的磁体,以稳定复杂的等离子体形状。该团队还开发了TORAX,一种快速且可微分的等离子体模拟器。

DeepMind现将把这些工具应用于CFS的项目。将TORAX与强化学习或进化搜索方法(如AlphaEvolve)相结合,AI智能体可探索大量运行情景,找出实现净能量产出的最高效路径。

DeepMind还在开发一种AI试点,用于控制磁构型、优化聚变功率,并管理CFS位于波士顿郊外的SPARC反应堆的热负荷。

Image: 路透社/Toby Melville

CFS计划在2030年代初使其首座电网级聚变电站投入运行,并已获得谷歌和埃尼的包销协议,后者价值超过10亿美元。两家公司也均为投资方。CFS表示,在材料资源不受限制的情况下,到2050年,其每年最多可生产1,000座电站。

CFS正与Helion展开竞争,后者是另一家美国聚变初创公司,由OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼(Sam Altman)支持,计划在2028年前投运一座聚变发电厂,并已与微软签约成为其首个包销合作伙伴。

随着AI加速商业化进程,聚变能正从一项雄心勃勃的科学计划,转变为本世纪最具影响力的市场之一。

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