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引言
聚变领域不缺少关于未来发电成本的预测，但不同估算之间往往存在显著差异。问题不只是技术路线不同，更在于电站设计、建设成本、融资条件，及规模化部署后的成本下降，都还存在很大的不确定性。
Tokamak Energy公司商业分析师Anna Soldatova在近期一篇文章中，从能源经济学的视角讨论了这个问题。她借助三个概念，LCOE（平准化度电成本）、FOAK与NOAK、学习曲线，解释如何理解聚变电站的经济性。
这篇文章最值得关注的地方：把聚变商业化的讨论从“能否实现聚变发电”，进一步推进到“能否以可复制的工程体系和可接受的成本持续发电”。
对于评估聚变技术路线、供应链机会和商业化前景的人来说，这是一篇值得阅读的文章。
原文标题：What Is the Actual Price of Fusion Energy? Why can't anyone give us a definitive number yet?
在围绕聚变能源的各种讨论中，有个问题未得到足够关注：
聚变发的电，
最终需要用户付多少钱？
假如我们真的建成了第一座商业聚变电站
先设想一下：明天，一家聚变公司宣布，已经成功建成全球第一座商业聚变电站。
这是一个令人振奋的消息。电站已经发出电力，并将电送入电网。工程师和物理学家为此欢呼，投资者可能更是如此。但这是否意味着，我们已经解决了一个能源市场问题？未必。
评估任何一种发电技术时，大多数利益相关方最终都会回到三个问题：
建造这座电站需要多少钱？
它能够发出多少电？
在整个运行周期内，运营成本是多少？
能源行业有一个实用的指标，可以将这些问题整合起来。
先来认识LCOE：平准化度电成本
LCOE是Levelised Cost of Electricity的缩写，通常译为平准化度电成本。
简单来说，它衡量的是：在电站的整个生命周期内，平均每发出一单位电力需要承担多少成本。
计算时，需要估算电站从建设、融资、运行、维护到最终退役所涉及的各项成本，再将其与整个生命周期的发电量进行比较。
💡 这里有一个问题：今天支出的一笔钱，与20年后收到的同样金额，不具有相同的经济价值。
因此，需要使用折现率来反映资金的时间价值，以及投资者对资本回报的要求。LCOE基本公式：
公式看起来比较复杂，但各符号的含义不难理解：
I 投资支出
M 运行与维护成本
F 燃料成本
E 发电量
r 折现率
t 电站寿命年数，即：
LCOE＝全生命周期成本的现值 ÷ 全生命周期发电量的现值
结果通常以美元/兆瓦时（$/MWh）表示。
1兆瓦时=1,000千瓦时，所以LCOE为100美元/MWh，就意味着平均每千瓦时的发电成本为0.10美元。
下面，来建一座想象中的电站
假设有一座装机容量为100MW的电站，其参数如下：
第一步：计算发电量
100MW × 8,760小时 × 80%＝700,800MWh/年
30年累计约2,100万MWh。
第二步：年化资本成本
按8%折现率计算，资本成本年化后约为2,660万美元/年。
第三步：加上运营成本。
每年1,000万美元运营成本，合计每年3,660万美元。
第四步：除以年发电量。
LCOE ≈ 52 美元/MWh
这是LCOE的基本计算思路。实际财务模型会更为精细，需要考虑施工进度、融资安排、设备更换计划及其他具体项目有关的假设，但基本原理相同。
与现有发电技术相比，
聚变的成本处于什么水平？
对于成熟的发电技术，我们已经拥有可供参考的成本基准。
其中一个被广泛引用的来源，是Lazard每年发布的《平准化能源成本分析》（Levelized Cost of Energy Analysis）。该报告采用统一的方法，对不同发电技术的成本进行比较。
其2026年版给出了美国新建电站的以下参考区间（补贴前，单位$/MWh）：
图片来源：Lazard《Levelized Cost of Energy Comparison, $/MWh》（2026年版数据）
