2026年2月，两条看似不相关的线索交汇在了一起。一条是技术线索：美国国防高级研究计划局（DARPA）一个名为OPEN的人工智能项目，正在被移交给非营利组织运营，其核心功能是为锗、镓、锑、钨等缺乏交易所定价的战略商品生成“结构性价格”。另一条是政策线索：特朗普政府正在构建一个覆盖五十余国的关键矿产贸易集团（FORGE），配套“可调整关税”和120亿美元的矿产战略储备计划。华盛顿计划将前者的AI价格输出嵌入后者的制度框架：用人工智能模型计算出战略商品“应该”值多少钱，再用关税和联盟采购确保这个价格成为市场现实。这套构想如果成真，将标志着人工智能第一次被系统性地嵌入国家定价能力建设，“价格发现”这一原本由市场自发完成的功能被纳入国家安全工具箱。它既是对中国出口管制的制度性回应，也是美国将AI技术优势转化为经济治理权力的关键一步——从“补贴供给”升级为“以AI构建定价制度”。但AI可以计算出一种金属的理论成本，却无法凭空创造精炼产能、消弭盟友分歧或规避WTO规则的约束。
本文从AI技术机制、制度设计和地缘经济影响三个层面，剖析美国这套AI赋能的战略商品定价体系的内在逻辑与结构性脆弱，并评估其对全球大宗商品治理范式及人工智能治理议程的潜在冲击。
1 战略商品的定价真空与AI介入契机
2026年2月，一种名为锑的金属正在考验国际大宗商品市场的认知极限。这种广泛用于军事弹药硬化和阻燃材料的小金属，在中国2024年9月实施出口许可管制后，经历了前所未有的价格飙升。该金属的鹿特丹报价从2024年初的约每吨1.3万美元升至2025年中的5.7万至6万美元，涨幅逾400%。与此同时，中国国内价格维持在2.5万至3万美元区间，同一种金属在地球两端的价差达到一倍。
锑的价格近年经历了剧烈波动
来源：标普全球
更令西方采购商不安的是，他们甚至难以判断哪个价格更接近“真实成本”：锑不在伦敦金属交易所（LME）挂牌，没有标准化期货合约，全球贸易主要依赖双边场外合同和Fastmarkets等少数价格评估机构（PRA）的报价。美国商品期货交易委员会（CFTC）2025年6月的咨询报告直言，许多关键矿产市场“没有交易所”，其“价格完整性因缺乏治理机构而受到质疑”。这种交易量极低、流动性严重不足的“薄交易市场”（thinly traded market）困境并非锑独有——锗、镓、钨同样如此。
正是在这片价格信号近乎失灵的荒地上，华盛顿试图以人工智能为核心工具重建定价秩序：一个由AI模型生成的“参考价”（reference price），嵌入一个覆盖五十余国的贸易集团框架，并以“可调整关税”作为执行后盾。如果这套构想成真，它将意味着人工智能第一次被系统性地用于构建国家层面的战略商品定价能力。
为什么美国要走到这一步？表面上看，这是对中国出口管制的应激反应；但深层动因是一个结构性困局。自管制政策推出后，美国锑涨逾400%，钨基准价从2025年1月的每吨度335至345美元升至12月的1050至1115美元，涨幅达218%，镓鹿特丹价格较管制前上涨逾150%。
然而，高价本身并未引来替代供给。华府智库战略与国际研究中心（CSIS）研究员巴斯卡兰（Gracelin Baskaran）记录了一个关键现象：美国唯一稀土开采商MP Materials的股价，在价格保障政策宣布后的涨幅远大于政府提供十亿美元级融资时的反应。这意味着市场认为“价格可预期性”比资本本身更稀缺。正是这种认知推动了政策从供给侧补贴升级为系统性制度安排：单纯砸钱开矿不够，必须让投资者相信矿产价格不会在中国恢复出口后崩盘。
2 AI技术工具箱：战略定价引擎
为解决关键矿产的定价难题。美国国防高级研究计划局（DARPA）在2023年启动了OPEN项目（Open Price Exploration for National Security，“国家安全开放价格探索”）。该项目由战略技术办公室项目经理多伊尔（Jonathan Doyle）管理，与美国地质调查局（USGS）合作，其原始定位并非直接生成交易价格。用多伊尔的话说，该项目旨在解决“一个存在数十年的信息不对称难题”。
OPEN的技术路线沿两个方向展开：TA-1聚焦成本估算与结构性定价，由供应链风险分析公司艾克希格（Exiger）和标普全球商品洞察（S&P Global Commodity Insights）承担，核心思路是将矿产价格拆解为四个组分：包括劳动力、能源、试剂、运输、加工、资本支出在内的投入成本、供需冲击、非竞争性扭曲和随机波动。以可观测的生产成本为锚，估算剔除扭曲后的理论价格，即“结构性价格”。
