人工知能は一見ソフトウェア革命のように見えますが、その背後にあるインフラは非常に物理的です。データセンターは大量の電力インフラ、冷却設備、プロセッサ、ネットワークハードウェア、バックアップシステムを必要とし、これらはすべて鉱物や金属に依存しています。2026年の研究によると、人工知能データセンターインフラの鉱物需要は主に電力インフラから来ており、銅はモデル鉱物質量の83%を占めています。アメリカ地質調査局も、銅、アルミニウム、ガリウム、ゲルマニウム、希土類元素などの材料がデータセンターのハードウェアに広く使用されていると認定しています。以下は、人工知能ハードウェアエコシステムに特に重要な5種類の金属です。
銅は人工知能インフラで最も重要な金属
銅は間違いなく人工知能の物理的構築において最も重要な金属です。データセンターの電力システム、サーバー配線、トランス、バスバー、その他のインフラで電流を伝導し、その優れた熱伝導性により冷却システムでも重要な役割を果たします。規模はかなりのもので、この研究によると、銅は人工知能データセンターインフラに関連する総モデル鉱物質量の83%を占めており、輸送と配電が最大の割合を占めています。国際通貨基金（IMF）も、超大規模なデータセンターキャンパスに含まれる銅の量は、中型鉱山が1年間に生産する量にほぼ相当すると指摘しています。
ガリウムとゲルマニウムの人工知能サプライチェーンにおける重要な役割
ガリウムの需要は銅に比べて遥かに少ないですが、人工知能サプライチェーンにおける重要性は半導体という重要な部分に集中しています。ガリウム化合物である窒化ガリウムは、高性能パワーエレクトロニクスやRFデバイスに使用され、ガリウムベースの半導体材料は先進的な電子製品でますます重要になっています。国際エネルギー機関（IEA）は、ガリウムは供給リスクが特に高い鉱物の一つであり、その生産は高度に集中しており、代替品が限られていると指摘しています。これにより、ガリウムは潜在的なサプライチェーンのボトルネックとなっていますが、その物理的な占有面積は比較的小さいです。
ゲルマニウムはもう一つの比較的小量の材料ですが、先進的な電子製品において重要な役割を果たしています。半導体アプリケーションや高性能光ファイバーシステムに使用され、現代の計算インフラストラクチャで大量のデータを伝送するために不可欠です。IEAはゲルマニウムを供給リスクが高い材料としてリストし、その供給が集中しており、代替オプションが限られていると指摘しています。その重要性は人工知能に限らず、高速計算とネットワークの急速な拡大により、信頼できる接続が人工知能インフラにとってますます重要になっています。
希土類元素とアルミニウムの実用性
希土類元素は単一の金属ではなく、ネオジウム、サマリウム、コバルト、テルビウムなどの一群の元素です。これらは高性能永久磁石に特に重要で、これらの永久磁石はモーターやその他のデバイスに広く使用されています。データセンターは冷却やストレージハードウェアなどの分野で希土類を含むコンポーネントを使用しており、より広範な人工知能インフラエコシステムもますます複雑なモーターや電気機器に依存しています。供給面でも懸念があります。IEAは、中国が世界の磁性希土類の精製において90%以上のシェアを占めていると指摘しています。
アルミニウムは人工知能インフラにおいて他の金属ほど目立つ役割を果たしていませんが、非常に実用的です。アルミニウムの軽量性、耐腐食性、熱伝導性は、データセンターの機器、例えばヒートシンクや冷却システムにおいて非常に重要です。アメリカ地質調査局は特に、アルミニウムが銅と共にサーバーヒートシンクの重要な材料と見なされていると指摘しており、これらのヒートシンクは敏感な電子部品から熱を移動させる役割を果たします。人工知能プロセッサがますます強力になるにつれて、発生する熱も増加し、したがって熱管理がますます重要になります。
より大きな視点では、人工知能の鉱物需要はチップそのものに限られていません。電力、冷却、ネットワークインフラは材料に対するより大きな需要を推進し、これは人工知能の競争が必要な物理資源を獲得する競争にもなっていることを意味します。