在8月20日的《華盛頓郵報》上，一篇名為《Opinion: The world-saving potential of nuclear fusion just got a huge boost》的文章引起了廣泛關注。文章重點討論了隨著人工智能技術的加速發展，無限清潔能源的目標已近在眼前。以下是對文章內容的詳細解讀和分析：

2023 年 1 月 5 日，法國國際核聚變項目 Iter 正在組裝一個模塊。

在過去五年中，對核聚變能源的追求(即在地球上復制太陽和恒星的能量產生過程)已經引起了大眾極大的興趣，私人資本和政府戰略計劃已經投入超過60億美元(小編補充：依據FIA2024年報告實際已超過70億美元)。同時，全球各地的國家實驗室和設施在核聚變研究方面取得了顯著進展，這進一步證實了核聚變作為一種清潔、安全且幾乎無限的能源的潛力。

實現商業化核聚變生產已經成為全球范圍內的一場競賽。許多私營公司正在推廣新技術，并承諾在未來幾年內實現商業化核聚變。雖然這令人興奮，但那些聲稱商業化核聚變僅幾年之遙的說法可能低估了所需的研究和開發工作。將近年來的研究成果轉化為實際的商業化核聚變技術，仍需要大量的科學進步、工程創新和成本控制策略。

為了實現白宮設定的十年核聚變能源發展目標，美國科學家們認為不能僅僅依賴托馬斯·愛迪生式的試錯方法來構建商業核聚變反應堆。這種方法雖然推動了工業革命，但對于核聚變而言，成本過高且進展緩慢。相反，一種革命性的方法正在形成：利用人工智能和高性能計算的聯合力量來推動核聚變創新，有望將開發時間縮短數十年。

人工智能改變世界的潛力已經引起了極大的關注，盡管許多說法可能未能完全實現其承諾。然而，我相信核聚變可能會成為人工智能的“殺手級應用”，證明人工智能在實現真正能夠拯救世界的創新方面的價值。

任何核聚變系統的核心都是一團燃燒的等離子體，這是一種超高溫(至少1億度)的電離氣體，其中的原子正在融合。在過去三十年里，這種熱等離子體的計算模型經歷了顯著的發展。它們最初依賴于昂貴的大規模實驗觀測數據，是經驗性的。現在，這些模型已經轉變為基于物理基本定律的預測性模型，并通過實驗得到了廣泛的驗證。

目前對核聚變裝置的模擬已經非常接近真實情況，研究人員正在不斷努力完善這些模型。這種向預測性模型的轉變，是一個巨大的科學成就。

去年，位于加利福尼亞州的勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的國家點火裝置取得了令人矚目的成果，這證明了預測性模型的力量。CNN描述了這一過程：“向裝有胡椒大小燃料艙的圓柱體發射近200束激光”，這些成果展示了十年來通過預測性模型進行的密集科學研究，其中至少三次實現了聚變點火。核聚變領域眾多最新進展都得益于這種增強的預測能力。

將人工智能與預測性模型結合使用，我們開始看到其革命性的潛力。普林斯頓大學的研究人員已經在使用機器學習來預測和消除等離子體不穩定性，這對于每毫秒必須做出的重要決策至關重要，以控制等離子體并保持聚變反應的進行。人工智能使這些決策更加迅速，更快地引導等離子體遠離不穩定狀態。我們還可以利用人工智能來評估加熱聚變容器內等離子體的最佳方法，并加速最新一代預測模擬工具的發展。

盡管前景光明，但人工智能在核聚變方面的全部潛力才剛剛顯現。面對數千億種可能的核聚變反應堆設計，我們需要知道哪一種最適合商業核聚變發電。這不僅需要技術分析，還需要對未來能源市場和建設成本進行假設。建造商業核聚變反應堆還需要精密工程和協調制造。使用傳統模型分析反應堆設計需要數月時間，而快速的人工智能模型正在學習和取代這些傳統模型，將分析時間從數月縮短到數小時，使尋找最佳或最可行的商業核聚變反應堆成為可能。

當然，僅僅依靠數據模擬的解決方案是遠遠不夠的。為了實現核聚變技術的商業化，必須建造試驗性的核聚變工廠并成功發電。這一過程需要巨額投資，可能高達數十億美元，但對于一個有望在未來每年數萬億美元的能源市場中占據主導地位的技術而言，這樣的投資是合理的。此外，為了推動這一技術的發展，還需要吸引和培養頂尖人才，發展高技能的勞動力隊伍，并加強國際合作，以便更有效地共享知識、設計和實施新的實驗方法和技術。

核聚變作為一種大規模能源解決方案的前景是樂觀的。這不是一個是否會實現的問題，而是一個時間問題。預計到本世紀末，清潔、安全、可持續的核聚變反應堆將廣泛用于為城市、鄉鎮、數據中心和工廠提供電力。這些反應堆將無聲地融入環境，無需依賴傳統的管道和運輸方式，也不會給貧困社區帶來環境污染。核聚變技術能夠在需要的地點和時間提供所需的能源，同時避免了向大氣中排放二氧化碳。