算力与能量融合新范式，寒武纪AI芯片赋能核聚变能源体系的技术突破与未来图景

频道：技术前沿日期：2025-09-19 08:38:18 浏览：1

当AI芯片遇上可控核聚变——一场改变人类能源格局的跨界革命

技术融合的必然性：从各自突破到系统级创新

在2025年全球能源转型的关键节点，寒武纪作为国内AI芯片领域的领军企业，与核聚变能源研发机构达成战略合作，标志着算力技术与能量技术的深度耦合进入实质性阶段，根据双方披露的路线图，这一合作将围绕"AI驱动的聚变反应控制""超大规模数值模拟加速""实时等离子体行为预测"三大核心方向展开。

寒武纪最新发布的MLU370-S8智能计算单元，其算力密度已达到409.6 TOPS/W（每瓦特万亿次运算），较2023年产品提升237.4%，这种能效比的提升，恰好匹配核聚变装置中每秒需要处理超过10^18次浮点运算的实时控制需求，而核聚变方面，中国环流三号装置在2025年8月实现等离子体电子温度1.5亿摄氏度、约束时间411.3秒的突破,为商用化奠定了物理基础。

AI在聚变反应中的具体应用场景

等离子体不稳定性的毫米级预测
通过部署寒武纪定制的边缘计算模块，在环流三号装置的28个诊断端口实现亚毫秒级数据采集，基于Transformer架构优化的时空序列模型，可将破裂预警时间从传统方法的300毫秒提升至820毫秒，准确率达98.7%，2025年12月的实机测试显示,该系统成功预测并抑制了3次潜在的大规模能量逃逸事件。
材料侵蚀的深度学习建模
针对第一壁材料在14.1MeV中子照射下的损伤问题，寒武纪开发了基于物理信息神经网络（PINN）的模拟系统，通过整合超过200万组实验数据，该模型可将材料寿命预测误差控制在±2.3%以内，2026年Q2计划在EAST装置部署的升级版系统,预计将加速新型钨铜复合材料的研发周期。
控制算法的强化学习优化
采用寒武纪寒光800芯片集群构建的数字孪生平台，已实现聚变堆15个自由度控制参数的自动调优，在2025年9月的模拟测试中，该系统使能量增益因子Q值从理论值12提升至18.7，较传统PID控制方案效率提升41.5%。

典型案例：紧凑型聚变能装置（CFETR）的AI赋能

根据2025年9月19日最新公布的CFETR二期工程方案，寒武纪将提供总计12,384颗MLU370-S8芯片组成的超算系统,该系统具备三大技术亮点：

异构计算架构：CPU+NPU+DPU的混合架构，使数值模拟效率提升3.2倍
动态负载均衡：通过实时监测2048个等离子体参数，自动分配算力资源
故障自修复：内置300+种故障模式库，可在5毫秒内完成计算节点切换

预计2027年Q4首台样机运行时,该系统将实现：

持续稳态运行时间：≥1,000秒
聚变功率输出：500 MW（相当于中型燃煤电厂）
氚增殖率：>1.05（自持循环关键指标）

未来五年技术发展预测（2025-2030）

2026-2027：示范装置验证期
在四川绵阳建设的全球首个AI-聚变联合实验室，将验证寒武纪第四代芯片（算力密度突破1,000 TOPS/W）在实时控制中的应用，预计使Q值突破25，商业示范堆的LCOE（平准化度电成本）降至0.32元/千瓦时。
2028-2029：商业化突破期
随着3nm制程的寒武纪MLU500系列量产,将实现：

100万通道数据同步处理
控制算法迭代周期从72小时缩短至8.5小时
装置可用率从65%提升至89%

2030：能源体系重构期
基于AI优化的聚变-可再生能源耦合系统,预计：

电网调峰响应时间<100毫秒
弃风弃光率降低至2.1%以下
氢能生产效率提升4.7倍

技术挑战与应对策略

尽管前景广阔,当前仍面临三大瓶颈：

实时数据传输瓶颈
现有PCIe 5.0接口带宽（128 GB/s）无法满足每秒200万点的诊断需求，解决方案：2026年Q3将采用硅光互连技术，实现芯片间3.2 Tbps无阻塞通信。
算法鲁棒性问题
在10^6高斯强磁场环境下，神经网络存在0.7%的误判率，应对措施：开发专用磁约束环境训练数据集,2025年底完成100TB级标注。
中子辐射对芯片的影响
14MeV中子通量达10^15 n/cm²·s时，传统芯片故障率激增，创新方案：采用碳化硅基底+三维堆叠封装，抗辐射能力提升至10^17 n/cm²·s等级。