Fusionality, szwajcarski startup założony przez byłych badaczy Google DeepMind Federico Feliciego i Jonasa Buchliego, pozyskał 3 mln franków szwajcarskich w rundzie pre-seed współprowadzonej przez fundusze Founderful i Playfair, co odpowiada około 3,7 mln dol. Firma z Lozanny chce sprzedawać producentom reaktorów fuzyjnych gotowe systemy pomiarowe, symulacyjne i sterujące, bo według Feliciego około 80 proc. systemu sterowania każdej firmy fuzyjnej jest w praktyce takie samo.
- Szwajcarski startup Fusionality pozyskał 3 mln franków szwajcarskich (około 3,7 mln dol.) w rundzie pre-seed współprowadzonej przez fundusze Founderful i Playfair, aby budować gotowe systemy pomiarowe, symulacyjne i sterujące dla producentów reaktorów fuzyjnych.
- Według raportu Fusion Industry Association z lipca 2026 r. 56 prywatnych firm fuzyjnych zebrało łącznie 4,48 mld dol. w ciągu 12 miesięcy – o 69 proc. więcej niż rok wcześniej, a łączne finansowanie sektora od 2021 r. wynosi 14,24 mld dol.
- Największym ryzykiem dla Fusionality może być Google DeepMind, który w październiku 2025 r. ogłosił partnerstwo z Commonwealth Fusion Systems i udostępnia open source'owy symulator plazmy TORAX, oferując najlepiej finansowanej firmie fuzyjnej dostęp do podobnych narzędzi bez opłat.
Pre-seed to najwcześniejsza runda finansowania startupu, często poprzedzająca pierwszych płacących klientów. Tak jest i tutaj: środki mają pójść na zbudowanie zespołu założycielskiego w Lozannie, czyli inżynierów sterowania, fizyków obliczeniowych, specjalistów od pomiarów plazmy i programistów, oraz na realizację pierwszych zleceń. Felici jest prezesem firmy, Buchli odpowiada za technologię.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Fusionality chce dostarczać gotowe moduły sterowania zamiast budowy od zera
Fusionality nie buduje własnego reaktora. Firma chce zająć miejsce w łańcuchu dostaw i sprzedawać to, co każda firma fuzyjna dziś pisze samodzielnie. Według komunikatu spółki z 9 września 2026 r. ponad 30 prywatnie finansowanych firm na świecie buduje urządzenia fuzyjne, obok publicznych programów krajowych i międzynarodowych.
Wszystkie te podmioty mierzą się z tym samym zadaniem. Muszą zmierzyć właściwości plazmy, przełożyć pomiary na wiedzę o jej stanie i w ciągu milisekund sterować systemami grzania, zasilania paliwem i magnesami. Fusionality nazywa to infrastrukturą operacyjną i podkreśla, że awaria takiego systemu może spowolnić prace, uszkodzić komponenty, a w przyszłych elektrowniach przerwać produkcję energii.
Zakres oferty, który firma opisuje w swoim profilu, obejmuje:
- diagnostykę plazmy w czasie rzeczywistym,
- sterowanie plazmą i systemy danych,
- szybkie symulacje służące do walidacji i testów obciążeniowych tych systemów.
Model biznesowy opiera się na powtarzalności. Technologie mają być łatwe do przeniesienia między urządzeniami, z minimalnym dostosowaniem u każdego klienta, tak aby każde kolejne wdrożenie kosztowało wyraźnie mniej niż pierwsze. Felici porównał to w rozmowie z TechCrunch do klocków Lego: firma zacznie od kilku takich elementów i będzie dokładać kolejne, choć nie zdradził, od których technologii zacznie. Zespół liczy obecnie siedem osób.
Na start Fusionality koncentruje się na uwięzieniu magnetycznym, czyli metodzie, w której silne elektromagnesy utrzymują paliwo fuzyjne w odpowiedniej gęstości i temperaturze. TechCrunch wymienia Commonwealth Fusion Systems, Realta Fusion, Proxima Fusion i Type One Energy jako przykłady startupów rozwijających urządzenia tego typu. To przykłady segmentu rynku, a nie potwierdzona lista klientów Fusionality. W przyszłości firma chce objąć także inne podejścia do fuzji.
Założyciele Fusionality uczyli AI sterowania plazmą w tokamaku TCV
Felici i Buchli poznali się przy projekcie, który w 2022 r. był jednym z najgłośniejszych przykładów użycia AI w fizyce. Współpraca EPFL i Google DeepMind przy trenowaniu AI do sterowania tokamakiem TCV zaowocowała publikacją w Nature pt. „Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning”. Artykuł ukazał się 16 lutego 2022 r., a obaj założyciele Fusionality są w gronie jego głównych autorów.
