AI探礦獨角獸KoBold Metals，從乙方走向甲方｜AI RaaS全球案例30

紅杉資本在2025年5月全球AI峰會上宣告“下一代AI，不賣工具，賣收益”，這一洞見與2025年3月17日盛景基于十年產業數字化投資實踐發表的研究成果《中國AI應用的終局：AI RaaS和AI包工頭模式》異曲同工。

AI RaaS（Result-as-a-Service）是盛景率先提出的AI商業模型“結果即服務”的縮寫，是極致化結果導向模式，敢于以結果作為定價、收費或盈利的依據，并將其形象地比喻為“AI業主或甲方、AI包工頭模式”，主張企業依托端到端的完整服務，通過與物理世界深度融合，創造真正的商業價值。

本文剖析的全球礦業革新者KoBold Metals，正是這一理念的鮮活注腳。它摒棄傳統售賣軟件模式，以AI為引擎，完成了從技術服務商到掌握核心資源的甲方“礦主”的華麗轉身，其顛覆性的效率與成功，詮釋了極致化結果導向的AI RaaS精髓。

在過去的30年里，隨著埋藏淺、易開采的礦產資源逐漸枯竭，礦業勘探的工作難度不斷攀升，勘探出新礦產的成功率急劇下降，成本卻在上升，尤其是傳統的銅、黃金以及鈷等礦石的勘探，已經非常艱難。

統計顯示，如今想要勘探出新礦產的成功率只有千分之三，99%以上的常規勘探項目在試采后，基本上都未能找到所需礦產，白白浪費成本和時間。增本降效，成為了勘探業的主旋律。

KoBold Metals這家來自美國的AI探礦獨角獸公司，利用AI技術進行礦產勘探，成功將效率提升了10倍，成本降低75%，成為AI賦能傳統行業的標桿。

據英國《金融時報》報道，KoBold Metals在最新C輪中融資了5.37億美元（約合人民幣39億元），公司迄今已籌集了近10億美元資金。至本輪融資后，它的估值達到29.6億美元（約合人民幣216.5億元），并計劃在3-5年內上市。

而作為一家初創企業，KoBold Metals不僅估值高，投資人更是星光熠熠，包括微軟聯合創始人比爾·蓋茨、亞馬遜創始人杰夫·貝佐斯、阿里巴巴聯合創始人馬云、OpenAI創始人山姆·奧特曼，以及全球最大礦業公司之一必和必拓等等。

這家公司到底有何魔力，能讓一眾大佬和機構扎堆瘋搶？

這是盛景AI研究院關于AI RaaS全球案例第1篇深度報道，enjoy~

01

AI探礦顛覆行業，

10天探出世界級巨型銅礦

KoBold Metals成立于2018年，總部位于美國硅谷，是一家專注于 AI 探礦的初創公司，其團隊成員由來自谷歌、NASA等科技公司的科學家和工程師組成。

值得一提是，公司的三位創始人分別擁有投資，采礦業一線實踐經驗，專業背景涵蓋物理學、應用數學以及地球科學。

CEO Kurt House是哈佛大學的應用數學和地球科學專業的博士，曾在貝恩公司從事私募股權和企業咨詢工作，還曾擔任斯坦福大學兼職教授、麻省理工學院KAUST研究員，并且創立過碳封存和提高石油采收率的企業以及天然氣資產收購平臺。

總裁Josh Goldman則是哈佛大學的物理學博士，研究重點是量子計算。也是一名擅長通過數據分析尋找判斷石油和天然氣領域被低估投資機會的私募股權投資者，曾在麥肯錫公司擔任過顧問。

非洲公司 CEO Mfikeyi Makayi 是一位擁有超過 15 年經驗的采礦工程師，曾在贊比亞和非洲最大的銅礦之一、First Quantum 的 Kansanshi 銅金礦的采礦業務部門工作，還擔任過贊比亞最大的采礦和建筑設備公司的投資經理和總監。

專業人士強強聯手，將地球科學、系統化數據分析與AI相結合，加快勘探進度、降低礦產勘探的成本，為行業帶來顛覆性的改變。

2022年12月中旬，KoBold宣布出資近1.5億美元（約合10.69億元人民幣）買下贊比亞的明戈巴項目（Mingomba copper project）多數股權，隨后僅僅過了14個月，該礦床的價值便飆升至100億–150億美元。

這得益于2024年2月，KoBold在明戈巴項目上發現了世界級的巨型銅礦儲量，令其成為贊比亞一個世紀以來最大的銅礦。

目前該銅礦最新探明礦藏量已經超過600億美元。公司表示將于2026年上半年開始開鑿礦井，計劃到2030年實現年產量至少30萬噸。迄今為止，KoBold Metals已控制了近100個實體金礦、銅礦、鋰礦。

