10月16日，美国核聚变公司Commonwealth Fusion Systems（CFS）宣布与全球顶尖AI团队Google DeepMind达成深度合作，以AI技术为纽带推动核聚变研究与商业化进程，此举也将会为全球聚变技术的突破注入新动能。
一、战略耦合：AI与核聚变的“双向赋能”合作框架
双
方本次的合作，并非单一技术嫁接，而是基于双方核心优势的战略协同。一方面，CFS凭借数十年托卡马克装置物理研究积累，以及对商业核聚变能源路径的精准把控，为AI技术提供了真实且复杂的应用场景；另一方面，Google DeepMind以其在强化学习、多模型整合等领域的技术沉淀，为核聚变装置的运行优化、控制革新提供关键工具支撑。
合
作的核心载体围绕两大方向展开：
其一，基于Google DeepMind开源软件TORAX，构建等离子体物理模拟的多AI模型整合体系，为CFS旗舰装置SPARC的运行规划提供技术基础；
其二，将AI技术深度融SPARC的实时控制与热管理系统，探索核聚变装置“智能运行”的新范式。
此外，双方的合作还延续了长期战略绑定——今年早些时候，Google已加码对CFS的投资（全球
核聚变巨头CFS，完成新一轮超8亿美元融资），
并承诺在2030年代初从CFS首座ARC核聚变发电厂采购200MW电力（创纪
录签约！CFS与谷歌达成史上最大规模售电协议），
形成“技术研发-产业落地-市场应用”的闭环。
二、
技术落地：AI如何破解核聚变运行的核心难题？
核
聚变装置的运行优化与实时控制，是制约其商业化的关键瓶颈。托卡马克装置作为主流核聚变装置类型，需在强电磁环境下维持超高温等离子体的稳定状态，涉及燃料注入、射频加热、电流控制等数十个变量的协同调节，传统人工操作与单一模拟工具难以应对其复杂性。而Google DeepMind的AI技术，正通过以下路径破解这一难题。
1.强
化学习驱动SPARC运行规划
Goog
le DeepMind的强化学习技术，已经在围棋与生物项目中验证其解决复杂问题的能力。在SPARC装置中，该技术被用于探索多变量组合下的最优运行配置：AI通过模拟数千种燃料注入量、射频加热强度、电磁铁电流的组合方案，在确保装置不突破运行极限的前提下，筛选出能最大化等离子体性能的参数组合，为SPARC的实际运行提供精准的前期方案。
2.实时控
制重构托卡马克操作逻辑
DeepMind正将AI整合为SPARC控制系统的核心组件，构建“场景训练目标驱动-动态调整”的运行模式：首先，基于不同电磁环境、等离子体状态的场景数据，训练AI掌握托卡马克控制系统的操作逻辑；其次，为AI设定“最大聚变功率”“最小热损耗”等高层目标；最终，由AI实时响应装置运行数据，动态调整控制参数。
这一技术已在前
期研究中得到验证。在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）瑞士等离子体中心（欧洲顶尖的聚变研
究实验室：瑞士等离子体中心（SPC））的“TCV”）
项目中，Google DeepMind的AI通过强化学习确定了磁体控制方案，不仅实现了装置稳定运行，还探索出新型等离子体配置。
而在SPARC中，该技术进一步延伸至热管理领域——针对等离子体热排气与“偏滤器”壁面接触的问题，AI可通过模拟不同等离子体形状，引导热排气走向，在保证部件冷却的同时最大化装置性能，并能根据SPARC运行中获取的新数据动态优化策略。
三、关键枢纽：T
ORAX如何打通多模型计算的技术壁垒？
在AI赋能核聚变的
过程中，Google DeepMind于2024年推出的开源软件TORAX，扮演了“技术枢纽”的角色。此前，核聚变等离子体的模拟需依赖多个独立软件项目与编程语言的“拼凑式”协作，计算效率低且数据整合难度大；而 TORAX通过两大核心能力，彻底改变了这一现状。
一方面，TORAX基
于Google数值计算软件JAX，构建了多AI模型整合框架。其可将分散在不同项目中的AI模型（如等离子体稳定性模拟模型、热损耗计算模型）的结果高效整合，转化为超高速统一计算，大幅缩短模拟周期。
另一方面，TORAX支持最新硬件加速处理器，进一步提升计算效率，为 SPARC的运行规划与实时控制提供“算力支撑”。
目前，TORAX已获得
全球核聚变领域的广泛认可，多个研究团队已参与其开发与验证，CFS也持续投入资源推动其迭代——这一开源工具的普及，不仅将加速双方合作进程，更有望为整个核聚变行业提供标准化的计算平台，降低技术研发门槛。
参考链接：
- https://blog.cfs.energy/with-ai-alliance-google-deepmind-and-cfs-take-fusion-to-the-next-level/