AI巨頭楊立昆剛發了篇論文，未來百倍級增長的，不只是算力，還有銅需求

過去幾年，幾乎所有人都把人工智能理解成一場語言革命。

從 GPT-3 到 GPT-4，再到一輪接一輪的新模型，大家都在比誰的參數更大，語料更多，芯片更強。人們談論的是推理，是代碼，是 Agent，是誰更像一個高智商的人。

但這條路，正在出現一個越來越清晰的拐點。

幾天前，arXiv 上掛出一篇論文，題目叫Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining。作者名單里有 Yann LeCun。這個名字在人工智能界的分量很重，是AI三巨頭之一，也是圖靈獎獲得者。

這篇論文實際上反映了一場正在發生的AI技術路線轉變。

過去十年，人工智能的核心問題是如何讓機器理解語言；而未來十年，更重要的問題可能是如何讓機器理解世界。

在這個新的研究方向中，語言不再是唯一的中心。視覺、空間、動作乃至物理規律，都將成為模型訓練的重要組成部分。真正的通用人工智能，很可能不是一個只會聊天的系統，而是一個能夠同時理解語言、視覺和環境的綜合智能體。 從這個角度看，這篇論文不僅僅是一次技術實驗，更像是一個信號。它表明，人工智能的發展正在從語言智能走向世界智能。而這一轉變，可能會決定下一代基礎模型的形態，也可能重新塑造整個AI產業的競爭格局。

目前語言模型已經非常耗電，但如果未來模型要理解視頻世界、機器人動作和物理環境，那時算力需求可能是今天的10倍甚至100倍。這意味對電力的需求會再上一個量級，這也是為什么很多國家現在突然開始重新重視核電的最重要原因。

這幾年，一些美國大廠，比如微軟、Meta、谷歌、亞馬遜等，突然開始對核電、SMR、小型模塊化反應堆表現出濃厚興趣，并不是偶然。國際能源署的判斷已經很明確，到 2030 年，全球數據中心用電需求將增長到大約 945 太瓦時，比現在翻倍還多；其中 AI 優化型數據中心的用電需求會增長四倍以上。

路透社 3 月援引 EIA 數據稱，美國總用電量在 2026 和 2027 年都將創出新高，背后一個重要推力就是 AI 和加密貨幣數據中心。

所以微軟和 Constellation 在 2024 年簽了長期購電協議，推動賓州一座 835 兆瓦核電機組重啟；Google 同年宣布與 Kairos Power 合作采購未來多座 SMR 的電力；Amazon 也在推進自己的核能合作和 SMR 布局。這些動作表面上講的是零碳，但大廠最在意的是穩定供電。因為 AI 需要的不是一陣一陣的電，而是全天候、可預測、不間斷的電。

但如果文章寫到這里，肯定不夠。

因為核電只是發電端，真正決定 AI 能不能鋪開、能鋪多快的，不僅僅是電本身，還包括電的傳輸，而這個問題最后會指向一種過去很少被重視的金屬：銅。

很多人談 AI，眼睛都盯著英偉達、HBM、先進封裝、光模塊，這當然沒錯。可芯片再先進，也只是機柜里的那一小部分。電要從發電端走到數據中心，要經過變電站、開關設備、電纜、變壓器、冷卻系統、配電系統，再往外，還有更大范圍的輸電網改造。這些東西，都離不開銅。

S&P Global 今年 1 月的一份研究指出，數據中心和 AI 正在形成一個新的銅需求。它預計，到 2040 年，與數據中心相關的銅需求將從 2025 年的 110 萬噸增至 250 萬噸，而到 2030 年，AI 訓練型數據中心相關需求將占數據中心總銅需求的 58%。

過去幾年，人們總覺得 AI 的稀缺資源就是芯片。芯片當然稀缺，但只要錢砸下去，工廠建起來，再加上有一定的工藝，幾年之后總還有緩解的可能。銅不一樣。銅的問題在于，它不是最顯眼，但是整個電氣文明都離不開它。你要更多算力，就要更多電；你要更多電，就要更大的輸配系統；你要更大的輸配系統，就要更多銅。

而銅礦不是芯片廠，不是說擴就能擴的。

國際能源署在 2025 年的關鍵礦產展望里預計，到 2040 年，全球銅需求還將比今天增加約 30%。如果照Yann LeCun論文所說，未來模型要理解視頻世界、機器人動作和物理環境，那么這個數據就太保守了。大家都知道銅很重要，但銅礦的開發周期太長，從勘探、審批、融資到投產，動輒就是十年起步，中間還夾著環保爭議、社區阻力、地緣政治、冶煉瓶頸等。

