# 为什么 AI 和加密圈都在关注室温超导？ By [AI Vision](https://paragraph.com/@ai-vision) · 2023-08-22 --- ### **转载请注明来自「AI Vision」** 作者：Fishery Isla 编辑：Crush 推特：@AIvision2023 \*全文约 3200 字，预计阅读时间为 6 分钟 最近，「室温超导体」这个词正在全球范围内迅速传播并引起广泛关注，相关概念的投资标的也在资本市场持续火热交易。 整个叙事起源于 7 月 22 日，韩国科研团队发表的一篇论文宣称自己发现了常压室温超导体 LK-99 晶体，在正常大气环境下可在 127 摄氏度以下实现超导，几乎等于在任何环境下都可以具备超导特性。 室温超导体是长久以来科学家梦寐以求的物理圣杯，毫无疑问，如果这个发现属实，第四次科技革命就将来临，整个人类社会所有的电子设备都需要重换，甚至连最基础的电线都要更换，所有行业的游戏规则也将发生颠覆性的改变。 **01** ------ **资本市场的滞后反应** ------------- 作为一项可能颠覆现有人类社会的研究成果，只有经过全球范围内同行评审和重复实验后，才能被确认，进而向应用环节推进。 而还未等到学界研究出定论，资本市场就不出意外的迎来狂欢，就在 8 月 1 号，美国超导股票 AMSC 盘前跳涨 71%，最高涨幅达到了 150%，无比疯狂。 但是一贯以最灵敏著称的资本市场，这次却在韩国团队发布论文后的第 10 天才做出了反应，相比以往的炒作逻辑，来的太迟了。想要了解其中的原因，先复盘论文发布后的十天都发生了什么？ 在论文发布时，并未引起多大重视。 一方面是因为剧本似曾相识早在今年 3 月美国罗切斯特大学教授 Ranga Dias 就曾经宣布做出了室温超导体，当时引发社会广泛关注，而随后多家机构出面质疑结论，被认定为乌龙，不了了之。 另一方面，韩国团队这片论文中的描述也过于玄幻，脱离了学界既定的认知。在我的直觉上常压室温超导体是超尖端科技，制备过程中一定是会使用到各种高科技。 但是这次韩国团队论文披露出办法堪比古代炼丹术，就是把一堆很平价的粉末材料按照给定比例扔炉子里烧，设备要求低到高中实验室就可以做。 因此，一部分 Twitter 的学术大 V 都将复现 LK-99 的实验室写作 Kitchen（厨房），足见实现制备流程门槛之低。 不过，不讨论学术，单独从人性的角度出发：往深一层想，如果这是学术造假的话，制备方法又太简单，只要花费很小的成本和很少的时间就能戳穿骗局。 而且韩国团队又发生内讧，争抢第三作者的位置（注：诺贝尔奖单次最多只能有 3 人，该研究一二号作者位次已确定），所以如果 LK-99 超导真是子虚乌有，团队犯不着上演如此荒唐的剧本。 回到资本市场狂欢前 10 天的时间线上，理论上 3 天半就可以烧出样品。但足足前 9 天，全世界都没烧出一块符合韩国团队描述的样品。 但是第 10 天，中美两国的实验室宣布自己对超导晶体 LK-99 的制备有了较积极的结果，由此 8 月 1 日资本市场迎来狂欢。 **02** ------ **从 LK-99 的制备流程预测落地时间** ----------------------- 如果室温超导体材料真的被发现，我们需要多久才能享受到这波红利？ 要回答这个问题，我们先要想明白为什么全球那么多实验室截止到现在，只合成出了几片微米级大小的样品？了解为什么 LK-99 晶体可能具备超导特性。以及搞清楚为什么韩国团队愿意分享这项技术？ 根据超导理论，如果材料中的特殊结构能利用粒子之间的压力，把粒子互相锁住（Cooper pairs），就可以实现常温超导。 韩国团队通过高温烧制，恰好在一片样品中形成了这种特殊结构，即铜粒子包裹住了铅粒子，从而实现了超导效应。但这种烧制方式就如同彩票一样，只有粒子在烧制过程中随机游走到特定位置，才能复现韩国团队的影片效果。 所以这解释了为什么看似简单的制备过程，第三方的复现实验却如此之艰难，这也解释了为什么韩国团队迟迟拿不出样品。 同时，韩国团队放弃保密，公开这项技术细节的操作也就说得通了。因为如果像他们公开的那样，1999 年就发现了这种 LK-99，保密了这么些年，甚至连拿得出手的样品都烧不出来，继续保密下去还有这被别人抢先发布的风险。 既然如此，那还不如直接公开，锁定诺奖名额，并靠自己已经提前申请的专利赚一笔。 从目前全球实验室的复现结果，足以见得使用韩国团队论文中提供的方法制备 LK-99 成功率之低，这种抽彩票式的制备方法，仅仅适合实验室论证阶段。 如果未来真能确定 LK-99 拥有超导性质，下一步就需要科学家们研究出大规模低成本使铜粒子包住铅粒子形成特殊通道的方法，这并不是一件容易的事，届时各国政府还要有产业配合，最终才能实现常温超导材料的大规模。直到那时，我们所说的第四次科技革命才仅仅算拉开序幕。 