實際上，贊比亞的明戈巴項目所在位置，曾經也有不少探礦隊進行過鉆探，但由于埋藏較深抑或是運氣等原因，他們都與這個巨大的寶藏失之交臂。

KoBold借助AI技術，在明戈巴項目上它給出的礦脈位置，誤差只有幾米，整個勘測過程也僅耗時十天，而傳統探礦則需要幾年甚至更長時間。

對此，外媒評論道，“這不僅是礦業勘探的一次重大突破，更是AI技術在資源開發領域成熟應用的里程碑。”

02

更快更省錢，

AI探礦“黑科技”革命性降本增效

若非身處勘探行業，相信很多人并不知道，在地下100至2000米深處，找到具有開采價值的鈷、銅、鋰、鎳礦床，比大海撈針還難，比如銅在地殼中的含量并不算多，含量占比僅為約0.01%，并且儲量分布非常不均勻，勘探過程充滿風險和不確定性。

多年來，三大核心痛點始終困擾著傳統勘探技術：效率低下（周期長、風險高、資源發現難度大）、數據處理滯后（采集難、分析單一、信息孤島化）以及過度依賴專家主觀經驗（判斷非標準化、人工分析效率低）。

這使得勘探過程需要大量的時間和人力投入，卻常常難以應對復雜地質條件下的探礦需求，導致許多潛在礦藏未能被有效發現。

從五礦證券發布的研報可以看出，2014-2023年，全球僅有 14 個銅礦床被發現，含銅金屬量為 4620 萬噸，其中2022 年與 2023 年新增銅礦床數量居然為 0。

KoBold Metals正在改變這一局面。過去找到一個礦往往耗時高達5-10年，單次重大發現平均成本要超過30億美元，但現在AI就像給挖礦裝上了超級大腦，讓找新礦、找優質礦藏更快，也更省錢。

為此，KoBold 開發了兩個由AI驅動的平臺，為探礦提供信息支持。

第一個平臺是TerraShed，它集成了公司在勘探前后期收集的大量地質報告、地圖、地球物理和地球化學數據，經過數據庫的處理，形成一個統一的地質信息視圖，也可以把它簡單的理解成一個超大且在不斷更新的“地球骨骼發育報告”。

同時，這個平臺還支持三維地質建模，幫助地質學家們更直觀的觀察地下的礦石分布情況。截至目前，TerraShed 已收錄了全球約 3% 的可用地質數據。

與上述數據配套功能的，是公司的第二個平臺——Machine Prospector（機器勘探者）。將TerraShed平臺中的數據導入后，這個AI大模型會幫助分析確定可能蘊藏未知礦藏的位置，以及用什么角度最方便打鉆孔，從而得到最好的數據樣本。

要知道，光是鉆井取樣就得花幾百萬美元，所以AI的加入為這個環節大大節省了成本。

KoBold通過這種方法取得了顯著的成功，前文所述的贊比亞巨型銅礦就是這樣被定位發現的。不僅如此，依托AI技術對于優質礦藏的勘探也有了更高的保障。

據了解，現有銅礦的平均銅含量大約是0.6%，也就是說從1000公斤礦石中（不包括周邊的廢石），可以提取出大約6公斤銅。而贊比亞巨型銅礦其核心區域銅含量超過5%，而且礦體規模很大，這意味著其經濟效益要更高。

比如說，一個礦床銅品位是5%，另一個是0.5%，如果它們最終都產出相同數量的銅，那么它們的銷售收入是一樣的。但高品位礦床的好處是：你需要挖掘的礦石量少十倍，這意味著你要搬運的物料少十倍、產生的廢石少十倍、選礦廠的規模也能縮小十倍。所以，它的經濟效益更高，資本開支更低，運營成本也更低，同時對環境的影響也更小。

目前，KoBold已經利用自己的AI技術在全球“點石成金”：

2022年KoBold在加拿大北部魁北克，10 個鉆孔中有 8 個命中硫化鎳礦化，成功率約為行業平均水平的10倍。

2023年，KoBold在韓國、澳大利亞、納米比亞、加拿大魁北克和美國內華達州等地多次識別出潛在鋰礦床。

此外，公司還在全球60多個國家和地區展開勘探，并且還與澳大利亞必和必拓、英國力拓等鐵礦業巨頭合作。

03

從服務商到“礦主”，

AI應用最大的紅利是成為“甲方”