TA-2聚焦供需预测，由查尔斯河分析公司（Charles River Analytics）联合芬兰矿业数据公司罗夫约克（Rovjok）、通用电气研究院（GE Research）和标普全球共同执行，以人工智能与经济建模生成按地理和时间索引的供需概率预测。据报道，模型已整合超过70个矿业相关数据集，涵盖金融数据商辉盛（FactSet）、基准矿物情报（Benchmark Mineral Intelligence）及美国商务部等来源。简言之，OPEN构建了一个AI驱动的战略商品定价技术工具箱：以机器学习分解成本结构、以人工智能预测供需动态，试图为那些缺乏高频交易所定价的战略矿种提供“计算型价格信号”。
但作为一个技术产品，OPEN有清晰的能力边界，且两重局限直接关乎其输出的可信度。第一重在输入端：OPEN选择的恰恰是交易最不活跃、数据最稀疏的品种，模型的精度上限从根本上受制于输入数据的质量与覆盖面。这构成了一个数据悖论，越是需要参考价的市场，越缺乏训练模型所需的数据。
第二重在输出端：如果参考价要进入商业实践，市场参与者必须能理解并验证其计算逻辑，而闭源人工智能模型的“黑箱”特征天然与此冲突。科罗拉多矿业学院（Colorado School of Mines）经济学家兰格（Ian Lange）的评价颇具代表性。他认为用机器学习预测矿产价格“没有价值”，正如人们无法用同类方法可靠预测油价。
值得注意的是，还有第三重风险尚处于潜伏状态：针对AI定价模型的对抗性操纵——这也是人工智能被嵌入高风险治理场景时面临的普遍挑战。当OPEN仅作为五角大楼内部分析工具时，外部干扰的动机有限；但一旦其AI输出被用作关税触发条件或合同定价基准，拥有市场支配地位的供应方就获得了策略性干扰的强烈激励：调整出口数据、操纵国内价格信号、选择性公开产量信息，均可系统性地扭曲模型输出。换言之，OPEN面对的不仅是一个被动的计算问题，更是一个会随AI制度化程度加深而激化的人机博弈环境——这恰恰揭示了AI系统从技术工具转化为治理基础设施时的核心脆弱性。
OPEN从五角大楼实验室走向政策前台，需要经过一个关键的组织转化环节。据路透社2025年5月报道，OPEN的人工智能模型正被转交给非营利组织“关键矿产论坛”（Critical Minerals Forum, CMF）运营，五角大楼将至少资助至2029年，并计划在2027年初前后向CMF转移知识产权。CMF将OPEN的输出品牌化为“韧性价格”（Resilient Price），定义为在无国家补贴条件下、合规生产的金属真实成本。这一“准公共品化”安排：军方开发、非营利组织运营、企业和政府共同使用，为参考价的制度嵌入提供了组织基础，也使其与五角大楼保持了必要的距离：如果参考价的发布方是国防部，其在商业合同和国际贸易规则中的可接受度将大打折扣。
关键矿产论坛是国防高级研究计划局资助的501(c)(6) 独立非营利商业贸易协会，汇集了关键矿产开采商、加工商、终端用户制造商、投资者和公共部门
来源：Critical Minerals Forum
但华盛顿对OPEN的期待远不止于市场透明度。据三位知情人士向路透社确认，特朗普政府计划将OPEN的参考价输出嵌入其正在构建的资源地缘战略参与论坛（Forum on Resource Geostrategic Engagement, FORGE）贸易集团框架。2026年2月4日，副总统万斯在由国务卿鲁比奥主持、55国参加的关键矿产部长级会议上提出，同盟成员应在关键矿产“每个生产阶段”设定参考价，并配套“可调整关税维护价格完整性”。万斯称全球关键矿产体系“正在失败”，反复的价格崩溃使新矿业项目“胎死腹中”。
2月4日，美国副总统万斯在华盛顿国务院举行的关键矿产部长级会议上发表讲话
来源：路透社
这套体系的隐含假设是：只要AI技术生成的参考价足够可信、关税护栏足够坚固，市场参与者就会自发围绕参考价形成交易习惯，最终使其成为自我实现的价格基准。但这条链上的每个环节都存在断裂风险。在执行层面，转运是最直接的规避手段：据报道，2024年12月至2025年4月间，美国从泰国和墨西哥进口的三氧化二锑超过3834吨，是此前三年进口总量的数倍，其中部分被标注为“锌、铁或美术用品”。而据史汀生中心（Stimson Center）的研究记录，2024年中国对比利时的锗出口增长224%，大致抵消了对美出口下降。在美国视角下，这与俄罗斯石油价格上限的执行困境如出一辙：战略与国际研究中心的分析显示，“影子船队”、文件伪造和买方重定向系统性地侵蚀了价格上限机制的有效性。
3 AI参考价的治理外溢：从矿产定价到战略商品新范式
美国主导的关键矿产参考价体系一旦成形，其外溢效应将远超矿产领域本身。最直接的冲击作用于产业链的两端。对上游而言，一个可信的价格底线或将改变西方矿业项目的融资逻辑：从“价格周期高度不确定、难以获得项目融资”转向“有制度性价格锚、可按参考价做现金流建模”。
