“2026可持续全球领导者大会”于10月20日-22日在上海召开。世界资源论坛协会（WRFA）主席布鲁诺·欧贝乐（Bruno Oberle）提出，当前AI行业正处在基础设施集中积累的阶段。这类基建前期需要投入巨量自然资源、资金一次性建成；项目主体完工后，后续仅以翻新、迭代优化为主，大规模资源投入的峰值就会过去。

　　在他看来，数据中心、AI 算力基础设施遵循一模一样的规律，当下的高耗能、高耗材是建设期的阶段性特征，并非永久状态。

　　他还提出，AI 究竟能在哪些领域提升效率、拉动生产力，目前还有待厘清。

　　他对比过去半个世纪的生产力变化：人力生产力提升 10 倍，资本生产力提升 7 至 8 倍，但自然资源的生产力几乎没有增长，甚至小幅下滑。他由此总结一条规律：资源端的效率进步不会自动发生，离不开监管与公共政策的主动推动。

　　核心原因在于自然资源的特殊属性：很多自然资源获取成本长期偏低、近似 “免费”，而劳动力、资本受到更强约束，市场天然缺少动力去节约资源。AI 本身会大量消耗铜、钴、镍、锂等关键矿产，加剧这类资源的稀缺压力；数据显示，支撑能源转型所需要的矿产资源，勘探开发难度已经明显上升。

　　在他看来，不能默认 AI 自动改善资源利用效率。AI 只是工具，无法替代完善的法规制度。只有各国、全球层面的立法与公共治理主动提出资源效率目标、设置约束，AI 才有可能成为优化资源使用的正向方案。