上周，微软宣布向美国能源部（DOE）的Genesis使命提供6000万美元的多年期资金承诺。Genesis使命是一项旨在将人工智能（AI）全面融入全美17所国家实验室的国家级计划。微软的既定目标与DOE的表述一致：在十年内将美国科研创新的生产力与影响力提升一倍。本次公告重点聚焦两个核能项目：一是爱达荷国家实验室（INL）利用分布式云计算，对普渡大学一座研究堆实施远程自主调控；二是一款专为简化核能许可证审批流程中大量文档工作而开发的AI工具。
微软联邦战略科学使命高级总监Bryan Lopez就两个项目的具体内容及未来方向向媒体进行了详细阐述。结合实验室工作的背景资料，可以清晰看出：这是围绕一座研究堆和一款文档工具取得的切实、具体进展，构成了迈向AI辅助核能部署这一长期目标的基础性积累。
资金构成与SPARK协调平台
微软的投资分两部分：4000万美元为Azure计算和AI积分，分三年发放，旨在为研究人员提供"与其雄心相匹配的训练、模拟与迭代空间"；另外2000万美元为解决方案工程支持服务，涵盖专项工程、架构设计、部署与推广支持，助力实验室将云计算能力切实转化为科研成果。
与此同时，微软还将建立一个名为SPARK的新型协调中心，全称为"促进研究与知识发展的科学合作伙伴关系"（Scientific Partnership Advancing Research and Knowledge），定位为Genesis使命与微软合作的"统一入口"。Lopez明确了SPARK的实际功能："SPARK不是计算平台或算力池，所谓'统一入口'，指的是协调与支持，而非基础设施。SPARK帮助项目启动落地、管理Azure积分及能力分配，并提供专属的Azure与AI技术专家团队，辅助各项目团队推进执行。"他将其定位为"帮助研究人员充分发挥平台价值的人员与项目层"，是对实验室现有资源的补充而非替代。
SPARK围绕五项核心承诺构建：设立Genesis使命专属项目管理办公室，负责项目受理与进度汇报；成立"AI科学卓越中心"，推动项目从概念走向落地；优化Azure积分的跨项目分配；管理技术服务以助力实验室采用AI能力；以及与DOE科学领导层联合开发Genesis使命相关的研究与开发课题。
三年积分结构引发了一个现实问题：初始资金耗尽后，实验室工作负载将何去何从？Lopez表示，整体安排已考虑到延续性："随着三年投资被各项目团队陆续消耗，工作负载并不会因为额度用尽就戛然而止。需要继续推进的项目可申请追加投资，微软专属项目管理办公室将直接与每个项目合作，探讨后续资金的最优路径——无论是进一步联合投资、能源部资金支持，还是从一开始就内置于平台的成本管理方案。"他强调，目标是"为研究团队提供顺畅、不中断的体验，并为初始积分用完之后的阶段提供清晰规划"。
核反应堆自主控制演示
微软公告重点介绍的核能项目之一，是INL开展的研究堆自主远程操控实验。被问及该演示的意义及其与未来获批商业部署的关联时，Lopez将其定性为有实质意义的、有边界的阶段性进展："这是一次成功的自主反应堆功率调节演示，利用分布式计算与云基础设施在研究堆上实现，全程由安全系统保持最终控制权。这是核能创新领域的重要一步。"
INL在7月13日的新闻稿中提供了更多细节。研究人员来自INL、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格兰杰工程学院以及普渡大学，他们借助地理分布式控制系统，远程自动调节了普渡大学低功率研究堆PUR1的输出功率，整个过程中反应堆自身的安全系统始终保持完全控制权。团队首先构建了一套自动数字控制回路，再通过强化学习模型进一步提升其自主性。整个演示实时联通三个地点：爱达荷州的高性能计算系统、印第安纳州的PUR1反应堆，以及弗吉尼亚州的微软Azure云环境。研究团队从爱达荷福尔斯出发，完成了功率精调与实时自主调节，全程无需对现场控制棒进行任何手动操作。
INL科学计算与AI部门主任Chris Ritter表示："研究自主运营对核能的未来至关重要，是使未来核电站更安全、更高效、更可靠的关键因素。核心逻辑是：如果能以足够高的精度对反应堆建模，最终就能让AI安全地辅助运营。安全性论证是这一切成立的根本：系统负责分析、预测和调节，但在本次实验中，反应堆自身的安全控制系统始终拥有最终决定权。"INL指出，该方案"与核管理委员会（NRC）的要求一致，因为它与安全控制系统并行运作，而非取而代之"，这与Lopez描述的微软在项目中所扮演的角色完全吻合。
核许可证审批的AI提速工具
微软Genesis使命工作中的另一个核能重点项目，是将AI应用于核能许可证与审批流程。被问及具体针对哪些环节时，Lopez表示："我们目前的重点是许可证与审批流程中文档工作最为密集的部分——工程师和领域专家需要花费大量时间起草、交叉引用、验证和更新海量技术与法规文件。"他补充道："AI正被应用于文档起草、差距分析、一致性检查，以及支持许可证与审批申请所需的项目信息整合，目标是让这些工作流程更具可重复性、可追溯性、可审计性与高效性，同时保持工程责任感与监管严谨性。"他表示，其核心目的在于让AI承担部分文档工作量，使"工程师和监管人员能够将精力集中于技术与安全判断，而不是手动比对数以千计的文字页面"。
