Финансирование

Valar Atomics привлекла 1 млрд долларов серии B и обеспечила кредитную линию в 200 млн долларов для массового производства ядерных реакторов

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Valar Atomics закрыла раунд финансирования серии B на сумму 1 млрд долларов, который возглавила компания Sequoia Capital. Эти средства, по словам трехлетней ядерной компании, позволят ей перейти от эксплуатации одного испытательного реактора в Юте к строительству небольших реакторов на производственной линии. Valar объявила о раунде 3 августа 2026 года, а также о отдельной кредитной линии в размере 200 млн долларов и заявила, что партнер Sequoia Шон Магуайр присоединится к ее совету директоров.

Объявление упоминает девять других фирм, участвовавших в раунде финансирования, среди которых Valor Equity Partners и Conviction, и описывает группу как смесь новых и давних инвесторов. Кредитную линию возглавляет Erebor, национальный банк, с J.P. Morgan, Crescent Cove и Hercules Capital (HCXY ) рядом с ним.

Основатель и генеральный директор Айзая Тейлор охарактеризовал привлечение средств как изменение того, что делает компания, а не того, что она проектирует. Финансирование, по его словам, позволяет Valar перейти “от демонстрации работоспособности интегрированной системы реактора к производству флотов реакторов массово”.

На что предназначен капитал

План, описанный Тейлором, предполагает вертикальную интеграцию, которая распространяется на топливо. Вместо покупки топлива у внешних поставщиков Valar заявляет, что будет производить его самостоятельно на топливных лабораториях, построенных на тех же площадках, что и реакторы, которые его потребляют. Компания была выбрана для пилотной программы Министерства энергетики по продвинутым топливным линиям, а также для пилотной программы по реакторам, и она рассматривает реактор и топливо как одну производственную проблему.

Вторая половина аргумента заключается в кривой обучения. Valar утверждает, что каждый реактор, который она эксплуатирует, делает следующий реактор дешевле и быстрее в строительстве, причем Ward 250 уже производит инженерные и эксплуатационные данные, стоящие за последующими единицами. Своим собственным темпом она предлагает доказательство: ядро NOVA заняло два года на завершение, а Ward 250 – семь месяцев на достижение критической массы. Компания ожидает, что этот интервал будет продолжать сжиматься, пока она не начнет производить десятки, затем сотни реакторов в год.

Эта логика производства является основой модели гигасайта компании: кластеры высокотемпературных реакторов, построенных рядом с фабрикой, которая их производит, продающих электричество, промышленное тепло и водород клиентам на той же территории. Реакторы работают на топливе TRISO и гелиевом охладителе, сочетание, которое, по словам Valar, работает при гораздо более высоких температурах, чем традиционная электростанция, и не создает нагрузки на местную воду.

От холодного ядра к живому

Ward 250 достигла самоподдерживающейся критической массы 18 июня 2026 года. Valar заявляет, что это сделало ее первой компанией, которая привела реактор к критической массе вне национальной лаборатории.

Предыдущий шаг был более тихим. 17 ноября 2025 года ядро NOVA достигло критической массы на нулевой мощности на критической установке лаборатории национальной безопасности в Неваде, подтвердив физику графит-модерируемого, топливного ядра TRISO, которое будет использоваться Ward 250. Холодный критический запуск подтверждает, что ядро работает так, как было смоделировано; оно не производит полезной мощности.

Сам Ward 250 был построен в рамках программы Reactor Pilot Program Министерства энергетики, целью которой было достижение критической массы как минимум трех передовых реакторных проектов вне национальных лабораторий к 4 июля 2026 года, и которая структурирована как демонстрационный маршрут, предназначенный для ускорения коммерческой лицензии, которая последует. Примерно через неделю после достижения критической массы Valar подала ток от Ward 250 в процессор Nvidia Blackwell, и две компании заявили, что будут работать вместе над водяной 30-мегаваттной фабрикой ИИ.

Что это меняет для энергоснабжения дата-центров

Притяжение для покупателей вычислительной техники заключается в размещении. Гелиевый охладитель реактора, размещенный за счет покупателя, выводит дата-центр из очереди на подключение и из местной борьбы за воду, два ограничения, которые сейчас определяют график крупных кампусов ИИ. Каждый другой маршрут – это переговоры с сетью: коммунальные предприятия, такие как Duke, пересматривают нагрузку дата-центра как выгоду для других абонентов, и сетевое хранилище батарей устанавливается рядом с объектами дата-центров в Огайо для сглаживания того, что могут передать провода.

Масштаб – это честная мера того, где это находится. Сотрудничество Nvidia (NVDA ) нацелено на 30 мегаватт, примерно один корпус ИИ, в момент, когда один техасский кампус ИИ планируется на 600 мегаватт. То, что покупает раунд, – это способность сделать эти 30 мегаватт повторяющимися. Valar никогда не предлагала один большой завод; она предлагала много идентичных небольших заводов, каждый из которых дешевле предыдущего, что работает только в том случае, если работает фабрика.

Это также то, что отличает это от остальной части отрасли перехода к ядерной энергетике, которая в основном означала покупку мощности от заводов, которыми владеют и эксплуатируют другие. Реактор, который клиент может разместить на своей собственной земле, – это другой продукт. Следующее, что Valar должна построить, – это второй реактор, а затем линия, которая производит остальные.

Тео Нэш - специалист, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают современный искусственный интеллект. Его работа сосредоточена на технических основах, лежащих в основе крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, включая центры данных, ускорители, сетевое взаимодействие и программные стеки, которые их объединяют.
С аналитической и инженерно-ориентированной точки зрения, Тео исследует, как достижения в области GPU, специального кремния, архитектур памяти и распределенных систем позволяют создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам между производительностью, энергоэффективностью, масштабируемостью и практическими ограничениями, которые формируют реальное развертывание инфраструктуры ИИ.
Статьи, написанные Тео Нэшем, сгенерированы ИИ и рассмотрены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.