但对下游而言，参考价将系统性高于当前市场价格，因为“韧性价格”的定义本身就排除了依赖国家补贴的低成本产能。这一成本上升将不可避免地传导至汽车、电子、国防等制造环节。彼得森国际经济研究所（PIIE）警告该体系面临“未经检验的WTO风险和巨大的实施复杂性”。更深层的张力来自盟友内部利益的结构性分歧：资源出口国希望矿产价格更高并获得加工环节的产业化机会；制造业强国倾向于尽可能低的投入成本；而美国需要同时满足供给安全与价格控制。
彼得森研究所的亨德里克斯（Cullen Hendrix）将此概括为一个“可融资性三难困境”：资本市场要高回报，制造商要低价格，国家安全要低风险，三者内在紧张。值得注意的是，在2月4日部长级会议当天，几乎所有美国关键矿产股票下跌：MP材料公司跌逾8%，美国稀土公司（USA Rare Earth）跌10.8%。这暗示市场对政府管理定价的疑虑并不局限于学术讨论。
参考价体系对既有定价制度的冲击同样值得关注。当前关键矿产的价格信号主要由两类机构提供：一是Fastmarkets、阿格斯（Argus Media）等价格评估机构（PRA），通过采集场外交易数据和市场询价生成基准报价；二是交易所：芝加哥商品交易所（CME）正在筹备稀土期货合约，伦敦金属交易所（LME）也在评估将更多小金属纳入交易体系的可能性。
OPEN的参考价与这些既有机制之间存在复杂的竞争与互补关系。如果参考价的AI计算方法论足够透明且被市场广泛采纳，它可能倒逼价格评估机构提升数据覆盖和方法论透明度，形成良性竞争；但如果参考价主要通过关税护栏和“AI技术霸权”，而非市场自愿采纳来获得影响力，它就可能产生一种扭曲效应：市场参与者在合规框架内围绕AI参考价交易，但在合规框架之外仍以实际供需定价，形成“双轨价格”。俄罗斯石油价格上限的经验表明，这种双轨结构一旦形成，合规价格与市场价格之间的缝隙恰恰会成为套利和规避的温床。
对中美博弈循环而言，参考价体系的制度化或将重新定义双方的策略空间。从美方视角看，如果参考价被成功嵌入FORGE框架并为盟友采纳，中国出口管制的价格冲击效应将被制度性地吸收。西方企业不再以波动剧烈的现货价格作为投资决策基准，而是以参考价锚定的长期合同进行产能规划，中国“以管制换谈判筹码“的策略杠杆将因此钝化。
2026 年 2 月 24 日，负责工业基础政策的助理国防部长卡德纳齐二世在参议院军事委员会听证会上作证时表示，确保关键矿产的供应链稳健可靠，对国家安全和经济至关重要
来源：美国国防部
然而，这一逻辑成立的前提是参考价背后有真实的物理产能作为支撑。如果西方的替代精炼和加工产能未能及时跟上，参考价就可能沦为一个悬浮于现实供给之上的政治建构：关税护栏可以在纸面上托住价格，却无法凭空变出锗锭和镓锭。稀土交易所（Rare Earth Exchanges）的评论一语中的：定价权跟随物理控制权，除非中国以外的精炼产能实质性扩张，否则AI基准价有变成架设在未改变的供给现实之上的风险。无论这一前提能否满足，一个由人工智能定价锚定的西方贸易集团几乎必然加速“管制、反制、替代供给建设、进一步管制”的升级螺旋。区别只在于，有产能支撑的AI参考价会推动博弈向供应链重构的方向演进，而没有产能支撑的AI参考价则可能放大市场混乱，反而为对手提供反制的窗口。这也是AI治理工具的根本悖论：算法可以优化信息处理，但无法替代物理世界的产能建设。
最后一个容易被忽略但对全球人工智能治理具有深远意义的影响是制度先例效应。如果关键矿产的AI参考价体系成功运作，或即使只是在锗和锑两个品种上实现政府采购层面的采纳，它几乎必然会被复制到其他具有“薄交易、高集中、强地缘”特征的战略商品领域。稀土永磁材料、高纯度球形石墨、天然铀、半导体级多晶硅，乃至部分关键生物制药原料，都符合这一特征。
一旦“政府主导的AI参考价、关税护栏与联盟采购”三位一体成为一种可复制的政策模板，全球大宗商品治理的基本范式将从“市场定价、政府监管”向“AI定价、政府背书、市场适应”方向偏移。这意味着人工智能不再仅仅是产业效率工具，而正在成为国际经济治理中的权力基础设施。美国贸易代表办公室（USTR）2026年2月26日开放的公众评论征集中，已明确将讨论范围从四种初始矿种扩展至“其他可能适用参考价机制的关键矿产和加工材料”。对于在战略供应链关键节点上同时扮演供给方和需求方的中国而言，这套AI赋能的制度模板的成败不仅关乎具体矿种的贸易条件，更关乎未来十年国际经济治理中“谁来定价、以何算法定价、AI定价权归谁所有”这一根本性问题的走向——它也因此成为全球人工智能治理议程中不可回避的新议题。
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作者
李亚琦，全球人工智能创新治理中心研究助理
