外媒:美国能否利用AI和量子计算打破中国对稀土资源的控制？

外媒报道:在全球高科技产业的供应链中，稀土资源扮演着不可或缺的角色。从电动汽车、风力涡轮机到智能手机和国防系统，稀土元素无处不在。然而，中国在全球稀土开采、加工和精炼领域占据着绝对主导地位，几乎垄断了全球近90%的稀土加工能力。这种高度集中的供应链，不仅引发了西方国家对地缘政治风险的担忧，也促使他们寻求打破这种依赖的解决方案。
近期，人工智能（AI）和量子计算被视为可能颠覆稀土格局的关键技术。美国Alphabet旗下专注于AI和量子技术的公司SandboxAQ首席执行官杰克·希达里（Jack Hidary）提出，利用这些前沿技术，有望加速合成稀土替代品或开发新型稀土合金，从而在短短几年内解决关键材料的供应问题。这与传统新建矿山所需漫长的10到20年周期形成了鲜明对比。
稀土困境：全球供应链的战略要塞稀土元素共17种，因其独特的磁性、催化和光学特性，被誉为“工业维生素” 。它们是现代科技产品制造的核心，尤其在军事和绿色能源领域，稀土的战略价值不言而喻。然而，稀土的开采和加工过程复杂且环境污染严重，加上技术壁垒高昂，使得全球大多数国家望而却步。
中国凭借多年的技术积累、完整的产业链和相对较低的成本优势，逐步建立起了在稀土领域的全球霸主地位。这使得西方国家在关键技术发展上，不得不高度依赖中国的稀土供应。一旦供应链受阻，将对高科技产业乃至国家安全造成严重影响。因此，摆脱对中国稀土的依赖，成为许多国家，尤其是美国，迫在眉睫的战略目标。
近年来，美国及其盟友一直在努力寻求稀土供应链的多元化，包括重新启动国内稀土矿山、投资海外稀土项目，并与澳大利亚等稀土生产国加强合作。然而，这些努力的进展相对缓慢，短期内难以根本性改变中国的市场主导地位。
AI与量子计算：颠覆性技术的未来展望杰克·希达里提出的AI和量子计算解决方案，为稀土困境带来了新的视角。传统的新材料研发过程耗时漫长，通常需要通过大量的实验和试错。而AI和量子计算能够模拟分子结构、预测材料性能、加速材料设计，从而大大缩短研发周期。
利用AI强大的数据分析和模式识别能力，科学家可以从海量的材料数据中快速筛选出潜在的稀土替代品或新型合金配方。 AI算法能够预测不同元素组合的性能，从而指导实验方向，避免重复性工作。例如，谷歌（Google）旗下的DeepMind就曾利用AI在材料科学领域取得突破，加速了新材料的发现。
而量子计算则更具颠覆性。量子计算机能够处理传统计算机无法解决的复杂分子模拟问题，这对于从原子层面理解稀土元素的特性、设计具有相同功能的合成材料至关重要。例如，利用量子计算模拟材料的电子结构，可以精确预测其磁性、导电性等关键性能，为开发高性能替代品提供理论依据。根据《自然》（Nature）杂志2023年的一篇评论，量子化学模拟有望在未来十年内，显著加速新功能材料的发现进程。
挑战与现实：从实验室到大规模生产的鸿沟尽管AI和量子计算带来了诱人的前景，但要真正打破中国在稀土领域的控制，仍面临巨大挑战。一些分析人士认为，从实验室的理论突破到大规模工业生产，存在一道难以逾越的鸿沟。
中国在稀土加工和精炼领域拥有长达几十年的经验和完善的产业链，这不仅仅是技术问题，更涉及到巨大的投资、成熟的工艺流程、专业的技术人才以及严格的环境管理。即使西方国家能够利用AI和量子计算在实验室中合成出稀土替代品，但要实现这些替代品的大规模、低成本生产，并达到与天然稀土相当的性能和稳定性，仍需时日。
此外，稀土的化学特性非常复杂，每种稀土元素都有其独特的应用。开发出能够全面替代所有稀土元素，或适用于所有应用场景的合成材料，无疑是一项艰巨的任务。短期内， AI和量子计算可能更倾向于解决特定稀土元素在特定应用中的替代问题，而非彻底取代整个稀土产业链。
根据麻省理工学院（MIT）《科技评论》在2024年的分析，虽然AI和量子计算在材料发现方面潜力巨大，但工业化生产的关键在于“工艺放大”（Process Scale-up）。将实验室成果转化为工厂产线，需要克服大量的工程、经济和环境挑战，这些挑战往往比新材料发现本身更为复杂。