隔空開撕？特朗普押注氫硼聚變，馬斯克隔空叫板，別做無用功

哈嘍各位朋友！今天小界來和大家聊聊AI算力和核聚變之間的關系！AI大模型的參數量動輒萬億級，訓練一次消耗的電力堪比一座小城的年用量。當整個行業都在為算力瘋狂內卷時，一場圍繞“能源供給”的暗戰早已打響。

一邊是特朗普旗下公司押注氫硼聚變，號稱兩年內造出可移動核聚變電站；另一邊是馬斯克公開唱反調，直言地面小型核聚變愚蠢，力推太空數據中心。

這兩條看似平行的技術路線，背后藏著同一個致命難題：AI算力的電力需求，已經快把地面能源體系逼到極限。

12月18日，一則消息于科技圈激起千層浪——前總統旗下傳媒集團TMTG，竟要與核聚變公司TAE科技合并。此消息如巨石入水，瞬間引發廣泛關注與熱議。

雙方敲定的目標極具沖擊力：2026年啟動全球首座并聯入網核聚變電站建設，裝機容量50兆瓦，后續350至500兆瓦的電站也已納入規劃。

當前全球核聚變實驗裝置大多還停留在“點火成功”階段，TAE敢直接敲定商業化時間表，核心底氣來自其深耕25年的技術路線，氫硼聚變。

可能有讀者會問，核聚變技術路線眾多，為何氫硼聚變能讓資本和企業如此青睞？這就要從傳統核聚變的痛點說起。我們熟知的氘氚聚變、氘氘聚變，都會釋放中子，這些中子不僅帶有放射性污染，還會持續侵蝕反應堆內壁，大大縮短設備壽命。

而另一種無中子聚變，氘氦三聚變，雖能規避污染問題，卻受限于氦三的稀缺性，這種同位素在地球儲量極低，獲取成本堪比黃金，只能寄希望于月球開采。

氫硼聚變恰好彌補了兩者的短板：不僅完全不釋放中子，從根源上解決了污染和設備損耗問題，參與反應的氫和硼在地球儲量極其豐富，無需依賴外太空資源。

但天下沒有免費的午餐，氫硼聚變的反應條件苛刻到令人咋舌，點火溫度需要達到12.3億攝氏度，遠超氘氚聚變的要求。這也是為什么全球僅有少數幾家公司敢在這條賽道上押注。

目前全球氫硼聚變領域的玩家都動作頻頻：澳大利亞的HB11采用激光脈沖激活反應，國內新奧集團于2025年4月16日實現等離子體電流1兆安、溫度4000萬度的突破，宣稱10至20年內可商業化；

而TAE早在2023年就與日本合作完成氫硼聚變實驗，成果登上《Nature》，其采用的類似仿星器的大型螺旋裝置；

通過封閉磁力線維持等離子環，再注入硼粉引發反應， reactor體積遠小于主流的托克馬克裝置，為小型化奠定了基礎。

此次TMTG選擇與TAE合并，核心就是看中其“一兩年內造出可移動反應堆”的承諾，直接部署在數據中心周邊，繞開電網限制，這正是當下AI行業最迫切的需求。

TAE的商業化構想看似能解AI的“燃眉之急”，卻遭到了馬斯克的公開抨擊。他在X平臺直言，這次并購毫無意義，所有在地球建造小型核聚變裝置的嘗試都是愚蠢的主意。馬斯克的底氣何在？答案藏在一組觸目驚心的算力電力需求數據里。

隨著AI大模型的不斷升級，算力需求呈指數級增長。馬斯克創辦的XAI計劃2026年推出的新版本GRA5，參數量將翻倍至6萬億；

而據估算，當前GPT-5.2的參數量已達2至5萬億之間。要支撐這些巨型模型的訓練，需要多少電力？有專業測算顯示，僅滿足全球AI訓練所需的全部算力，就需要消耗相當于美國當前全國總用電量20%的電力；

