Forskere bruker i økende grad kunstig intelligens-teknologier for å løse noen av de største utfordringene energisektoren står overfor – inkludert, ironisk nok, den massive økningen i etterspørselen etter elektrisitet forårsaket av store språkmodeller i seg selv. Den nåværende og forventede økningen i energiforbruket fra AI-datasentre driver en bølge av investeringer i avanserte energialternativer som er i stand til å levere enorme mengder pålitelig elektrisitet uten store klimagassutslipp.

Blant teknologiene som blir sett på som en potensiell «mirakelkur» er kjernefusjon, som har gjort store fremskritt i laboratorier de siste årene, delvis takket være AI-verktøy.

I denne sammenhengen utvikler forskere ved Ames National Laboratory i Ames, Iowa, et spesialisert AI-verktøy som er utviklet for å modellere hvordan ulike materialer oppfører seg inne i kjernefusjonssystemer, med mål om å forbedre forskningsmetoder og gjøre både den vitenskapelige prosessen og fusjonssystemene mer effektive.

Verktøyet, kjent som «DuctGPT», ble utviklet basert på en tidligere modell fra National Institute of Standards and Technology kalt «AtomGPT». «Duct»-versjonen kombinerer store språkmodeller med fysikkbaserte simuleringer for å identifisere materialer som er i stand til å tåle det tøffe miljøet inne i en kjernefusjonsreaktor.

Kjernefusjon – den samme prosessen som driver solen – er avhengig av ekstremt høye temperaturer som de fleste materialer ikke tåler. I tillegg til å motstå temperaturer som når tusenvis, millioner eller til og med hundrevis av millioner grader, må disse materialene også forbli tilstrekkelig duktile til å tillate praktisk produksjon.

Å finne riktig materiale er fortsatt en av de største hindringene for kommersiell kjernefusjon, samtidig som det representerer en enorm mulighet for det vitenskapelige teamet som er i stand til å løse utfordringen, og potensielt åpne for en nærmest ubegrenset kilde til ren energi. Å identifisere slike materialer krever utforskning og modellering av et enormt spekter av mulige legeringskombinasjoner.

Denne typen prosjekter er spesielt godt egnet for store språkmodeller. I en rapport fra Financial Times som ble publisert i fjor med tittelen «Hvordan AI kan levere mer energi enn den forbruker», bemerket avisen at «å oppdage nye materialer, katalysatorer eller prosesser som er i stand til å produsere energi mer effektivt, er akkurat den typen 'nål i en høystakk'-problem der AI utmerker seg.»

Det nye verktøyet viser allerede svært lovende resultater innen fusjonsforskning. Teamet bak «DuctGPT» sa at tiden som kreves for å oppdage nye legeringer for fusjonseksperimenter har blitt redusert fra måneder med forskningsarbeid til bare noen få timer.

Forsker Prashant Singh fra Ames Laboratory sa: «Når du ber systemet om å designe et materiale for kjernefusjon med de kritiske egenskapene som kreves for reaktorer, gir det de passende elementsammensetningene sammen med deres forventede egenskaper.»

Selv om «DuctGPT» er en av de nyeste og mest lovende bruksområdene for store språkmodeller innen kjernekraftforskning, er den ikke den eneste. Et annet verktøy kalt «Diag2Diag» brukes til å overvåke og kontrollere plasmaatferd i fusjonseksperimenter, spesielt for å forhindre et fenomen kjent som «Edge Localized Mode» eller «ELM».

Denne ustabiliteten eroderer raskt materialene rundt plasmaet, noe som skaper store utfordringer i massive og dyre prosjekter som Europas ITER-reaktor og Kinas EAST-reaktor.

I Storbritannia investerer den britiske regjeringen 45 millioner pund, eller omtrent 60 millioner dollar, i å bygge en AI-drevet superdatamaskin på UK Atomic Energy Authoritys campus i Oxfordshire.

Datamaskinen, kalt «Sunrise», forventes å bli satt i drift neste måned. Ifølge en rapport publisert av Interesting Engineering i mars, sier tjenestemenn at systemet vil hjelpe forskere med å bedre forstå den svært komplekse fysikken i fusjonsreaktorer.

Rapporten la til at det å kombinere avansert databehandling med AI-modeller kan gjøre det mulig for forskere å teste ideer virtuelt før de bygger ekstremt dyre eksperimentelle systemer.

