关键金属，能源转型的盲点
使用电气化、数据中心功率的提升以及人工智能的工业化都是基于对原材料不断增长的需求。锂、铜、镍：这些资源构成了转型的隐形基础设施。
然而，这种基础设施仍然脆弱，采矿勘探缓慢、成本高昂且不确定。从最初的地质数据到发现可开采矿床的完整周期通常会持续数年，但成功率有限。在此背景下，更快地发现新矿床的能力成为一个战略问题。
最近对人工智能、能源和量子的投资表明，风险投资正在重新定位于工业密集度高的行业，这些行业的价值现在在生产链的上游发挥作用。
人工智能不再只是预测，而是探索
法国初创公司 Lithosquare 于 2024 年由采矿工程师兼 Fieldbox 前首席执行官 Aymeric Préveral-Etcheverry 和 Simon Leclair 在巴黎创立，正在开发一个结合人工智能、地质专业知识和现场数据的平台。该公司已经与欧洲、美国、非洲和拉丁美洲的勘探公司合作。
Lithosquare 提供了一种将人工智能应用于地质学的独特方法。虽然一些工具仅限于地球物理数据的统计分析，但该初创公司声称将人工智能模型和对矿物形成过程的科学理解相结合。
目标不仅仅是识别相关性，而是对复杂的地质系统进行建模以指导勘探决策。这种方法可以大大减少分析时间，从几个月缩短到几天，同时提高成功率。
这一定位是人工智能更广泛发展的一部分：这项技术将通用用途定位于高度受限的业务领域。在采矿勘探中，这种转变仍在兴起，但首批应用显示出巨大的潜力，特别是在非洲，人工智能在勘探中的应用已初具规模。
对地缘政治限制的技术回应
除了运营绩效之外，Lithosquare 的提议也是主权逻辑的一部分。关键金属的获取现在集中在少数国家手中，使西方供应链面临越来越大的地缘政治风险。
在此背景下，加速新矿床的发现成为实现供应来源多元化、减少依赖的战略杠杆。欧洲和北美的公共政策正在朝着这一目标趋同，加强了能够实现勘探工业化的解决方案的相关性。
人工智能在这里作为一种加速工具出现，同时也是一种重新平衡的工具。
筹款活动与新的资本优先事项保持一致
由世界基金和 Kindred Capital 牵头，Daphni、Omnes Capital 和 OVNI Capital 参与的 2200 万欧元种子轮融资就是这一动力的一部分。它证实了投资者对具有高科学和工业强度、定位于系统性问题的项目越来越感兴趣。
这种融资通常比第一轮融资更重要，反映了风险投资的演变。许多投资者不再注重快速周期和纯粹的软件模型，而是转向能够应对物理和监管限制的技术基础设施。