這一比例是在保障美國民眾日常生產生活、工業運轉用電基礎上額外增加的。這20%的電力缺口，對地面能源體系來說幾乎是不可逾越的鴻溝。

短期內，地面既無法快速新增如此龐大的電力供應，配套的電網建設也跟不上節奏。要知道，電網建設涉及征地、施工、設備鋪設等一系列復雜流程，以美國的基建水平，哪怕不計成本推進，也至少需要數十年才能完成適配。

這也是為什么行業內都在瘋狂推進核聚變電站小型化，把電站直接建在數據中心旁邊，本質上是為了繞開電網這個“緊箍咒”。

但小型化核聚變真的能如期兌現嗎？答案恐怕沒那么樂觀。這些項目大多由風投驅動，不僅研發成本高企，技術成熟度也存在巨大不確定性。

更關鍵的是，即便是TAE宣稱的“一兩年內造出可移動反應堆”，也只是實驗室到商業化的第一步，后續的量產、成本控制、安全驗證等環節，每一步都可能成為“攔路虎”。

這或許就是馬斯克敢于公開唱反調的核心原因，他看透了地面能源體系的“慢”，而AI算力的增長速度，根本等不起。

既然否定了地面小型核聚變，馬斯克自然有自己的解決方案，通過星艦將超算中心部署到太空。這個看似瘋狂的構想，真的能破解AI的電力困局嗎？從技術邏輯來看，這一方案確實戳中了地面能源體系的痛點。

太空數據中心的第一個核心優勢，就是能源供給的“無限性”。馬斯克的邏輯很簡單：太陽系中最大的核聚變反應器就是太陽；

地球接收的太陽能量僅占其總輻射量的約22億分之一，只要能在太空中高效利用太陽能，就能獲得源源不斷的清潔能源，完全擺脫地面能源的限制。

他提出的具體計劃是，每年發射百萬噸級衛星，每顆衛星搭載100千瓦功率設備，通過這種方式在太空中新增100吉瓦的AI算力，這一規模足以支撐全球頂級AI模型的訓練需求。

第二個優勢則是解決了數據中心的“能耗黑洞”，散熱。數據中心的能耗中，有相當大一部分用于制冷，尤其是高密度算力設備集中的機柜，散熱壓力極大。

而太空環境恰好能解決這一問題：采用分布式設計，避免設備集中堆疊，再加上太空的真空環境，通過輻射散熱即可實現降溫。

可能有讀者會疑惑，太空沒有空氣，熱量怎么散發？其實空間站的散熱器早已給出答案，通過設計特定的吸收與發射頻率，散熱器可以避免吸收陽光熱量；

同時將內部熱量高效輻射出去，哪怕在太陽直射下也能正常工作；再配合熱管或熱泵將熱量傳導至背陰面，整體耗電量遠低于地面空調制冷。

從理論層面看，太空數據中心的構想堪稱“第一性原理”的完美應用。但馬斯克的計劃真能實現嗎？要知道，這需要星艦具備穩定、低成本的發射能力，還需要解決太空超算設備的研發、部署、維護等一系列難題。

但不可否認的是，馬斯克的核心判斷沒有錯：AI算力的電力需求增長速度，已經遠超地面能源體系的建設速度，這是一場關于“速度”的競賽，誰能更快突破能源瓶頸，誰就能在AI時代的競爭中搶占先機。

說到底，無論是押注氫硼聚變的傳統路線，還是劍走偏鋒的太空數據中心，本質上都是為了爭奪AI時代的“能源話語權”。地面核聚變的優勢在于技術路徑相對成熟，風險可控；而太空數據中心則勝在潛力巨大，能徹底擺脫地面限制。

這場博弈的結果，不僅會決定未來AI產業的發展格局，更會重塑全球能源體系的形態。或許馬斯克的計劃現在看來瘋狂，但在算力焦慮日益加劇的當下，任何一種可能的破局方案，都值得被關注。畢竟，在科技革命的浪潮中，看似不可能的“空想”，往往就是未來的方向。