美國國防部AI金屬價格預測計劃轉交非牟利組織 推動西方供應鏈合作
（路透社）— 美國政府打造的一個人工智能（AI）計劃，旨在預測關鍵礦物的供應和價格，現已轉交給一家協助礦業商和製造商簽訂供應協議的非牟利組織管理。
這個名為「國家安全AI金屬公開價格探索」的計劃於2023年底由美國國防部啟動，目的是對抗中國在關鍵礦物領域的全面控制，正如路透去年報導所述。
據該組織主席、前美國外交官羅伯·斯特雷耶表示，現時已有超過30家礦業公司、製造商及投資者加入了名為「關鍵礦物論壇」（Critical Minerals Forum，簡稱CMF）的非牟利組織，成為其首批用戶，當中包括汽車巨頭大眾汽車。
晨星鋰業分析師塞斯·戈德斯坦指出：「關鍵礦物行業內的每個人都渴望更透明的價格機制，任何像CMF這樣能幫助達成這目標的工具都備受歡迎。」
其他成員包括銅礦商South32、稀土生產商MP Materials以及國防承包商RTX。CMF於11月召開首次會員會議，這次私有化及會員情況此前未曾公開。
多達二十多位行業顧問、採購代理、分析師、監管者及投資者向路透透露，憑藉這套AI模型，CMF旨在協助製造商減少對中國的依賴，通過與西方礦場簽訂更多金屬供應協議，這是迄今為止改變部分金屬買賣方式最大膽的嘗試之一。
AI模型的目標是計算金屬的合理價格，將人工、加工及其他成本納入考量，同時排除中國市場操控因素，從而令買賣雙方對交易經濟性更有信心。
部分與CMF的合作協議已開始成形。內華達州官員本周表示，將與CMF及其AI模型合作，吸引銅熔煉廠落戶該州。美國目前僅有兩座銅熔煉廠，約一半銅需求依賴進口。
不過，該計劃是否能成功改變長期以來金屬買賣的傳統模式，仍存在質疑。
CMF的目標並非針對交易活躍的金屬如鋁，而是聚焦於交易量較低或部分金屬因過度生產而被市場操控的情況。
例如，CMF模型可幫助製造商預測若美國對全球最大鎳產國印尼施加100%關稅，2028年鎳的供應狀況。
這些數據能協助製造商判斷是否投資美國鎳礦或同意購買未來產量，從而有助於礦場融資建設。
在此情況下，鎳買家可利用AI模型數據談判長期供應協議，確保供應穩定，無論中國礦企是否增產壓低市場價格。
CMF的AI模型假設買家願意為了確保供應，支付高於市場價的價格。
中國的市場壓力與美國的應對
CMF進入複雜的金屬市場之際，正值北京限制關鍵礦物出口，這種市場干預正好凸顯了CMF官員所說的，建立更多美國礦場和加工設施以支援能源轉型的必要性。
倫敦金屬交易所（LME）及其他期貨市場中，鎳、鈷及部分電池金屬價格近年被中國礦商在印尼和剛果的過度生產所主導，這些礦商常常以虧損價格運作以擴大市場份額。
許多利基但必需的電池礦物，例如稀土元素（用於製造將電能轉化為動能的磁鐵）、鍺和鎵，受中國出口管制影響，交易不活躍或交易量少。
中國駐美大使館回應稱，中國對稀土出口的管理符合世界貿易組織規定，並強調會繼續與其他國家共同承擔全球稀土供應責任。
大眾汽車及其他CMF成員認為，CMF有助於提升關鍵礦物供應鏈的透明度。MP Materials和RTX則未回應置評請求。
美國前總統特朗普已下令政府與私營企業合作，提升美國關鍵礦物產量，CMF提供的數據正可協助這一目標。此外，特朗普政府也啟動對所有美國礦物進口徵收潛在關稅的研究。
利用其政府背景，CMF旨在將礦業項目與需要更穩定金屬供應的投資者和製造商連接起來。
位於麻省的稀土加工初創企業Phoenix Tailings希望CMF能幫助建立基於實際生產成本的美國礦物價格。該公司CEO Nick Myers表示，將利用CMF數據作為與潛在客戶談判的籌碼，CMF成員中亦有潛在客戶。Myers說：「在一個資訊不透明的行業，這是獲取更多信息的工具之一。」
不過，並非所有市場觀察者都認為CMF的AI模型具有革命性。