光伏和陆上风电在许多市场里仍然是新建发电最便宜的选择。
燃气电站的前期资本通常低于核电站，但它的经济性高度依赖燃料价格。核裂变需要可观的前期投资，但能在很长的运行寿命里持续发电。
💡 值得注意的是，Lazard2026年版报告还显示，由于资本成本上升、利率高企、关税传导与供应链重新定价，各技术LCOE同比普遍上涨——集中式光伏同比+18%，陆上风电+11%，燃气联合循环+15%（达到15年来的高位）。不过从2009年第一版算起，集中式光伏LCOE累计下降约81%。
但一个容易被忽略的问题：
LCOE 不等于电价
一座LCOE为50美元/MWh 的电站，它的电价并不一定就是50美元/MWh。
下图：2024—2025年美国月度平均批发电价，单位：$/MWh
批发电价是会波动的。光伏电站可能在大量其他光伏电站同时发电时发电，把价格压下去；可调度电厂则可能专挑需求高、供给紧的时候发电。
因此，LCOE可以帮助我们比较不同发电技术的成本，却无法完整衡量电力对整个能源系统的价值，也不能保证一个项目一定盈利。
LCOE是成本指标，而不是有保障的售电价格。
对于聚变能源而言，这一区别尤其重要。
没有商业电站，如何计算聚变的LCOE？
这是一个关键问题。
目前，我们无法利用真实的商业运行数据计算聚变电站的LCOE，因为商业化运行的聚变电站尚不存在。
现阶段的成本估算，主要依赖建立在大量假设之上的模型。研究人员通常从一个概念性电站设计出发，估算建设和运行所需的资源与成本。
例如：
反应堆会有多大？磁体需要多强的场？真空室要花多少钱？
部件需要多频繁地更换？电站自身要消耗多少电？最终有多少能送上网？
它能运行多久？可用率能做到多少？融资成本又是多少？
这些假设都会影响最终的LCOE。
两位分析师即使研究相近的聚变技术，也可能得到差异很大的成本估算，仅仅因为他们对资本成本、维护需求、电站可用率或融资条件采用了不同假设。因此，给出一个LCOE区间，通常比宣称一个看似精确的单一数字更合理。
在现阶段，因为确实缺乏足够的商业运行数据，这种不确定性是可以理解的。
还有哪些让聚变经济性与众不同的地方？
一个重要特征是聚变的技术新颖性。
大多数私营聚变公司采用逐步推进的开发路径：先建造实验装置，再开发验证系统、发电原型，最后走向商业电站，而不是直接跨越这些阶段。
下图：谁在造什么，什么时候造：聚变装置路线图
图片来源：来自公司公告及截至2026年10月13日发布的行业媒体报道
尽管各家公司的技术路线和时间表有所不同，但基本思路相似：通过一代又一代装置验证科学假设、测试工程方案并积累实际经验，然后逐步推进商业设计。
有些公司主要致力于证明等离子体性能，有些则侧重验证集成工程系统或实际发电能力。这些早期装置本质上是成本高昂的学习平台。理想情况下，从设计、建造和运行过程中积累的经验，能够改善后续装置的性能和经济性。
这也是为什么讨论聚变成本时，必须区分不同的技术成熟度阶段。
FOAK到底是什么？
从FOAK走到NOAK
FOAK是First of a Kind的缩写，通常译为“首台套”或“首座同类设施”，指某种设计首次实现工程化建设的情形。
想象你在建造一座全新类型的电站：
你的供应商从未在商业规模上制造过其中许多部件。
-
你的工程师还在摸索哪些系统难以组装。 -
你的施工承包商还在学这些东西怎么拼在一起。 -
你的监管机构正在积累针对这项技术的经验。 -
你的投资人则在试图理解那些从未被商业验证过的风险。
不出所料，这第一座电站会非常贵。这就是你的FOAK电站。
现在想象你已经建成了10座、20座或50座类似电站：
工程师改进了设计，供应商投资建设专用生产线，部件逐渐实现标准化，施工团队积累了经验，运行数据也帮助运营商优化维护计划。与此同时，投资者对技术和项目风险的认识更加充分。
此时，再建造一座同类电站，可能就会容易得多，成本也可能更低。
