VeloAlpha, startup fondata ad aprile 2026 a Pechino dallo scienziato Xie Huasheng, ha sviluppato un simulatore basato sull’intelligenza artificiale chiamato FusionAlpha, che promette di accelerare la progettazione di reattori a fusione nucleare tra 100 e 10.000 volte rispetto ai codici di simulazione oggi in uso, con un margine di errore inferiore al 5% nei test di riferimento. La startup ha già chiuso il suo primo round di finanziamento per costruire un centro di simulazione dedicato.
Il problema che FusionAlpha vuole risolvere è tecnico quanto economico. Xie lo chiama il “triangolo impossibile” della simulazione per la fusione: gli strumenti esistenti sono o molto precisi ma computazionalmente costosissimi, o veloci ma poco affidabili, o semplici ma troppo approssimati per guidare il design di macchine di nuova generazione. Ogni ciclo di sviluppo richiede che i ricercatori formulino una teoria, costruiscano l’hardware per testarla, raccolgano dati, modifichino il progetto e ripetano il processo — a volte per anni. FusionAlpha punta a sostituire gran parte di questa sperimentazione fisica con simulazione virtuale massiva: migliaia di varianti di progetto testate su computer, prima che venga speso un euro in acciaio o superconduttori.
Dietro l’approccio di VeloAlpha ci sono progressi recenti in matematica applicata e in tecniche di apprendimento automatico. Xie ha trascorso gran parte della sua carriera a sviluppare strumenti matematici e software per la modellazione del plasma da fusione — il gas ionizzato a temperature estreme che alimenta le reazioni termonucleari e che è notoriamente difficile da controllare. Secondo il fondatore, le performance di oltre una dozzina di modelli fisici per il design e l’analisi sono migliorate in modo netto grazie a strutture matematiche più raffinate e all’apporto dell’IA. Il risultato è una piattaforma che non sostituisce i fisici, ma comprime i tempi in cui la fisica diventa ingegneria verificabile.
Il contesto in cui VeloAlpha emerge non è casuale. La Cina ha inserito la fusione nucleare tra le industrie strategiche del futuro, accanto a campi come il calcolo quantistico e le comunicazioni 6G. Gli investitori privati stanno finanziando un numero crescente di startup nel settore — aziende che lavorano su reattori, magneti, materiali, sistemi di potenza e ora anche software. Energy Singularity, altro nome emergente dell’ecosistema cinese, ha già presentato l’HH70, un tokamak superconduttore compatto sviluppato interamente con filiere locali per contenere i costi rispetto ai concorrenti occidentali. VeloAlpha aggiunge un tassello diverso: non costruisce macchine fisiche, ma gli strumenti per progettarle meglio e più in fretta.
Il confronto internazionale è già aperto. Google DeepMind ha lavorato sul controllo del plasma tramite apprendimento per rinforzo. La prossima generazione di reattori potrebbe effettivamente nascere due volte — prima in software, poi in metallo — e chi controlla gli strumenti di simulazione ha un vantaggio strutturale sull’intera catena di sviluppo. Se FusionAlpha manterrà le promesse dei benchmark iniziali, VeloAlpha potrebbe diventare un’infrastruttura abilitante per decine di team di fusione in tutto il mondo, indipendentemente da dove costruiscono i loro reattori.
