近日，中國有色金屬工業協會發布的最新數據顯示，2026年上半年，我國有色金屬行業的利潤上漲了94%，其實這背后主要是AI需求的拉動。而這些金屬也有個通稱，叫“算力金屬”。“算力金屬”具體有哪些，它們如何筑牢AI算力基座？
“算力金屬”可以分成兩大類：第一類是給AI算力“搭骨架”的大塊頭——銅和鋁。
銅和鋁是數據中心的“血管”，它們既要負責給服務器供電，又要幫機器散熱。比如銅，一臺最普通的服務器用銅量只有幾公斤，而一臺專門用來訓練AI的“超級服務器”，因為要處理海量數據，用銅量高達15到30公斤，是前者的3到6倍。有機構預測，到2028年，全球數據中心光是用銅量就要達到130萬噸，比2026年翻一番。以前，銅價看房地產和基建，現在全看AI和新能源。
第二類是給AI算力“補身子”的“微量元素”——錫、銦、鍺、鎵等。
這些金屬名字聽著生僻，用量也遠不如銅、鋁大，但少了它們，AI就得“癱瘓”。錫負責把芯片牢牢“焊”在電路板上，封裝技術越先進，越離不開它。銦、鍺、鎵則是光通信和電源管理模塊的核心，保證數據能光速傳輸，電量能穩定供應。鉭、鈷相關材料用于硬盤數據存儲，以及高性能芯片等。
正因為AI算力的需求，這些稀有金屬的價格已經飛漲。短短半年，錫價漲40%、銦漲60%，而鉭更是飆升了158%。價格走高，凸顯算力金屬戰略地位的同時，也給下游硬件制造、算力基礎設施建設帶來新的考驗。
人工智能產業的發展，不應只聚焦芯片、大模型軟件突圍，而是要俯瞰全產業鏈、長遠布局。好在中國在這條賽道上有獨特優勢。資源上，我們掌握著全球大多數稀有“算力金屬”的提純技術，守住了原材料陣地；基建上，依托“東數西算”工程，打通算力與電力的鴻溝；生態上，國產大模型開源蓬勃發展，從技術追趕轉向生態引領；場景上，豐富的產業應用場景為AI落地提供了全球最廣闊的試驗場，加速技術迭代反哺。
所以，未來的人工智能競賽，比的不僅是程序員敲代碼的能力，更是資源儲備、能源保障和制造業底盤的硬核實力。面對“算力金屬”需求爆發帶來的機遇與成本挑戰，既要發揮我國在稀有金屬提純、算力基建、產業場景上的優勢，也要持續完善關鍵礦產保供體系，推動上下游協同，筑牢我國人工智能產業的堅實底座。
轉自：央視網
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