这一描述与INL和微软此前就该合作的定性相吻合。在去年7月的公告中，INL表示将使用"由微软基于Azure AI服务开发的解决方案，生成工程与安全分析报告——这类报告是核电站建设许可证和运营许可证申请的标准提交文件"。INL核科学与技术副实验室主任Jess Gehin当时称这项工作是"核许可证流程的大事"，并表示"引入AI技术将提升效率、加速先进核能技术的部署"。
该工具的定位经过明确界定："它不对文件进行分析，而是自动化构建许可证文件的过程，供人工事后验证。"Ritter在评价这一合作时，将其定性为一项重要国家行动的起点："AI在加速新核能设计、许可与部署方面具有巨大潜力，可以满足国家日益增长的能源需求。INL期待开展前期研究，评估生成式AI在核能许可领域的适用性。"
与此同时，NRC也在积极布局自己的AI战略。其公开资料显示，该机构正在同步构建AI治理体系与应用场景：内部自主开发的SimplifAI工具用于文本检索与生成，已在机构AI用例清单中标注为"已部署"，用于支持许可证审批、监管及其他监管职能；微软365 Copilot则用于行政事务；统一访问多个AI模型的平台及其他大语言模型的测试仍处于"预部署"状态。此外，NRC于2024年10月完成了监管框架差距评估，审查了现行法规及500余项监管指南，结论认为现有框架"总体上足以"适应AI的应用，仅有少数领域需进一步明确。
Prometheus项目：规模更大的互补计划
值得注意的是，在微软宣布6000万美元Genesis使命承诺的同一天，DOE另行宣布向Prometheus项目提供6000万美元的第二阶段资助。该项目由32个合作方组成，涵盖INL、橡树岭国家实验室（ORNL）、阿贡国家实验室、桑迪亚国家实验室，以及高校和包括X-energy、TerraPower、Oklo在内的20余家行业合作伙伴。两者相互补充，但属于不同项目。
Prometheus项目的规模远超单家企业的贡献。它被定位为一个集成AI平台，而非单一工具，旨在通过ORNL所描述的"持久数字主线"，将核能项目全生命周期中的专业AI智能体贯通连接——这条数字主线跨越设计、许可、制造、建设和运营各阶段，将需求、模型、分析与记录串联成一体。该项目设有明确目标：将核能部署周期和运营成本各削减一半。DOE为此提供了三年、6000万美元的第二阶段资助（视拨款情况而定），这是Genesis使命框架下发放的首个第二阶段奖项，此外还有逾2亿美元的行业配套资金和Prometheus团队自筹的3000万美元行业资本。INL主任John Wagner表示："美国核能的未来取决于我们能否以更大的紧迫感加速推进、降低成本，同时坚守我们行业对安全性和技术严谨性一贯的高标准承诺。"
目前尚不明确微软的Azure基础设施和SPARK项目与Prometheus之间是否存在交集。
早期探索与未来展望
微软重点介绍的两个核能项目——PUR1自主控制演示和INL许可证工具——被相关企业和实验室定性为早期的、有意设定边界的探索性步骤：规模上是研究堆而非商用堆，功能上是文档起草而非安全分析。这一表述在微软的答复和INL的项目材料中保持高度一致，也为Genesis使命核能工作的下一阶段清晰指出了方向：随着SPARK支持下的项目逐步成熟，以及NRC同步推进自身AI框架的建设，下一步值得期待。
希望深入了解Genesis使命进展的读者，可于9月29日至10月1日赴华盛顿特区奥姆尼肖勒姆酒店参加POWER举办的Experience POWER峰会。DOE科学副部长兼Genesis使命主任Dario Gil博士将发表主题演讲，阐述该计划的宏大愿景——从聚变反应堆到电网级AI——以及在未来五年内如何在科学领域复现数十个"AlphaFold时刻"。同日下午，Genesis使命深度研讨会将汇聚微软及其使命合作伙伴，近距离呈现该计划的落地实践，包括本文所述的INL核能许可证工作。Bryan Lopez将出席圆桌讨论。详情及注册请访问：experience-power.com/。
本文作者Aaron Larson为POWER执行编辑。
Q&A
Q1：微软向Genesis使命投入的6000万美元具体怎么分配的？
A：微软的6000万美元分为两部分：4000万美元为Azure计算和AI积分，分三年向各国家实验室研究团队发放，供其用于训练、模拟与迭代；另外2000万美元为解决方案工程支持服务，提供专项工程、架构设计、部署和推广支持，帮助实验室将云算力真正转化为可用的科研成果。此外，微软还建立了SPARK协调中心，负责项目统筹管理与资源调配。
Q2：INL在PUR1研究堆上做的自主控制演示，安全性如何保障？
A：本次演示中，AI系统通过强化学习模型对反应堆功率进行自主调节，但全程由反应堆自身的安全控制系统保持最终控制权，AI只负责分析、预测和调整，不能凌驾于安全系统之上。INL表示，该设计与NRC的监管要求一致，是"与安全控制系统并行"而非"取而代之"的运作模式，确保了安全底线不被突破。
Q3：AI工具在核能许可证审批中具体能做什么？
A：AI工具主要针对核能许可证流程中文档工作最密集的环节，承担文件起草、差距分析、一致性检查及项目信息整合等任务，自动化构建许可证所需文件，再交由人工审核验证。该工具不对文件进行安全性分析，而是通过减少工程师手动比对大量文档的时间，让专业人员能将精力集中于真正需要技术判断的环节，从而加快许可证申请流程。
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