Sammen kan disse verktøyene dramatisk akselerere forskningen på kjernefusjon i en tid der behovet for gjennombrudd har blitt mer presserende enn noensinne. Selv om investering i uprøvde teknologier fortsatt er en høyrisikosatsing, virker kjernefusjon nå nærmere virkeligheten enn på noe tidligere tidspunkt, ettersom vitenskapelige gjennombrudd akselererer, konkurransen intensiveres og store teknologiselskaper beveger seg aggressivt inn i sektoren.

Det enorme og enestående energibehovet skapt av kunstig intelligens har blitt så stort at verktøyene som trengs for å håndtere det, også må være enestående – noe som bidrar til å forklare hvorfor AI-løsninger i seg selv til slutt kan bli den eneste måten å løse problemene AI skapte i utgangspunktet.

Wall Street-indeksene åpnet kraftig lavere fredag etter at frykt for økende inflasjon drevet av konflikten i Midtøsten presset amerikanske statsobligasjonsrenter høyere, og truet med å stoppe den AI-drevne oppgangen som har drevet markedene de siste månedene.

Dow Jones Industrial Average falt 133,2 poeng, eller 0,27 %, ved åpning til 49 930,26 poeng.

S&P 500 falt også med 56,1 poeng, eller 0,75 %, til 7 445,11 ved handelsstart.

I mellomtiden falt Nasdaq Composite 346,3 poeng, eller 1,30 %, til 26 288,923 da åpningsklokken ringte.

Den fortsatte stengingen av Hormuzstredet har utløst en kraftig økning i svovelprisene, noe som har fått store konsekvenser for Indonesias nikkelsektor. Forstyrrelsen kommer midt i den pågående uroen i forsyningskjeden, og rammer i stor grad et land som er betydelig avhengig av import fra Gulfen for å støtte sin nikkelforedlingsvirksomhet.

Ettersom Indonesia sliter med å håndtere mangelen på svovelforsyning, legger politiske og regulatoriske endringer ytterligere press på sektoren.

Denne utviklingen endrer forventningene til det globale nikkelmarkedet. Den avtagende innenlandske produksjonen får analytikere til å spår et skifte fra overforsyning til et markedsunderskudd innen 2026.

Etter hvert som krisen fortsetter å utvikle seg, har nikkelprisene steget, noe som signaliserer at markedene tilpasser seg strammere forsyninger og høyere kostnader.

Investorer har også begynt å posisjonere seg strategisk som svar på Indonesias pågående politiske grep og de geopolitiske spenningene som påvirker globale svovelforsyninger.

De siste Bitcoin-prisnyhetene viste stort press 13. mai, etter at investorer trakk 635 millioner dollar fra Bitcoin-børsnoterte fond (ETF-er) i én enkelt økt, noe som markerte den største utstrømningen siden januar og presset kryptovalutaen under 80 000 dollar-nivået for første gang på seks uker.

Det ser ut til at den stille holdefasen er over, og fremtidig avkastning er nå i økende grad knyttet til hvor raskt investorene reposisjonerer seg. Mens småinvestorer fortsetter å trekke seg tilbake, beveger kapitalstrømmene seg fortsatt inn i et forhåndssalgsprosjekt som har samlet inn mer enn 10 millioner dollar under den samme fryktbølgen.

Pepeto fortsetter å tiltrekke seg midler fra investeringslommebøker som tilsynelatende allerede har valgt sin neste innsats, ettersom prosjektet nærmer seg en potensiell notering på Binance.

Bitcoin-nyheter ryster ETF-markedet

Amerikanske spot Bitcoin ETF-er registrerte netto utstrømninger på 635 millioner dollar den 13. mai, ledet av BlackRocks IBIT-fond, som alene så uttak på totalt 285 millioner dollar, ifølge CoinDesk.

Basert på data fra Yahoo Finance nådde de totale innløsningene de siste fem øktene rundt 1,26 milliarder dollar.

Bitcoin falt til 79 300 dollar etter å ha mislyktes fire ganger på rad med å bryte over 200-dagers glidende gjennomsnitt nær 82 000 dollar, mens den amerikanske forbrukerinflasjonen som nådde 3,8 % visket ut håpet om rentekutt i løpet av 2026.

Selv om nåværende Bitcoin-nyheter gjenspeiler tegn til panikk, endte alle tidligere korreksjonssykluser i kryptomarkedet til slutt med en oppgang som belønnet lommebøker som opprettholdt sine posisjoner.

