清洁能源的规模化应用长期受制于基础设施老化、研发周期漫长和前期成本高昂等瓶颈。据 NVIDIA AI Blog 报道，在纽约气候周期间，NVIDIA 集中展示了五家利用其计算平台推进清洁能源项目的公司，试图缩短从研究到落地的周期。
ThinkLabs AI：用数字孪生与智能体优化电网接入
ThinkLabs AI 基于 NVIDIA CUDA 平台构建数字孪生模型与 AI 智能体，用于加快电网接入审批、整合清洁能源并应对电网波动。该公司创始人兼 CEO Josh Wong 表示，电网的不确定性正在增加，运营决策需要从静态视角转向基于概率的风险评估，以兼顾可靠性与投资成本。
南加州爱迪生公司（Southern California Edison）使用 ThinkLabs 的软件后，单个电网接入申请的评估时间从 30 至 45 天缩短至两分钟。这一提速由一个能够运行电网仿真并识别接入障碍解决方案的智能体实现。
Atomic Canyon：为核电行业引入 AI 知识管理
Atomic Canyon 推出了基于 NVIDIA 加速计算的 Neutron 和 NIVA 平台，面向反应堆操作员提供 AI 辅助知识管理。Neutron 将操作程序、监管指南、运行经验、许可记录及各类结构化与非结构化数据转化为统一的知识层。NIVA（核电行业虚拟助手）则与核电运行研究所、电力研究院和核能研究所合作开发，旨在为全美核电站提供 AI 能力支持。
Atomic Canyon 创始人兼 CEO Trey Lauderdale 认为，核电技术已有五六十年历史，但传统运作方式已无法满足当前需求，需要借由人工智能重新激发效率。
Redwood Materials：用退役电动车电池为 AI 数据中心离网供电
AI 算力带来的电力需求增长快于电网基础设施建设速度。Redwood Materials 结合其在电池工程、电力电子和系统设计方面的积累，为 AI 工厂开发大规模离网供电方案，使新产能能够在数月内而非数年内上线。
这些方案采用 100% 回收的电动车电池作为现场储能设备，并通过运行在 NVIDIA Blackwell 平台上的 AI 智能层实时响应数据中心的能源需求。Redwood Materials 首席技术官 Colin Campbell 介绍，这种简化的架构大幅减少了变压器和逆变器的数量，无需不间断电源（UPS），且能够应对 AI 训练过程中出现的新型负载波动，同时降低用电成本。
TerraPower：数字孪生加速钠冷反应堆部署
TerraPower 正在开发零排放的 Natrium 反应堆。与传统核电不同，该反应堆使用液态金属钠而非水进行冷却，可在接近大气压的条件下运行，且在紧急情况下无需外部水源或电力即可维持自身冷却。
为加快未来电厂的选址与建设，TerraPower 正利用 NVIDIA Omniverse 平台构建数字孪生软件，目标是将交付周期从数年压缩至数月。TerraPower 总裁兼 CEO Chris Levesque 表示，包括 Bill Gates 在内的创始团队在二十年前就意识到，能源解决方案应将减排纳入考量。
Commonwealth Fusion Systems：压缩聚变能源研发周期
Commonwealth Fusion Systems（CFS）借助 NVIDIA Omniverse 库和 OpenUSD，将其 SPARC 托卡马克演示装置的实验周期从数年压缩至数周。SPARC 利用高温超导体产生比此前系统更强的磁场，使装置体积缩小至原来的四十分之一，从而降低建造和运营成本。
CFS 联合创始人兼首席科学官 Brandon Sorbom 指出，聚变具有被动安全性，其默认机制是自行关闭，不存在失控风险。CFS 的首座 ARC 商业电厂将建在弗吉尼亚州切斯特菲尔德县，计划于 2030 年代并入电网，其体积较传统设计缩小十倍以上。Sorbom 表示，这座首创电厂的成本有望与可再生能源及非可再生能源形成竞争。