最典型的一個，是巴拿馬的Cobre Panamá。這座礦在 2023 年因環保抗議和法律爭議被關停，影響了大約全球 1% 的銅供應。到了 2025 年，First Quantum 還在和巴拿馬政府圍繞仲裁、復工、庫存出口反復拉扯。

美國亞利桑那州的Resolution Copper，被視為美國最重要的潛在銅礦之一，特朗普政府 2025 年推動完成項目所需的土地置換，但項目長期遭到原住民反對，因為礦區涉及 Oak Flat 這一具有宗教意義的圣地。即便在政策推動下，就算審批加速，礦山建設大約也要 10 年左右，第一批銅精礦大概要到下一個十年中期才可能出來。

更麻煩的是，不僅僅是AI 急需銅，新能源也需要。

銅本來就已經被電動車、風電、光伏、儲能、電網改造這些產業長期消耗，現在數據中心和 AI 又擠了進來。國際能源署 2025 年的報告還特別提到，過去兩年銅需求增長的最大推動因素之一，就是中國電網投資的快速擴張。中國重視電，是因為要擺脫對石油的嚴重依賴，中國大力發展電動汽車，也都是基于這些考慮。

S&P Global 的同一份研究甚至把這種趨勢稱為全球工業面臨的系統性風險，其測算顯示，到 2040 年，銅供應可能比需求短缺 1000 萬噸。這個數字未來當然還會被修正，但趨勢已經很清楚，銅正在變成數字時代和能源時代共同爭搶的戰略資源。

這也意味著，AI 產業的競爭，正在悄悄從虛擬世界回到物理世界。

過去十年，科技行業最經常講的是輕資產，是軟件，是平臺，是云，是算法，是一切看上去仿佛可以脫離土地、礦山和電廠的東西。許多人以為，只要最聰明的人坐在一起，配上最先進的芯片，美好的未來就會自動到來。但多模態模型和世界模型正在提醒人們，事情沒有那么簡單。

模型越想理解真實世界，就越要消耗真實世界里的資源。到了某個階段，AI 拼的就不再只是工程師數量和芯片庫存，而是電廠、變電站、輸電線、冷卻系統，還有礦山。

說得再直白一點，AI 的盡頭，未必只是算力，可能還是資源。

這幾年很多人認為，像俄羅斯這種直接上手搶鄰國領土的行為太過時了，現在大國競爭還是要看科技硬實力。這話既對也不對。

對的地方在于，今天的大國競爭，表面上確實已經不再是十九世紀那種赤裸裸的圈地游戲。誰的芯片更先進，誰的模型更強，誰能率先把人工智能、機器人、生物技術、航天和能源技術推到產業化前沿，誰就更可能掌握未來秩序的話語權。從這個意義上說，科技硬實力當然是第一位的。沒有工業能力、工程能力、科研能力，再大的野心也只是空話。

但不對的地方在于，很多人把這件事理解得太簡單了，以為只要技術領先，資源、土地、航道、礦產這些老問題就自動退場了。現實恰恰相反。科技競爭并沒有讓資源失去意義，反而讓資源的重要性以另一種方式重新浮了上來。

從這個角度看，美國的戰略意圖就可以看得更清楚了。從格陵蘭島到委內瑞拉，從加拿大到伊朗，這些國家和地區，都擁有極為豐富的資源。委內瑞拉和伊朗，有海量的石油。加拿大和格陵蘭島，有儲量巨大的礦產資源。

美國開采自己的資源，有國內各種力量的掣肘，但是控制一個其他國家，開采礦產等，就不是問題了。

在這些資源里，銅的特殊之處在于它太基礎太普通了，導致常常被忽略。芯片缺了，就像火災一樣，所有人都知道立刻會出問題。但銅缺了，就像水災，水是慢慢上漲，但等到你意識到問題時，已經遲了。

如果下一代 AI 真要從語言走向世界，那么銅的重要性就會被重新估值，而且這種重估，很可能比今天絕大多數人的想象都更猛烈。

按美國地質調查局 2026 年數據，全球銅儲量約為9.8 億噸。其中，智利約 1.8 億噸，全球第一；秘魯約8500 萬噸，剛果（金）約8000 萬噸，俄羅斯約8000 萬噸，澳大利亞約1 億噸；中國約4100 萬噸。也就是說，中國有儲量，但只占全球總量的大約4%，和智利這種頭部資源國不是一個量級。更麻煩的是，中國不是一個邊緣消費國，而是全球銅工業鏈條里最重的那個買家和加工者。USGS 估算，中國 2025 年礦山銅產量約180 萬噸，精煉銅產量約1400 萬噸，而全球精煉銅總產量約2900 萬噸，中國一國就占了接近一半。