科羅拉多礦業學院教授Ian Lange直言：「我試著禮貌地說，我認為這毫無價值。」他將五角大樓的AI模型目標與規模更大、結構更複雜的全球石油市場作對比，並指出：「我們現在能比五年前更準確預測油價嗎？答案是否定的。機器學習並無幫助。」
鼓勵市場透明度
五角大樓的AI模型利用超過70組礦業相關數據訓練，旨在為長達15年的投資決策提供指引，尤其針對突發市場衝擊（如出口限制）對金屬生產或價格的影響。
數據來源包括FactSet、Benchmark Mineral Intelligence、美國商務部等。
CMF表示，能夠存取部分非公開數據並加以分析，是該AI計劃與ChatGPT等其他AI程式的最大分別。
這些數據也是CMF最大開支之一，因此五角大樓的國防高級研究計劃署（DARPA）將在未來數年繼續資助該計劃，同時CMF會評估是否對會員收費，或採用分層會員制，讓基本會員免費使用，更深入數據則需付費。
模型由S&P Global、AI開發商Charles River Analytics及軟件公司Exiger與價格報告機構Metal Miner合作研發。S&P Global拒絕評論，Charles River Analytics未回應，Exiger則認為其數據能預測材料成本與供應，提升供應鏈透明度。
CMF作為非牟利貿易協會運作，董事會由會員組成，員工不足10人，年度預算未公開。
DARPA雖未派代表入董事會，但將資助計劃至至少2029年，並計劃於2027年初將AI模型知識產權轉移予CMF。
目前無計劃將CMF轉為盈利機構，但未來可能對更詳細數據收費。
CMF正推動招募更多會員，特別是半導體、航空及防務行業，並提供未來14個月免費會員資格，期間由五角大樓資助數據收集。
外國政府亦在研究是否加入CMF並利用其數據，包括銅資源豐富的贊比亞和鈷資源充足的剛果民主共和國。CMF官員表示，希望將計劃推展至國際層面，提升金屬市場透明度。
贊比亞及剛果駐美大使館未回應置評請求。
隨著西方礦商開始為其綠色金屬要求溢價，這些新協議愈發需要CMF模型提供的市場情報。
TechMet CEO Brian Menell表示：「任何能更好模擬市場的機制，顯然都極具價值。」
AI模型為倫敦金屬交易所（LME）增添新變數，特別是在芝加哥和上海等競爭交易所努力搶占部分利基電池金屬市場份額之際。
LME拒絕評論。
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編輯評論：
這個由美國國防部啟動的AI金屬價格預測計劃，轉交非牟利組織CMF管理，反映了美國在全球供應鏈安全與地緣政治競爭中的戰略思維升級。中國長期以來透過市場操控和出口限制，壓制關鍵礦物價格，令西方國家急需建立更透明且獨立的價格機制和供應鏈。
CMF的AI模型意圖透過大數據和市場分析，打破信息不對稱，令買賣雙方能基於合理成本與風險做出決策，這對於高風險且資本密集的礦業投資尤為重要。尤其在新能源轉型和電動車普及的浪潮下，稀土、鎳、鈷等金屬的供需緊張與價格波動，將直接影響產業鏈穩定和國家安全。
然而，正如專家所言，AI模型在價格預測上仍面臨極大挑戰。市場受多重非理性因素影響，例如政治干預、突發事件及投機行為，這些都難以用數據完全捕捉。從全球石油市場的經驗看，機器學習並非萬能。
此外，AI模型假設買家願意支付溢價以換取供應保障，這在經濟理性與企業成本控制之間存在矛盾。如何平衡透明度、成本與供應穩定，是CMF未來需要解決的課題。
最後，CMF的非牟利定位及國際化計劃，若能有效促進多國合作與數據共享，將有助於打破現有壟斷格局，推動全球關鍵礦物市場更加公平和透明。這對香港及全球的科技、製造業供應鏈安全都具啟示意義，值得持續關注其發展動向。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