Tokamak to reaktor badawczy w kształcie pierścienia, w którym gorąca plazma jest utrzymywana polem magnetycznym. Zespół zastosował uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning), metodę, w której algorytm uczy się przez próby i nagrody. Algorytm uczył się sterowników wyłącznie w symulatorze, a potem, na podstawie samych pomiarów magnetycznych, w czasie rzeczywistym bezpośrednio sterował napięciami zasilaczy cewek. Na TCV udało się uzyskać m.in. wydłużone kształty plazmy, konfiguracje o ujemnej trójkątności i typu „snowflake”, a także utrzymać jednocześnie dwie oddzielne plazmy w komorze.
Obaj założyciele mają długie doświadczenie akademickie:
- Federico Felici ukończył inżynierię sterowania i zrobił doktorat z fizyki plazmy na EPFL, był adiunktem na TU Eindhoven, potem kierował pracami nad sterowaniem w Swiss Plasma Center EPFL, a następnie spędził 2,5 roku w Google DeepMind.
- Jonas Buchli jest z wykształcenia inżynierem elektrykiem, pracował naukowo na ETH Zürich, a w Google DeepMind jako starszy badacz kierował zespołami zajmującymi się robotyką, sterowaniem optymalnym i uczeniem ze wzmocnieniem w sterowaniu układami fizycznymi.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Felici: sztuczna inteligencja nie powinna dziś sterować całym reaktorem
Twórcy jednej z najbardziej znanych demonstracji AI w fuzji nie budują firmy wokół AI. Felici uważa, że AI odegra ważną rolę w przyszłych systemach sterowania, ale nie jest jeszcze gotowa, by udźwignąć całe zadanie. Jak powiedział TechCrunch, nie jest zwolennikiem tego, by AI „przejęła rolę sterowania całym reaktorem fuzyjnym” / „to take the role of controlling the entire fusion reactor”.
Według prezesa Fusionality sztuczna inteligencja ma dziś raczej uzupełniać, ulepszać lub optymalizować wybrane części systemu. Buchli w komunikacie firmy zwraca uwagę, że prowadzenie urządzenia fuzyjnego łączy wiele źródeł danych, różne skale czasowe i złożone zachowanie plazmy, dlatego Fusionality stawia na połączenie pomiarów, oprogramowania, sterowania i inżynierii danych.
Czytam to jako dojrzałą decyzję inżynierską, a nie brak wiary w AI. Ludzie, którzy pokazali w Nature, że sieć neuronowa potrafi utrzymać plazmę w zadanym kształcie, najlepiej wiedzą, jak daleko jest od eksperymentu na TCV do elektrowni, która musi działać przewidywalnie przez tysiące godzin. W systemach krytycznych dla bezpieczeństwa liczy się nie tylko skuteczność, ale też to, czy da się wyjaśnić i zweryfikować każdą decyzję sterownika.
Model „klocków” ma sens biznesowy, bo kopiuje logikę automatyki przemysłowej, gdzie nikt nie pisze sterowników od zera. Widzę jednak dwa znaki zapytania. Czy firmy fuzyjne, które traktują swoje know-how jak najcenniejszy zasób, oddadzą zewnętrznemu dostawcy serce swojej maszyny? I czy siedmioosobowy zespół z 3 mln franków utrzyma się na rynku, na którym Google DeepMind rozdaje część narzędzi za darmo? Odpowiedzi poznamy dopiero po pierwszych kontraktach.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Branża fuzyjna ma rekordowe finansowanie, a łańcuch dostaw nie nadąża
Fusionality wchodzi na rynek w momencie rekordowych inwestycji. Według raportu Fusion Industry Association (FIA), organizacji zrzeszającej prywatne firmy fuzyjne, opublikowanego 13 lipca 2026 r., 56 firm fuzyjnych zebrało 4,48 mld dol. w ciągu 12 miesięcy do lipca 2026 r., o 69 proc. więcej niż rok wcześniej. Łączne finansowanie odnotowane od 2021 r. wynosi 14,24 mld dol., a sektor zatrudnia ponad 16 tys. osób.
| Wskaźnik (raport FIA 2026) | Wartość |
|---|---|
| Finansowanie w 12 miesiącach do lipca 2026 r. | 4,48 mld dol. |
| Wzrost rok do roku | 69 proc. |
| Łączne finansowanie od 2021 r. | 14,24 mld dol. |
| Liczba badanych firm | 56 |
| Udział firm stawiających na uwięzienie magnetyczne | 48 proc. |
| Firmy oczekujące komercyjnej energii w latach 30. | 71 proc. |
Wśród największych transakcji FIA wymienia rundę Series B2 o wartości 863 mln dol. zebraną przez Commonwealth Fusion Systems w sierpniu 2025 r. oraz 518 mln dol. pozyskane przez Proxima Fusion w lipcu 2026 r. Uwięzienie magnetyczne wybiera 48 proc. firm, a 71 proc. spodziewa się, że pierwsza elektrownia fuzyjna dostarczy komercyjną energię w latach 30.
