微軟希望我們相信AI將攻克實際可用的聚變能源問題,推動AI發展

微軟認爲 AI 可以加速將核聚變發展爲一種實用的能源，而這反過來又可能加快解決如何爲 AI 提供動力的問題。

在發電領域，核聚變技術與量子計算類似，目前僅存在於理論和實驗室試驗中，尚未在實際規模上應用。試驗反應器僅能短暫地產生超過所消耗能量的反應。

愛好者們相信，這項技術將帶來取之不盡的清潔能源，對微軟而言，這一前景尤其令人期待，因爲微軟正在開發對能耗有着極大需求的 AI 產品。

因此，微軟研究院與多位核聚變領域的知名專家看到了藉助機器學習（現已統稱爲 AI）推進技術前沿的機會。

微軟研究院的三位專家 Kenji Takeda、Shruti Rajurkar 和 Ade Famoti 在週三發佈的一篇文章中寫道：“追求核聚變作爲一種無限且清潔的能源來源，一直是人類最雄心勃勃的科學目標之一。儘管可擴展的聚變能源仍需數年時間才能實現，但研究人員現在正探索如何利用 AI 加速聚變研究，並更早將這種能源投入電網。”

這種探索的一部分工作已於今年三月在微軟研究院首屆聚變峰會上展開，該峰會匯聚了希望藉助 AI 加速聚變研究的科學家們——巧合的是，微軟正斥資數十億美元押注這一技術。

微軟研究加速器部門的企業副總裁兼常務董事 Ashley Llorens 在活動開幕時表示，若能通過計算與 AI 應用推動可持續發展，將是一件多麼宏大的事情。

這種設想顯得尤爲必要，因爲目前的 AI 並非可持續發展。正如聯合國環境規劃署去年所指出的：“日益增多的數據中心用以容納 AI 服務器，這些數據中心產生電子廢棄物；它們大量消耗水資源，而許多地區的水資源已日益匱乏；它們依賴關鍵礦物和稀有元素，而這些資源往往以不可持續的方式開採；並且它們消耗巨量電力，促使溫室氣體排放，從而加劇全球變暖。”

微軟目前應對 AI 環境影響的舉措包括支付碳補償費用、獲取清潔能源，以及通過持續的硬件與軟件優化工作，使其 AI 工作負載和數據中心更加高效。假如核聚變的實現能被進一步加速，這也許能在一定程度上抵消其業務造成的環境影響，前提是未來十年左右的排放不會使問題惡化到無法修復的地步。

普林斯頓等離子體物理實驗室實驗室主任、前英國原子能管理局首席執行官 Steven Cowley 爵士在主題演講中指出，爲了弄清 AI 是否能成爲“找出真正以消費者願付電價提供電力的最佳聚變配置的關鍵因素”，還需要更多研究。

做好等待的準備

無論是 AI 愛好者還是核聚變支持者，都需要耐心等待，因爲毫無疑問，試驗聚變能源發電廠在啓動前至少還需要十年甚至更長時間。

美國國家科學院、工程院及醫學院認爲，公私部門的投資有望在 2035 至 2040 年間交付一座試點發電廠。這一時間框架與正在法國建設、但已多次延誤的國際聚變試驗堆（ITER）計劃的目標啓用日期相重疊。

樂觀的一面是，機器學習目前已被應用於藥物研發，證明其有能力協助複雜的研究任務。

微軟組織的研究人員希望，通過在材料發現和偏微分方程等研究挑戰中應用 AI，能夠揭示實現商業化聚變能的道路。

Cowley 表示，其所在實驗室已與微軟簽署諒解備忘錄，計劃展開合作，他認爲 AI 有潛力縮短實現功能性聚變所需的時間，併爲70年的反覆試驗提供一種替代途徑。

他說：“聚變是一項我們從未嘗試過的技術，利用計算和 AI 來找到一條可靠的實現之路是前進的必經之路——畢竟每一次試驗都可能耗資幾十億美元。認爲我們可以通過一遍又一遍的試錯法來實現聚變，未免有些愚蠢。”

Clippy 登場：“我看到你正在構建聚變反應堆，需要幫忙嗎？”