这就是NOAK（Nth of a Kind）背后的基本思路，通常可理解为“后续批次的同类电站”或“第 N 座同类电站”。
下图：Capital availability against project stage（资本可获得性与项目阶段的关系）。该图用于说明，随着项目推进、设计成熟和风险逐步降低，项目获取资本的条件可能改善
重复部署、设计改进和工业学习，能够逐步降低一项技术的建造与运营成本。经济学家通常使用学习曲线来描述这一现象。
但学习曲线并不意味着成本一定会下降，NOAK也不一定特指第十座或第二十座电站。它描述的是一个更加成熟、能够重复部署的设计，其成本有望逐渐接近成熟工业体系下的水平。
学习效应能够带来多大成本差异？
来看一个简化示例。
假设我们的第一座聚变电站建造成本为100亿美元。
现在假设累计产量每翻一倍，等效电站的成本就下降15%。
这就是15%的学习率（learning rate）。
表注：这是用于解释学习曲线的示例，并非对聚变电站未来成本的预测。表中数字经过四舍五入。
经过五次累计产量翻倍后，单座电站的成本将比初始水平下降超过一半。
听起来很有吸引力，但这只是一个示意性计算。我们目前还不知道，商业聚变技术最终能够达到怎样的学习率。
一些设备，例如汽轮机和换热器，已经受益于成熟制造业积累的经验。另一些系统，例如第一壁、脉冲功率设备和氚处理系统，则可能通过设计改进、自动化和制造规模化获得显著的成本收益。
💡 Simon Woodruff最近在一篇文章里探讨了FOAK与NOAK估值结果之间的这类差异。另外值得注意的是，某些设计随着工程要求被更好地理解，反而可能变得更贵。
尽管如此，这恰恰说明了为什么在评估聚变经济性时，FOAK与NOAK的假设如此重要。
FOAK估算回答的是：
建成第一座商业电站，可能需要花多少钱？
NOAK估算回答的则是：当这项技术发展为成熟、可复制的工业产品后，其成本可能达到什么水平？
这是两个完全不同的问题。
我们从中能够得到什么认识？
到这里，有三个基本概念可以帮助我们理解聚变经济学。
FOAK（First of a Kind）
某种电站设计首次实现工程化建设，通常面临较大的技术、施工和运营不确定性。
NOAK（Nth of a Kind）
更成熟、可重复部署的同类电站，可能受益于制造规模化、标准化和工业学习。
LCOE（Levelised Cost of Electricity）
比较发电技术全生命周期成本的指标。聚变电站可以分别在FOAK和NOAK假设下进行估算。
还有一个细节要强调：一台完成物理验证的装置，不一定就是一座FOAK商业电站。
💡 实现聚变反应、达到净聚变能量增益，以及向电网输送电力，是三个不同的里程碑。
因此，下次当你看到“聚变发电成本只需50美元/MWh、100美元/MWh或200美元/MWh”这样的标题时，不妨进一步追问：
这是FOAK还是NOAK的成本估算？
模型假设的净电输出和电站可用率是多少？
建设、维护和融资成本分别是多少？
是否有可比的商业电站真正验证过这些假设？
因为，一台在科学上取得成功的聚变装置，与一门具有市场竞争力的发电业务之间的差距，可能就隐藏在这些细节中。
聚变的未来不会只由物理决定。
它还取决于我们能够多快地学会制造、建造、运行和维护这些高度复杂的设备，以及如何为其融资。
这也许才是未来十年最值得追问的问题：我们不仅要回答聚变能否实现，还要回答它能否以可负担的成本实现。
读到最后的彩蛋
如果你想再往深处挖一层，推荐一篇来自柏林工业大学（TU Berlin）的近期研究论文，它检视了已公开发表的聚变电站成本估算，以及不同技术路线下的LCOE基准。
https://arxiv.org/abs/2606.26536
参考阅读 📚
https://substack.com/@annasoldatova/p-221159295
https://arxiv.org/abs/2606.26536
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