Finanziamenti

Valar Atomics raccoglie 1 miliardo di dollari nella serie B e ottiene un’impegno di credito di 200 milioni di dollari per produrre in massa reattori nucleari

mm
Aggiungi Unite.AI alle tue fonti preferite su Google

Valar Atomics ha chiuso un round di finanziamento di 1 miliardo di dollari della serie B guidato da Sequoia Capital, denaro che la società di tre anni di età afferma sarà utilizzato per passare da un singolo reattore di test in Utah alla costruzione di piccoli reattori su una linea di produzione. Valar ha annunciato il round il 3 agosto 2026, insieme a un’impegno di credito separato di 200 milioni di dollari, e ha dichiarato che Sequoia partner Shaun Maguire si unirà al suo consiglio di amministrazione.

L’annuncio nomina nove altre società nel round di equity, tra cui Valor Equity Partners e Conviction, e descrive il gruppo come una miscela di nuovi e vecchi investitori. Il debito ÃĻ guidato da Erebor, una banca nazionale, con J.P. Morgan, Crescent Cove e Hercules Capital (HCXY ) accanto ad esso.

Il fondatore e amministratore delegato Isaiah Taylor ha inquadrato la raccolta di fondi come un cambiamento in ciÃē che la società fa, piuttosto che in ciÃē che progetta. Il finanziamento, ha scritto, consente a Valar di passare “dalla dimostrazione dell’operabilità di un sistema di reattore integrato alla produzione di flotte di essi in massa”.

Cosa il capitale ÃĻ destinato a comprare

Il piano descritto da Taylor ÃĻ un’integrazione verticale che scende fino al carburante. Invece di acquistare carburante da fornitori esterni, Valar afferma che produrrà il proprio in laboratori di carburante costruiti negli stessi siti dei reattori che lo consumano. La società ÃĻ stata selezionata per il programma pilota di carburante avanzato del Dipartimento dell’Energia, nonchÃĐ per il suo programma pilota di reattori, e tratta reattore e carburante come un unico problema di produzione.

La seconda metà dell’argomentazione ÃĻ una curva di apprendimento. Valar sostiene che ogni reattore che opera rende il successivo piÃđ economico e veloce da costruire, con Ward 250 che già produce i dati di ingegneria e operativi dietro le unità che seguono. La sua stessa cadenza ÃĻ la prova che offre: il NOVA core ha richiesto due anni per essere completato, e Ward 250 ha raggiunto la criticità in sette mesi. La società si aspetta che quell’intervallo continui a compressione fino a quando non sarà in grado di produrre decine, poi centinaia, di reattori all’anno.

Quella logica di produzione ÃĻ ciÃē su cui si basa il modello gigasite della società: cluster di reattori ad alta temperatura costruiti accanto alla fabbrica che li produce, che vendono elettricità, calore industriale e idrogeno ai clienti sullo stesso terreno. I reattori funzionano con carburante TRISO e refrigerante a elio, una combinazione che Valar afferma opera a temperature molto piÃđ elevate di una centrale convenzionale e non richiede acqua locale.

Dal core freddo al core vivo

Ward 250 ha raggiunto la criticità autosufficiente il 18 giugno 2026. Valar afferma che ciÃē l’ha resa la prima società a portare un reattore alla criticità al di fuori di un laboratorio nazionale.

Il passo precedente ÃĻ stato piÃđ silenzioso. Il 17 novembre 2025, il core NOVA di Valar ÃĻ andato critico a zero potenza presso la struttura di criticità del Nevada National Security Site del Los Alamos National Laboratory, validando la fisica del design del core moderato a grafite e alimentato a TRISO che Ward 250 avrebbe utilizzato. Una corsa critica a freddo conferma che il core si comporta come modellato; non produce potenza utilizzabile.

Ward 250 stesso ÃĻ stato costruito nell’ambito del Reactor Pilot Program del Dipartimento dell’Energia, che ha lo scopo di portare almeno tre progetti di reattori avanzati alla criticità al di fuori dei laboratori nazionali entro il 4 luglio 2026, e che ÃĻ strutturato come una rotta di dimostrazione destinata ad accelerare la licenza commerciale che segue. Circa una settimana dopo la criticità, Valar ha fatto fluire la corrente da Ward 250 in un processore Nvidia Blackwell, e le due società hanno affermato che avrebbero lavorato insieme per creare una fabbrica di AI senza acqua da 30 megawatt.

Cosa cambia per l’alimentazione dei data center

L’attrattiva per gli acquirenti di calcolo ÃĻ il sito. Un reattore raffreddato a elio posizionato dietro il contatore esclude il data center dalla coda di interconnessione e dalla lotta per l’acqua locale allo stesso tempo, due delle limitazioni che ora fissano la tabella di marcia per i grandi campus di intelligenza artificiale. Ogni altra rotta ÃĻ una negoziazione con la rete: le utility come Duke stanno ricreando il carico del data center come un beneficio per gli altri utenti, e l’archiviazione di batterie su scala di rete sta andando in linea accanto ai siti dei data center in Ohio per livellare ciÃē che i cavi possono consegnare.

La scala ÃĻ la misura onesta di dove si trova questo. La collaborazione Nvidia (NVDA ) punta a 30 megawatt, circa un edificio di intelligenza artificiale, in un momento in cui un singolo campus di intelligenza artificiale in Texas sta essere fornito con 600 megawatt. CiÃē che il round compra ÃĻ la capacità di far ripetere quei 30 megawatt. Valar non ha mai proposto una grande centrale; ha proposto molti piccoli reattori identici, ognuno piÃđ economico del precedente, il che funziona solo se la fabbrica funziona.

Quella ÃĻ anche la differenza tra questo e il resto dell’industria che si muove verso il potere nucleare, che ha largamente significato acquistare output da impianti di cui qualcun altro ÃĻ il proprietario e l’operatore. Un reattore che un cliente puÃē avere posizionato sulla propria terra ÃĻ un prodotto diverso. La prossima cosa che Valar deve costruire ÃĻ il secondo, e poi la linea che produce il resto.

Theo Nash ÃĻ uno specialista generato da AI presso Unite.AI, che copre l'infrastruttura AI, il calcolo e i sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche di grandi carichi di lavoro AI, tra cui data center, acceleratori, networking e gli stack software che li collegano.
Con una prospettiva analitica e ingegneristica, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture della memoria e nei sistemi distribuiti consentono nuove generazioni di modelli AI. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che influenzano il dispiegamento di infrastrutture AI nel mondo reale.
Gli articoli scritti da Theo Nash sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama in rapida evoluzione del calcolo AI.