近期，KoBold的聯合創始人兼總裁Josh Goldman在一次訪談中表示，“我們的勘探組合目前分布在四大洲：北美、歐洲、澳大利亞，以及最關鍵的——非洲。在所有這些項目中，我們要么是單獨擁有勘探權，要么是與合資伙伴聯合持有，并由我們主導勘探活動。”

事實也是如此，不同于傳統SaaS公司按軟件許可或使用時長收費的“工具導向”模式，KoBold 正在以“AI包工頭”的姿態，顛覆礦產勘探這一古老行業。

KoBold不出售軟件，而是利用其AI技術為礦業公司、資源國政府等“客戶”提供勘探服務。它不收取前期咨詢費，而是通過合資、收購等方式獲取項目權益，從而成為“AI業主”“AI甲方”，即通過技術優勢直接掌控核心資產并主導價值鏈。

KoBold不僅提供AI技術，還構建了完整的勘探交付體系。它在全球范圍內獲取勘探權，組建專業團隊，甚至自己承擔前期投入進行實地勘探，積極整合各方資源，形成“技術+資本+運營”的閉環。實現了“包工包料包結果”，與客戶的商業利益高度綁定。

然而，成為手握實體礦產的“礦老板”或“大業主”，并不意味著KoBold必須像傳統礦業公司一樣，需要獨自承擔動輒5-10年的漫長開采周期和巨大的資本支出風險。

因為既然是資產，就可以分階段投入，分階段估值和融資，分階段出售退出，優質資產是有流動性的。

具體而言：

1、分階段投入。第一階段是初篩：用衛星、無人機、各類地質數據做 AI分析，只需幾十萬美元。第二階段打鉆驗證：再投入數百萬美元，實地下鉆確認礦體含量。若結果理想，才進入第三階段：買下礦權并申請開采。每個階段的投入基于上一階段成功的驗證，大幅降低了盲目押注的風險。

2、分階段估值和融資。每一次成功的驗證都可視作是資產價值和公司估值躍升的里程碑。從初篩到打鉆驗證再到最終獲得礦權。每個關鍵節點的突破，都為KoBold提供了強有力的融資故事和估值依據。當一步一步驗證了所勘探的礦區確實是高品質礦區，那么便可以通過聯手礦業公司，或者募集一只礦業基金，最終購買礦區資產。當有了礦權以后，KoBold本質上就變成了一家“AI驅動的礦業資產管理公司”即“AI甲方”“AI業主”。其退出路徑靈活多樣，比如，中途整體或部分出售礦權，實現退出。

因此，AI驅動的資產持有/管理公司并沒有想象中難做——關鍵在于“敢按結果賺錢”。若真有金剛鉆，就該攬下瓷器活。

本質上，這是商業認知的突破：別只當自己是軟件公司，要讓軟件技術轉化為礦權的持有者、聯合持有者或管理者，把盈利點放在礦業資產升值，而非軟件許可費。這也正是盛景所強調的極致化結果導向，從“乙方”到“甲方”思維的核心躍遷。

而作為“AI RaaS”模式的鮮活典范和成功驗證，KoBold Metals的先進性還體現在：它徹底穿透了傳統數字化那僅僅1%-3%左右的狹窄利潤池，強勢進入了存在于物理世界之中的超過95%的高價值利潤池。

所以，盛景一直強調，AI應用創業者的“結果即服務”僅僅是開始，不能停留于此，要繼續大膽前進，邁向“極致化結果導向”。即要用數字世界的AI能力快速撬動、擁有或共同擁有物理世界的高價值資產，AI應用企業要從乙方成長為AI甲方或共同甲方，從服務商到AI業主AI老板，或者深度掌控運營場景，這是AI應用創業者最大的時代紅利，也是最大的利潤池，更是巨大的投資機會。

結語

當傳統礦產勘探深陷成功率低迷、成本高企的寒冬，KoBold Metals以AI為利刃，劈開迷霧。從整合海量地質數據的智能平臺，到創新的探測手段，它將勘探效率推升數倍，成本銳減，更在贊比亞上演了“10天鎖定世紀銅礦”的傳奇。

但其實更值得我們關注的是：KoBold Metals摒棄售賣軟件的老路，轉而以“風險共擔、權益共享”深度綁定勘探成果，從技術服務商華麗轉身為手握全球近百處優質礦權的“礦主”。

這種以結果為核心的AI RaaS模式，不僅依托技術構筑壁壘，更通過掌控核心資產和“按工作結果賺錢”的機制，在賦能傳統行業的同時，重塑了價值鏈條，為探礦乃至更廣闊領域照亮了AI改造傳統行業的前路。