Inwestor Fusionality widzi w tym lukę. Felix Neubeck z funduszu Playfair ocenił, że „branża fuzyjna rośnie szybciej niż jej łańcuch dostaw” / „The fusion industry is scaling faster than its supply chain”. Pozytywnie o firmie wypowiedział się też David Gates, współzałożyciel i dyrektor ds. technologii firmy fuzyjnej Thea Energy. Jego zdaniem Fusionality jest w stanie „pomóc przyspieszyć cały sektor fuzyjny” / „help accelerate the entire fusion sector”. Paolo Ricci, dyrektor Swiss Plasma Center, uznał powstanie takich startupów za dobrą wiadomość dla dziedziny i szwajcarskiego ekosystemu fuzyjnego, wskazując na dziesięciolecia doświadczenia ośrodka w sterowaniu i diagnostyce plazmy.
Google DeepMind rozwija własne narzędzia dla fuzji i może ograniczyć rynek Fusionality
Największe ryzyko dla Fusionality może stanowić dawny pracodawca założycieli. Google DeepMind ogłosił w październiku 2025 r. partnerstwo z Commonwealth Fusion Systems. DeepMind rozwija TORAX, szybki symulator plazmy napisany w JAX, i łączy go z uczeniem ze wzmocnieniem lub metodami przeszukiwania ewolucyjnego, takimi jak AlphaEvolve, aby agenci AI analizowali ogromną liczbę scenariuszy pracy reaktora. TORAX pojawił się w 2024 r. jako narzędzie open source, a CFS inwestuje w jego rozwój.
Portal Tech Funding News zwraca uwagę, że skoro najlepiej finansowana firma fuzyjna ma dostęp do wiedzy DeepMind bez opłat, rynek na płatne rozwiązania zewnętrznych dostawców może się kurczyć. Ten sam serwis wymienia też bezpośredniego konkurenta: Next Step Fusion, który już dostarcza budowniczym tokamaków oprogramowanie do modelowania plazmy, diagnostyki i sterowania.
Argumentem Fusionality ma być warstwa bazowa wymagająca niewielkiej adaptacji. Według TFN ma to obniżać klientom koszty wdrożenia. Czy to wystarczy, rozstrzygnie się przy pierwszych kontraktach, których firma na razie nie ogłosiła.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polskie instytuty badają fuzję w ramach europejskiego konsorcjum EUROfusion
Polska nie ma dziś w tym segmencie firm porównywalnych z Fusionality, które udało mi się zweryfikować, ale ma naukowe zaplecze. Instytut Fizyki Plazmy i Laserowej Mikrosyntezy (IFPiLM) w Warszawie jest członkiem konsorcjum EUROfusion i koordynuje badania fuzyjne w Polsce w ramach Centrum Naukowo-Przemysłowego Nowe Technologie Energetyczne (CeNTE), do którego należy 16 polskich instytucji badawczych.
Instytut coraz wyraźniej zwraca się też w stronę biznesu. 23 marca 2026 r. IFPiLM dołączył ze swoją ofertą technologiczną do Europejskiej Sieci Przedsiębiorczości Enterprise Europe Network. Równolegle Europejska Platforma Interesariuszy Fuzji Jądrowej, powołana w projekcie GO4FUSION, przygotowuje program strategiczny dla przyszłego partnerstwa publiczno-prywatnego w obszarze energii termojądrowej.
Moim zdaniem historia Fusionality pokazuje ścieżkę, którą w Europie mogą pójść także polscy specjaliści od sterowania i uczenia maszynowego. Wartość nie musi leżeć w budowie reaktora, może leżeć w oprogramowaniu i narzędziach, których potrzebuje kilkadziesiąt firm jednocześnie. Na razie jednak to Lozanna, nie Warszawa, rekrutuje takich ludzi.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu Fusionality opublikowanego w Startupticker.ch z dnia 09.09.2026, rozmowy TechCrunch z Federico Felicim oraz publikacji w Nature i raportu Fusion Industry Association. Do weryfikacji wykorzystano także materiały Tech Funding News, bloga Google DeepMind i Commonwealth Fusion Systems. Polski kontekst: Instytut Fizyki Plazmy i Laserowej Mikrosyntezy.
Cytaty Federico Feliciego (prezesa Fusionality), Davida Gatesa (współzałożyciela i dyrektora ds. technologii Thea Energy) oraz Felixa Neubecka (Playfair) zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o pierwszych klientach Fusionality i rozwoju systemów sterowania reaktorami fuzyjnymi.
