近年来，AI大模型的训练与推理能耗正以指数级速度增长。斯坦福大学2023年发布的AI指数报告显示，GPT-3训练过程消耗了约1287兆瓦时电力，这一数字相当于美国普通家庭120年的用电量；而GPT-4的能耗更高，达到GPT-3的数倍。作为AI领域的核心参与者，微软的Azure云平台承载着大量AI计算任务，其2022年数据中心能耗同比增长15%，碳排放压力也随之日益凸显。传统化石燃料发电虽稳定，但碳排放较高；太阳能、风能等可再生能源又受天气影响波动较大，很难满足AI计算7×24小时持续高功率的需求。
在这样的背景下，微软把目光转向了核聚变技术。2023年5月，微软与华盛顿州的核聚变企业Helion Energy签订协议，约定Helion需在2028年前向微软供应至少50兆瓦的核聚变电力，合同期限长达20年。Helion的基地位于华盛顿州Chelan县Malaga的哥伦比亚河岸，目前正加速建设第8代核聚变反应器Polaris，其目标是实现净能量输出——也就是反应器产生的能量能超过输入的能量。
Helion的核心技术是脉冲等离子体核聚变，和传统托卡马克装置不同，它采用磁场约束等离子体，通过脉冲压缩把氘-氚混合燃料加热到1亿度以上（太阳核心温度大约是1500万度），从而引发聚变反应。到2023年底，Helion的第7代反应器Trenta已经成功实现了1亿度的等离子体温度，还完成了超过10000次聚变脉冲实验。Polaris反应器预计会进一步提升能量输出效率，目标是每脉冲产生100兆瓦的峰值功率，持续10毫秒，年发电量能达到50兆瓦以上。这项技术的优势很明显：反应过程零碳排放，燃料来源丰富（氘可以从海水中提取），产生的放射性废料不仅少，半衰期还短（只有数十年）。
对微软来说，核聚变电力不仅能满足AI业务的高能耗需求，还能助力其实现2030年碳中和的目标。根据微软2023年的可持续发展报告，如果Helion的技术能如期落地，微软数据中心的碳排放将减少约10%。而对核聚变行业而言，这次合作是商业化进程中的重要里程碑——它是全球首个大型科技企业与核聚变公司签订的电力采购协议，能为行业吸引更多投资注入信心。
行业动态上，2024年1月，谷歌宣布向核聚变公司Commonwealth Fusion Systems投资3亿美元，目标是在2030年前实现商业化核聚变发电；同年3月，美国能源部向8家核聚变企业提供了总计13亿美元的资助，以加速技术研发和商业化落地。除此之外，中国的“人造太阳”EAST装置在2024年2月实现了403秒长脉冲高参数等离子体运行，创下新纪录，这也表明全球核聚变技术的竞争正变得越来越激烈。
快报