在当前的能源需求与气候变化的背景下，核聚变技术作为一种潜在的清洁能源解决方案，引起了全社会的广泛关注，年初，国务院国资委还明确可控核聚变为未来能源的唯一方向。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它在加速实现核聚变商业化方面扮演着越来越重要的角色。
核聚变成为AI耗能的唯一希望
“AI的尽头是光伏和储能！我们不能只想着算力，如果只考虑（与生成式AI有关的）计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。”近日，网传英伟达创始人黄仁勋在公开场合发表了此番言论。虽然后来被证实为误传，但这一事件反映了人们对于AI能耗问题的关注。
马斯克指出，随着人工智能（AI）技术的发展，特别是数据中心对能源需求的不断增加，全球可能在2025年前后经历能源供应短缺。
山姆·奥特曼联合微软共同投资核聚变公司Helion Energy，他本人出资了3.75亿美元，希望2028年用上核聚变商业发电。
国际能源署（IEA）2024年的一份报告也预测，由于人工智能和加密货币的发展，全球数据中心的用电量不久后将大幅增加两倍。该机构表示，2022 年，全球数据中心的用电量约为460太瓦时，到2026年可能增至620至1050太瓦时，分别相当于瑞典、德国的年用电量。
AI的耗电量在指数增长，而当下的供电量仅为线性增长，核聚变发电成了可供AI消耗的唯一希望。
AI成为核聚变商业化的新引擎
长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！
从此，科学家可以防止可控核聚变的中断，产生足够能量所需的高功率聚变反应，也就更有可能了。这项重大突破，成果已经登上Nature。
AI在核聚变科研中的应用正变得日益广泛和深入，从数据分析到模拟预测，再到控制反应过程，AI的技术正在为核聚变研究带来革命性的进展。以下是几个典型应用场景
数据分析与模式识别：核聚变实验产生的数据量巨大且复杂，AI和机器学习算法能够高效地处理这些数据，识别其中的模式和规律。例如，通过分析等离子体的行为数据，AI可以帮助研究人员理解等离子体稳定性的关键因素，以及如何控制等离子体状态避免不稳定现象。
实验预测和模拟：在理论物理和实验物理之间，AI桥接了一条高效的路径。AI模型能通过已有的实验数据学习，预测核聚变实验的结果，减少了盲目实验的次数和成本。此外，AI还能够模拟核聚变反应过程，为研究人员提供了一个无风险的虚拟实验场，帮助他们预见实验可能的结果和问题。
反应堆设计优化：AI不仅能够分析和预测，还能参与到核聚变反应堆的设计过程中。通过运用AI算法，研究人员可以优化反应器的结构布局、材料选择和冷却系统设计等，使得整个系统更加高效、稳定。AI的这一应用，极大地加速了从理论设计到实际构建的过程。
控制系统的发展：AI技术的另一个重要应用是在核聚变反应器的控制系统中。核聚变过程需要精确控制等离子体的温度、压力、密度以及磁场等多个参数，AI能够实时分析等离子体状态，预测其短期内的行为变化，并自动调整控制参数，以保持反应的稳定进行。
故障预测与维护：通过持续监控反应器的运行状态，并利用AI进行数据分析，可以预测并识别潜在的设备故障和性能下降问题。这种预测性维护能够大大减少意外停机的时间，提高核聚变反应器的安全性和经济性。
与此同时，近年来，全球核聚变项目喜报连连。商业核聚变在不到十年的时间里从科幻小说变成了科学事实。相信在AI的加持下，通过数据分析、模拟预测以及优化控制等方面的贡献，AI不仅加速了核聚变研究的进度，还为实现清洁、安全、高效的能源提供支持，为人类的可持续发展开辟了新途径。AI在核聚变研究中的应用正在全方位地推动这一技术向商业化迈进。