這就意味著，中國在銅問題上的矛盾非常尖銳：自己挖得不算少，但遠遠不夠自己煉，更不夠自己用。路透去年援引國際銅研究組織數據稱，中國占全球精煉銅消費的58%；同一時期，路透還報道，中國 2025 年前兩個月銅精礦進口達到471 萬噸，同比還在增長，說明中國即便冶煉能力持續擴張，上游原料仍然高度依賴外部。

而且中國是全球最大的銅消費國，面對供應偏緊，正在越來越依賴來自剛果（金）的精煉銅。2024 年，中國從剛果（金）進口的精煉銅，已經比 2019 年增長了7 倍，而剛果（金）去年近四分之三的 200 萬噸精煉銅產量都流向了中國。

國際能源署在 2025 年的展望里講得很清楚，到 2040 年，銅需求還要在現有基礎上再增長30%，而且它特別強調，銅的供應缺口尤其令人擔憂，因為礦石品位下降、項目成本上升、新資源發現明顯放慢，使得新增供給極難快速上線。換句話說，問題不是大家不知道銅重要，而是知道了也未必來得及。

這也是為什么中國一邊在海外找礦，一邊在國內拼命挖“城市礦山”。2025 年 5 月，商務部等七部門發文，明確要求推動“換新+回收”、上門拆卸回收、新品配送安裝回收一體化，并提出要提升規范拆解企業的智能化、精細化拆解能力，推進廢金屬等再生資源精深加工和循環利用。與此同時，生態環境部會同財政部 2025 年累計投入50 億元，處理約1 億臺廢舊電器，產出超過300 萬噸再生資源。國家這些動作，本質上就是把廢舊家電、電線、電機、變壓器、舊設備，盡可能重新回收利用，緩解銅等工業原料的不安全。

回收確實可以一定程度上緩解短缺，但不能替代礦山。原因很簡單，回收來的銅不夠用。

中國接下來在銅問題上，大概會同時走四條路。第一條，繼續加大海外資源布局，尤其是剛果（金）、秘魯、智利這類資源地；第二條，繼續把國內冶煉和加工優勢做大，把全球礦端資源盡可能吸收進自己的工業體系里；第三條，把廢舊家電、電線、電機、報廢汽車這些“城市礦山”真正工業化，而不是停留在零散回收層面；第四條，也是最關鍵的一條，盡量讓單位 GDP、單位電網、單位算力的銅消耗變得更高效，否則需求側會越來越頂不住。

所以，中國真正要面對的，就不是一個簡單的銅的問題，而是一個國家能力問題。

中國當然不會輕易被銅卡住脖子。中國有最完整的制造體系，有全球最強的銅冶煉和加工能力之一，也有比多數國家更強的基礎設施組織能力。可問題在于，中國的優勢主要集中在中下游，而不是上游資源端。自己挖得不夠，海外依賴又太重，這種結構決定了中國可以很強，但不能大意。全球都在搶銅，而中國恰恰是那個最需要銅的工業大國，那么有些國家就能拿捏你。

這才是最值得警惕的地方。

所以，AI 時代真正的競爭，遠比想象中復雜。拼模型、拼參數、拼算力，這些當然重要，但是如果沒有更多穩定電力和更強電網，以及更大的礦產控制力，如果沒有更多的銅，那么拼到最后，也只能是鏡花水月。

很多人看完一篇文章，會覺得開了眼界，但也就到此為止了。真正有價值的，不只是知道銅為什么重要，AI為什么離不開電網、礦山和資源，更重要的是，能不能持續跟蹤這些變化，慢慢建立起對世界運行邏輯的判斷力。

金銀已經漲過幾輪，銅也在被重新定價。礦山、冶煉、電網設備、再生資源、變壓器、重電裝備，這些背后都不只是行業新聞，而是時代趨勢的變化。問題在于，大多數人平時接觸到的信息太碎、太淺、太晚，等到市場都看明白了，往往已經不便宜了。認知未必立刻變現，但幾乎所有真正的機會，都先從認知開始。

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