10月25日，试图创造基于核聚变的能源的电力公司的Pacific Fusion在最新一轮的A轮融资中筹集了惊人的9亿美元（折合64.16亿人民币），从过往的“隐身模式运营”迅速脱离，摇身一变成为聚变行业创业界关注的最前沿。
视知产研院此前曾报道过，人工智能的巨大电力需求推动下，科技巨头正在争先恐后地投资核电（链接： ）。
毫无疑问，小堆之外，另一个焦点是核聚变。
本轮融资除了由 General Catalyst 领投以外，比尔盖茨牵头的Breakthrough Energy Ventures和一大批个人投资者也参与其中，包括此前视知产研院曾报道过的“对冲之王”Citadel 创始人 Ken Griffin（链接： ）、一体化的全球支付平台Stripe 联合创始人 Patrick Collison、“OKR之父”风险投资家 John Doerr 和微软AI CEO Mustafa Suleyman。General Catalyst 的 Hemant Taneja、前谷歌首席执行官 Eric Schmidt和、LinkedIn 创始人 Reid Hoffman 也参与其中。
据公告，Pacific Fusion的资金将根据该公司达到某些里程碑分阶段进行。Pacific Fusion没有说明里程碑是什么。但是，该公司可能设定里程碑的简短主题领域包括：燃料、材料、等离子体温度、系统建模和安全性等。随着Pacific Fusion达到其预定义的里程碑，资金将分阶段解锁。
几十年来，核聚变一直被认为是未来的清洁能源。但是，有关于核聚变商业化的争论不绝于耳，“核聚变永远不可能商业化”、“核聚变总是在 20 年后”、“怎么能把聚变作为风险基金来投资？”等一系列担忧引起了共鸣。
然而，Pacific Fusion的创始人Eric Lander却并不这么认为。“核聚变技术具有巨大的潜力。现在，核聚变商业化触手可及。Pacific Fusion 可能有最好的机会实现这一目标。”Eric Lander自信地表示。
Eric Lander的头衔十个手指头都数不过来。他是一名遗传学家、分子生物学家和数学家、麻省理工学院教授、MIT和哈佛大学布罗德研究所主席。他还是人类基因组计划的领导者之一，并负责美国总统的“抗癌登月计划”（Cancer Moonshot），该计划旨在25年内将癌症死亡率降低至少50%。他获得的荣誉不计其数，包括麦克阿瑟“天才”奖和 14 个荣誉博士学位。拜登还曾任命Eric Lander担任科学顾问和科学技术政策办公室 （Office of Science and Technology Policy） 的负责人。然而，造化弄人。在上台的隔年，Eric Lander就因霸凌员工引咎辞职。
Eric Lander
看好核聚变潜能的Eric Lander于是转而投身核能。
2023 年 5 月，美国科学发布了一份报告，指出了聚变的进展，并列举了最近的突破。前一年，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 （LLNL）的一个小组实现了所谓的“目标增益”，产生的能量明显超过执行实验所需的能量。在发表论文后不久，Eric Lander悄悄地与该领域的一些科学家成立了一家公司，其中包括一些在实验室工作的人，以及来自 Alphabet 的 X 部门和特斯拉等地的其他人。
“最近的进展使经济实惠的聚变系统成为可能。在过去两年中，惯性聚变和脉冲功率的突破为经济实惠的聚变能开辟了一条道路。我们推出了 Pacific Fusion，以这些进步为基础，创造世界上最可持续、最实惠的按需电源。”Eric Lander表示。
目前，Pacific Fusion的团队包括来自核聚变领域和高科技行业的许多最优秀的科学家、工程师和操作人员。其中，Pacific Fusion总裁兼首席执行官是 Will Reagan曾担任美国能源部高级研究计划局 （ARPA-E） 的研究员。他拥有加州大学伯克利分校的物理学博士学位。Pacific Fusion 的首席技术官Keith Le Chien曾在劳伦斯利弗莫尔国家实验室和美国能源部国家核安全管理局担任惯性约束聚变主任。他拥有密苏里大学哥伦比亚分校的电动力学、脉冲功率科学博士学位。
除了杰出的团队以外，Pacific Fusion高度实用的脉冲磁方法也是吸引投资人的关键。这种方法是建立在聚变最新突破的既定科学和经过验证的工程基础之上的，该方法使用快速上升的大电流脉冲来磁挤压和加热氘-氚燃料的小容器，将燃料驱动到聚变条件。
Pacific Fusion的官网显示，它正在建造一种快速脉冲发生器，据该公司称，由于脉冲动力工程的进步，脉冲发生器变得高效而紧凑。
此外，Pacific Fusion 设计的基础组件是简单的、可大规模制造的单元。该公司称为砖块（两个电容器和一个开关），组装成集装箱大小的模块。腔室结构紧凑，呈圆柱形，不需要精美的结构，维护成本相对较低。重要的是，通过这种方法，腔室和目标设计可以独立于模块进行优化，支持高效的迭代设计过程，从而减少资本支出并加快学习/开发周期。
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