在能源轉型加速的背景下，礦物供應風險正逐漸浮上檯面，也為市場帶來新的機會。
2025 年 11 月中，美國地質調查局（USGS）公布了最新的 2025 年關鍵礦物清單，名單擴大至 60 種高風險礦物，並導入更嚴謹的方法，評估供應中斷可能對經濟與國家安全造成的影響。報告不僅列出哪些礦物風險較高，也從供需結構、替代性與開發週期等角度，說明一旦受限，可能帶來的實質衝擊。
對於關注稀有金屬與礦產投資的人來說，這樣的趨勢其實已經開始反映在政策與資金動向上。例如，2025 年美國國防部以約 4 億美元取得 MP Materials 約 15% 股權，用以強化稀土供應鏈；能源部於 10 月取得 Lithium Americas 約 5% 股權，並參與 Thacker Pass 鋰礦合資案；此外，美國政府也以 約 3,560 萬美元入股 Trilogy Metals 約 10%，支持阿拉斯加 Ambler 礦產開發。
那如果從 AI 的視角來看，又會出現哪些變化或潛力空間？
我不禁想起自己在上一年度參加 Verge 活動時，曾認識一位史丹佛博士生。他提到正計畫建立一套掃描地下礦物的檢測系統，當下我其實沒有完全理解這個想法的價值。但回過頭來看，在礦物供應風險日益升高的情況下，這或許正是一個被低估的方向。
這樣的觀點，也呼應了 PitchBook 在其 2026 年展望報告中的看法。在討論 Carbon & Emissions Tech 領域時，作者特別指出，地下礦產資源識別與探測（Subsurface resource identification / detection） 可能是尚未被充分定價的潛在賽道。在國際礦產出口限制、在地供應鏈尚未成熟，以及油氣產業技術外溢的推動下，這類技術的應用場景正逐步擴大。
以下是我整理的幾家代表性公司的初步估值與技術特點：
最後也想補充一點：
技術的推動，除了創新本身，政策的角色同樣關鍵。 在能源安全與供應鏈韌性成為核心議題的當下，AI 探礦與地下資源辨識，可能不只是技術創新，而是政策與產業共同推動下的新結構性機會。
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