随着铜供应增长日益困难，必和必拓（BHP）如何利用人工智能提高铜的提取率

一句话看懂：全球最大铜生产商必和必拓（BHP）正联合微软和 Prescience Insilico，利用 AI 分子筛选与量子化学计算来加速发现更高效的铜浸出方案，目标是从现有矿山中提取更多铜，以应对新矿开发成本高、周期长的现实。

事件核心：发生了什么

2026 年 6 月 3 日，BHP 宣布与微软及 AI 药物发现公司 Prescience Insilico 合作，启动一项铜浸出技术加速项目。该项目利用微软的 Discovery 平台、高性能计算（HPC）和 AI 智能体，对超过 50 万个分子进行虚拟筛选，并通过数万次量子化学计算与模拟，缩小候选范围。目前胜出的分子方案已在澳大利亚进入实验室测试阶段。BHP 自 2021 年以来已将铜产量提高约 30%，并在 5 月 12 日的银行会议上预计，到 2035 年其权益铜产量将增至每年约 200 万吨，年均增长约 5%。

为什么重要

铜是 AI 基础设施（数据中心、电网、电力设备）和电气化（电动汽车、可再生能源）的核心金属。传统上，铜矿开采依赖高品位、易加工的矿床，但这类资源正日益枯竭，新矿开发面临环保审批、资本支出和建设周期等多重障碍。BHP 的做法代表了一种新的技术路径：不依赖新矿，而是通过 AI 加速浸出化学剂（一种从低品位矿石或废石中溶解铜的化学方案）的研发。这本质上是将 AI 用于材料科学中的分子发现，与 AI 制药、催化剂的研发逻辑类似。若成功，它将显著降低铜的边际生产成本，并延长现有矿山的开采寿命，对整个矿业的技术范式产生示范效应。

对用户/开发者/创作者的影响

对于 AI 领域从业者，此案例展示了“AI for Science”在重工业的落地场景。具体影响包括：
（1）算力需求：分子筛选和量子化学计算需要大量 HPC 和 GPU 算力，类似微软 Discovery 平台的工具可能会在矿业、化工、材料等行业获得更多商业化机会；
（2）AI 智能体应用：BHP 使用了 AI 智能体来自动化完成分子筛选路径，这提示开发者，多智能体协同在工业研发中正从概念走向实战；
（3）投资参考：投资者可关注 AI 技术是否能实质降低大宗商品的供应瓶颈，以及微软等云服务商在工业 AI 领域拓展的客户深度。

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值得关注的后续

1. 实验室测试结果：目前进入测试的分子能否在真实矿石环境中实现显著的铜提取率提升，是决定整个项目商业价值的关键。预计未来 6-12 个月会有阶段性数据披露。
2. 成本对比：通过 AI 发现的浸出剂相比传统化学试剂的单位成本与环保表现，将决定 BHP 是否会将其大规模部署到旗下矿山（如智利的 Escondida 矿场）。
3. 竞品跟进：其他大型矿业公司（如自由港麦克莫兰、力拓）是否会复制或调整这一技术路径，可能推动整个行业对 AI 研发工具的采购需求。

来源：finance.yahoo.com