第四届世界科学智能大赛在上海举办，吸引32国近1.8万名选手，设AI4S智能体、电力市场、核聚变等五赛道。大赛首创科研智能体挑战赛，并联合发起OPC创业孵化营，提供最高200万元资金支持，推动科研成果产业化，助力青年创新创业。

特朗普媒体与TAE技术公司达成合并协议，计划于2026年建设首个实用规模的核聚变电厂，预计2031年开始发电。尽管核聚变被视为清洁能源的“圣杯”，但商业化仍面临重大挑战。

特朗普媒体公司与加州TAE技术公司合并，计划于2026年建设核聚变电厂，预计2031年投入运营。新公司估值超过60亿美元，股东各占一半，唐纳德·特朗普 Jr.将担任董事会成员。该项目旨在增强美国能源主导地位。

NVIDIA与通用原子公司合作，利用AI技术开发高保真数字双胞胎，显著缩短核聚变反应堆预测时间，从数周缩短至数秒，助力科学家在安全环境中优化聚变反应堆，推动清洁能源研究。

美国能源部发布新的核聚变能源路线图，承诺支持公私合作研究，目标是2030年代实现商业化核聚变电力。然而，成功依赖于科学突破，面临资金短缺和技术挑战。核聚变有潜力成为清洁能源，但实现过程复杂且资源需求巨大。

托卡马克装置是核聚变能的重要技术，模拟太阳能量生成。麻省理工学院研究团队利用神经状态空间模型（NSSM）结合物理与数据，成功预测等离子体动态，提升安全性，推动核聚变应用。

麻省理工学院的科学家们开发了一种新模型，结合机器学习与物理模型，能够预测托卡马克设备中等离子体降温过程的行为。这一方法提升了安全性和可靠性，有望推动未来核聚变电厂的发展。

核聚变技术快速发展，2022年研究人员首次实现净能量增益，标志重大突破。尽管商业化仍需数十年，已有53家公司获得89亿美元私人和7.95亿美元公共资金支持。

谷歌与联邦融合系统达成协议，购买200兆瓦未来无碳电力，以支持核聚变技术。尽管核聚变被视为清洁能源的“圣杯”，但商业化仍面临挑战。谷歌最新可持续发展报告显示，自2019年以来，其温室气体排放量反而增加了50%。

独立游戏发行商Critical Reflex公布2025年北京核聚变参展阵容，14款作品中多款将在中国大陆首次试玩，体现其将小众变为潮流的理念。

研究人员开发了深度学习框架FPL-net，显著加速了非线性Fokker-Planck-Landau碰撞算子的计算，速度提升达到1000倍，误差仅为十万分之一。这一进展将提高等离子体模拟的效率和准确性，但目前仅适用于电子等离子体。

随着AI对能源需求的增加，核能复兴引发关注。尽管核电成本高、维护难度大，但小型模块化反应堆和核聚变研究取得进展。AI在核聚变实验中优化能量产生，提高安全性和效率。未来，核能与AI结合有望推动清洁能源发展。

普林斯顿等离子体物理实验室开发了一种新型AI模型，用于等离子体加热，速度提升至1000万倍。该模型结合随机森林和多层感知器神经网络算法，将ICRF加热计算时间从60秒缩短到2微秒，解决了数值模型的局限性，提高了预测精度。这一进展有助于探索核聚变作为实用电源的最佳方法。

中国科学院合肥物质科学研究院在等离子体诊断中取得新进展，利用人工神经网络快速预测EAST托卡马克的离子温度和旋转速度。采用深度神经网络和卷积神经网络，计算速度提升至几十毫秒，比传统方法快10倍以上，适用于多种诊断系统的数据分析。