USA chce złamać chiński monopol na metale rzadkie. Użyje AI

W skrócie:

SandboxAQ, spin-off Alphabetu, proponuje wykorzystanie AI i obliczeń kwantowych do stworzenia syntetycznych zamienników metali rzadkich

Chiny kontrolują 70% światowego wydobycia i 90% przetwarzania metali rzadkich, kluczowych dla technologii wojskowych i cywilnych

Technologia Large Quantitative Models (LQM) ma przyspieszyć odkrywanie nowych materiałów z lat do miesięcy

Pentagon i NASA już testują rozwiązania SandboxAQ w swoich projektach

Chiny trzymają świat za gardło, jeśli chodzi o metale rzadkie. Kontrolują 70% globalnego wydobycia i 90% przetwarzania tych kluczowych surowców. Bez nich nie wyprodukujesz ani myśliwca F-35, ani smartfona. Teraz amerykański startup chce to zmienić – nie szukając nowych złóż, ale tworząc syntetyczne zamienniki przy pomocy AI.

Jack Hidary, CEO SandboxAQ (firmy wydzielonej z Alphabetu), twierdzi, że przyszłość leży w połączeniu sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych. Jego zespół pracuje nad technologią, która ma znaleźć lub stworzyć materiały zastępujące metale rzadkie. I to w ułamku czasu, jaki zajmują tradycyjne metody.

Dlaczego metale rzadkie to pole bitwy technologicznej

Metale rzadkie – choć nazwa myląca, wcale nie są tak rzadkie geologicznie – to grupa 17 pierwiastków niezbędnych w produkcji elektroniki, baterii, silników elektrycznych i systemów obronnych. Problem nie leży w ich dostępności. Leży w skomplikowanym i kosztownym procesie wydobycia oraz przetwarzania.

Chiny zbudowały swoją dominację przez dekady inwestycji w infrastrukturę wydobywczą i przetwórczą, często kosztem środowiska. USA i Europa zostały w tyle – i teraz płacą za to cenę strategicznej zależności. Chińskie firmy technologiczne wykorzystują tę przewagę, rozwijając własne łańcuchy dostaw dla sektora AI.

Laboratoria kwantowe mogą odmienić sposób, w jaki odkrywamy nowe materiały

Large Quantitative Models – AI spotyka fizykę kwantową

SandboxAQ rozwija technologię nazwaną Large Quantitative Models (LQM), która łączy uczenie maszynowe z symulacjami kwantowymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI (które uczą się na danych historycznych), LQM symulują zachowanie materii na poziomie atomowym.

Hidary twierdzi, że jego system może przewidzieć właściwości materiałów, które jeszcze nie zostały stworzone. Tradycyjne metody odkrywania nowych stopów czy związków chemicznych zajmują lata. LQM ma skrócić ten proces do miesięcy, a w niektórych przypadkach – do tygodni.

Firma już współpracuje z Pentagonem i NASA, testując swoje rozwiązania w projektach związanych z materiałami dla przemysłu obronnego i kosmicznego. Szczegóły tych współprac pozostają tajne, ale samo zaangażowanie tych instytucji mówi sporo o potencjale technologii.

Czy syntetyczne zamienniki są realne

Sceptycyzm jest uzasadniony. Historia technologii zna wiele obietnic, które nie przeszły z laboratorium do przemysłu. Hidary jednak wskazuje na konkretne przykłady – jego zespół pracuje nad stopami, które mogłyby zastąpić neodym w silnikach elektrycznych lub cer w katalizatorach.

Kluczem ma być nie tyle stworzenie idealnego zamiennika, co znalezienie materiałów "wystarczająco dobrych" dla konkretnych zastosowań. Nie każdy magnes musi być najsilniejszy na świecie. Czasem wystarczy tańszy i łatwiej dostępny, który spełnia 80% wymagań.

Syntetyczne stopy mogą nie być idealne – ale mogą być wystarczająco dobre

Geopolityka napędza innowacje

Timing nie jest przypadkowy. Napięcia między USA a Chinami nasilają się, a rynek AI stał się kolejnym polem rywalizacji. Administracja amerykańska zainwestowała miliardy dolarów w programy mające zmniejszyć zależność od chińskich surowców.

SandboxAQ to nie jedyny gracz w tej przestrzeni. Inne firmy, jak MP Materials czy USA Rare Earth, stawiają na tradycyjne wydobycie na terenie USA. Podejście SandboxAQ jest jednak bardziej ambitne – zamiast konkurować z Chinami w wydobyciu, chce uczynić te surowce mniej istotnymi.

Hidary podkreśla, że technologia LQM może mieć zastosowanie daleko poza metalami rzadkimi – od odkrywania nowych leków po projektowanie materiałów dla baterii nowej generacji. Wielkie fundusze venture capital obserwują tę przestrzeń z rosnącym zainteresowaniem.

Ile to potrwa

Realnie? Lata, nie miesiące. Nawet jeśli SandboxAQ odkryje obiecujące materiały w 2025 roku, droga od laboratorium do przemysłowej produkcji zajmie kolejne lata. Trzeba przeprowadzić testy, zbudować linie produkcyjne, uzyskać certyfikaty (szczególnie dla zastosowań wojskowych).

Hidary nie obiecuje szybkich rozwiązań. Mówi o "dekadzie transformacji" – okresie, w którym USA i sojusznicy stopniowo zmniejszą zależność od chińskich dostaw. To maraton, nie sprint.

Pytanie brzmi: czy Chiny będą czekać z założonymi rękami? Pekin już inwestuje masywnie we własne projekty AI i obliczeń kwantowych. Wyścig o niezależność surowcową może paradoksalnie przyspieszyć rozwój technologii po obu stronach Pacyfiku.

Przyszłość może należeć do laboratoriów, nie kopalń

Dla zwykłych użytkowników technologii te zmiany będą niewidoczne – smartfon pozostanie smartfonem, samochód elektryczny nadal będzie jeździł. Różnica pojawi się w łańcuchach dostaw, cenach i geopolitycznej stabilności. A to, w dłuższej perspektywie, może mieć większe znaczenie niż kolejny model AI.

Źródła

South China Morning Post - Could the US unlock China's rare earths grip with AI and quantum computing?