而我们用得到的民用电子消费品普及超导，至少还需要 20-30 年的时间。 超导体优先使用的场景是大功率、高精度，比如说军工航天领域。要推广到消费电子，需确定明确的应用场景和有效的商业模式，呈现出明显的用户体验提升以及盈利空间才会有企业推进。 另外，超导体的引入还需要电子产业链的升级改造，如电源、控制、接口、制造设备等的全面适配。整个从材料到组件到产品的升级换代需要漫长周期。 综合来看，从技术到产业化再到商用化的全过程，大规模应用超导体来研发和生产民用电子产品，20-30 年时间是一个合理的估计期限。 因此，短期来看即使 LK-99 具备超导性质，也仅仅是停留在实验室、学术层面。此次资本市场的躁动，无疑是以投机炒作为导向的。 **03** ------ **后超导时代的 AI 与 Web3（区块链）** ------------------------- 最后，我们再来展望一下如果人类真的制造出了常温超导体的意味着什么？以及其他科技创新领域的影响。 宏观上，最直观的，对电气电子产品的影响，所有与电力系统相关的设备和产品都将被动升级，重量和体积都会大减，形成数十年的持续需求。 如此庞大的需求之下，超导体会带来数万亿级的新兴产业，光把目前性能落后的电机电线换完，这都是一个庞大无比的工程，带来就业需求就会异常的庞大，足以把当前萎靡的世界经济彻底激活，就好像当年电气化技术改造了全世界一样。 同时也会重塑产业格局，使许多传统行业面临转型压力。 宏观上，另外，超导体技术会重构全球价值链，科技强国和制造业大国将在其中占据优势。 掌握超导技术将成为提升国家综合实力的关键。它将直接影响一个国家的经济、产业、国防等方面的未来地位。这会激发各国在超导领域的竞争。它也会改变贸易流向和贸易内容，相关原材料会成为新的重要贸易商品。 具体到行业，传统电力、电子、信息等领域将面临颠覆性冲击。一些新兴产业链将在传统行业的变革下会成为新的增长点。就比如当下最饱受资金最捧的 AI 和区块链。 目前 AI 的发展受制于硬件算力，一旦超导材料应用在芯片行业，将会对算力会有质的提升。而提升多少，取决于人类对超导研究的深入程度。超导对于电子电路的提升有两个层次： 第一层，是在类似的晶体管结构中使用超导材料（Superconducting computing），届时芯片将会更快，性能将会有几倍数量级的提升，功耗也会更低，并且可以比当前传统的晶体管封装得更密集。现有的 AI 训练规模不再会是问题。 而更深一层是在对超导性质进一步的研究后，开拓量子超导计算（Superconducting quantum computing）领域，这将会是有指数级的提升。 超导量子计算是固态量子计算的一个分支，量子计算机的范畴。它使用超导量子比特作为人工原子或量子点, 来实现超导电子电路。 Google、IBM、和 Intel 等互联网、芯片巨头公司在超导量子计算方面的研究布局了很久，积累了一些技术。如果 LK-99 确实具有的超导性质，那么人类对量子计算的研究将会迈进一大步。 谈到量子计算机，就不得不谈对区块链的影响。 在安全方面，要明确因为量子计算机并不擅长解哈希函数，所以量子计算机也不会被用来挖比特币。「量子计算机用来挖比特币」本来就是一个常识性错误。 量子计算机对比特币的威胁不在于挖矿, 而在于对交易的攻击。量子计算机非常擅于某一类目前计算机无法（时间太太太久）解决数学题，比如椭圆曲线算法，是几乎所有数字货币或区块链底层的算法。 注意是「某一类」，其实只要从软件层面将椭圆曲线更新为抗量子计算的加密算法即可。 另外，从成本和收益的角度来看，使用量子计算机攻击比特币系统实际上是一件不合算的事情。原因在于，如果比特币的基础安全性无法得到保证，那么构成比特币价值基础的共识机制和用户信任就会崩溃。 当比特币丧失了价值支撑, 其本身也将变得毫无价值。届时, 即便攻击者能获得所有比特币，由于其已经一文不值, 这场攻击也将完全失去意义，黄粱一梦而已。 相反，区块链基础设施 DePIN 还会因超导而获益。想象一下，通过超导技术，可以极大的提高硬件功效，zk 计算、去中心化存储、去中心化传输等，将迎来生产力的又一次革命。区块链确认时间变成微妙级，区块链 gas 成本下降 100 倍，Web3 将迎来真正 Mass adoption 的 iPhone 时刻。 可以预见，超导材料的突破，必将加速人类文明的进步。它不仅会带来技术发展的飞跃，也将会为现有的创新领域包括区块链和 Web3 带来更多突破性的增长。 我们目前能做的是静待学界传来的好消息。 **\*声明：本文分享内容仅作学习交流，不构成任何投资建议，且不代表 AIVision 的立场。喜欢我们的文章，就关注我们吧！** --- *Originally published on [AI Vision](https://paragraph.com/@ai-vision/ai)*