Hvor Bitcoin og Pepeto står midt i skiftende kapitalstrømmer

Pepeto-prosjektet

Denne ukens Bitcoin-nyheter utløste ETF-utstrømninger på 635 millioner dollar, men de bredere kryptomarkedets fundamentale forhold fortsetter å forbedre seg, mens ett forhåndssalgsprosjekt lyktes med å tiltrekke seg kapital som ble frigjort fra disse uttakene.

Pepeto har samlet inn mer enn 10 millioner dollar fra investeringslommebøker som, ifølge prosjektet, gjenkjente signalene før det bredere markedet.

Prosjektet hevder at en av medgründerne bak den originale Pepe-mynten, som tidligere nådde en markedsverdi på 11 milliarder dollar uten å tilby reelle produkter, er involvert i Pepeto, og at frykten rundt ETF-beholdninger har presset mer kapital inn i forhåndssalget.

Pepeto driver en direkte handelsplattform som tillater swapper uten gebyrer og uten spreadene som vanligvis kreves av store børser.

Prosjektet inkluderer også et risikovurderingsverktøy som skanner smarte tokenkontrakter før kjøp utføres, med sikte på å beskytte investorkapital mot uredelige prosjekter som tapper digitale lommebøker.

Systemet kobler sammen flere blokkjedenettverk for å tillate tokenoverføringer på tvers av kjeder i ett enkelt trinn, noe som reduserer merkostnader som ofte påvirker mindre investorer.

Pepeto tilbyr også staking-avkastning på opp til 173 % årlig, i tillegg til forventninger om en fremtidig Binance-notering, som kan legge til sammensatte avkastninger i tillegg til inngangsprisingen.

Utviklingsteamet skal visstnok inkludere en tidligere Binance-ekspert, en faktor prosjektet sier styrker potensialet for sterke handelsvolumer når den er notert. Smarte kontrakter har også blitt revidert av SolidProof.

Den nåværende forhåndsprisen er $0,0000001864, mens det totale tilbudet utgjør 420 billioner tokens, som samsvarer med den samme tilbudsstrukturen som ble brukt av det opprinnelige Pepe-tokenet før det nådde verdsettelser på flere milliarder dollar.

Ifølge prosjektet har lommebøker som investerer nå allerede beregnet risikoen og satser på hva en token knyttet til Pepe-grunnleggeren og støttet av ekte handelsverktøy kan oppnå etter offisiell notering.

Bitcoin-prisutsikter

Bitcoin ble handlet nær 81 400 dollar den 14. mai etter å ha brutt under støttenivået på 80 000 dollar som hadde holdt seg i seks uker, ifølge CoinMarketCap-data.

200-dagers glidende gjennomsnitt på $82 228 bekreftet at selgere fortsatt har kontroll over den kortsiktige trenden etter å ha avvist prisforskudd fire separate ganger.

Hovedstøttenivået ligger for tiden på 75 800 dollar, som var området som startet aprils oppgang.

I mellomtiden kan en stenging over $82 000-nivået åpne opp for å åpne kursen mot $85 000 i utgangspunktet, etterfulgt av intervallet $88 000–$92 000.

Bitcoins rekordhøye notering ligger fortsatt på 126 198 dollar, registrert i oktober 2025, noe som representerer en potensiell oppside på rundt 58 % fra dagens nivåer. Det betyr at en investering på 1000 dollar teoretisk sett kan vokse til 1580 dollar.

Rapporten sammenligner dette med lavprisede forhåndssalgsprosjekter, hvor en enkelt noteringshendelse kan omprise tokenet fullstendig innen kort tid.

Bitcoin fortsetter å dominere overskriftene, men med en markedsverdi på nå 1,3 billioner dollar, argumenterer rapporten for at den massive livsforandrende avkastningen som ble sett i tidligere markedssykluser har blitt vanskeligere å oppnå.

Det antyder at større muligheter nå kan ligge i prosjekter som fortsatt handles til priser før notering, støttet av faktiske driftsverktøy, og fortsatt er tilgjengelige for investorer som følger markedet nøye.

Ifølge rapporten har mer enn 10 millioner dollar allerede strømmet inn i Pepeto fra investorer som tror de gikk inn før det bredere markedets bekreftelse av den neste store trenden.