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[掌声] 大家好，听众朋友们，欢迎回到 No Priors。今天我们采访的是 Cobalt Metals 的联合创始人 Josh Goldman。Cobalt 正在建立世界上最大的地球科学数据集合，并利用其人工智能工具来更好地识别锂和铜等矿产资源，从而成为更出色的勘探者。Cobalt 目前每年在四大洲的 70 个项目中投资超过 1 亿美元。Josh，欢迎来到 No Priors。非常荣幸。非常感谢您的邀请。这是一个非常有趣的现实世界业务。您经营一家智能矿业公司。这意味着什么？Cobalt 做什么？我们勘探矿产。我们正在寻找锂、铜以及我们建造其他由电池和人工智能驱动的业务所需的其他金属。我们开发人工智能技术，并将人工智能与人类智能相结合，成为更出色的勘探者，更成功地找到我们这些业务所需的矿产来源。你们是在寻找矿产，还是也在实际进行采矿？或者这仅仅是寻找这些资产或资源的工具？这是一个核心问题。所以，我们的业务专注于勘探，并且出于几个原因专注于勘探。一是那里有更多的价值可以创造。二是技术可以在那里真正发挥差异化作用。勘探的经济效益确实非常可观。用几百万美元的资本，您可以获得一百到一千倍的回报。勘探是一项非常古老的业务。想想 19 世纪中叶的淘金者。如果您能获得正确的矿权，您就能发大财，如果您能在正确的地方挖掘。这取决于您在哪里寻找以及您寻找的效率有多高。因此，发现的单位经济效益确实非常可观。勘探作为一项业务的问题在于成功率非常低。您必须尝试很多很多不同的地方才能找到东西，而且这个问题越来越难。但这也是技术如此具有差异化作用的原因。我们正在寻找越来越难找到的东西。过去，您可以通过在地面上行走和勘探来用肉眼找到矿产。许多在地表形成的铜矿石矿物，经过空气、水和地表环境的改造，会变成蓝色和绿色，就像自由女神像上的铜绿一样。现在，任何您通过在地面上行走就能找到的东西都已经被找到了。我们需要更智能的方法来寻找隐藏在地下、被岩石掩埋的矿产。因此，技术是一种创造差异化的方式，可以成为更出色的勘探者。一旦我们找到东西，就有一个连续的过程：您有一个好想法，收集了一些岩石样本，您在地下找到了东西，您有很多不同的钻孔，并且您已经确定您找到了连续的东西，然后它将具有经济效益进行开采，然后我们设计矿山，然后我们建造矿山。这是一个完整的范围，我们用来寻找资源和定义这些资源的技术有助于使项目成为更具经济效益的矿山。因此，我们继续为项目贡献技术，并在项目发展过程中保持参与。您使用什么样的数据来实际识别矿址或潜在矿址？好的。人类一直在收集关于地球的数据，只要人类一直在观察岩石，对吧？而且有海量的数据，其中很大一部分实际上是公开的。长度尺度非常不同。从全球尺度开始。您能了解地球的哪些信息？您可以查看卫星图像，并且可以查看不同颜色的卫星图像，这样您就可以了解地表暴露的岩石，并且有数据集告诉您大陆的结构以及碰撞的古代大陆以及古代大陆原大陆在哪里，以及它们很久以前是如何碰撞形成山脉的。您放大并进入另一个土地尺度，您可以进行航空测量，上面装有传感器，可以检测岩石的磁性、密度和导电性。出去收集岩石样本，测量它们的成分以及不同化学元素的浓度，土壤样本也是如此。这些是行业中使用的标准数据类型。并且有大量的旧数据集是公开的。大多数私营公司必须向监管机构披露其数据。无论您在哪里看，通常都有一些其他公司在那里寻找过，但还没有找到任何东西。但是这些数据，即使是结构化的，也分散在数万个不同的存储库中。没有一个地方可以找到所有这些数据。您必须做大量非常困难的技术工作才能将它们整合在一起，并且您必须做大量科学工作来判断这些数据实际上意味着什么以及它是否适合目的。数据存在各种各样混乱的问题，但这些数据很多也是非结构化的，而且地质学家使用大量的词汇。对于岩石和时间段，有一个非常丰富的地质词汇库。有很多文本数据，以及公司提交的报告，通常在一段时间后公开给监管机构，并且有大量的地图数据。我们使用的最喜欢的数据集之一来自赞比亚，是近百年前的地图集。原始地图是手绘在亚麻布上的，我们从一位年长的地质学家那里得到提示，告诉我们在国家档案馆的哪个抽屉里可以找到这批特殊的地图。您再也无法收集到这样的数据了。它极其耗费人力。现在有很多农场和人们住在那里。您无法在地面上行走观察岩石。但这些观察是由熟练的地质学家做出的，岩石也没有移动。所以数据没有过期日期。因此，您可以利用这些提供地面真实性的数据集，并将其用于训练基于现代航空地球物理测量和现代卫星图像的机器学习模型。正是所有这些不同类型的数据集以及结构化和非结构化数据的系统使用，在 Cobalt 之前的世界中非常强大，或者说，也许您可以告诉我们，最大的几家勘探公司是谁？比如，您如何寻找锂？哦，是的。好的。所以，您再次拥有不同的长度尺度，对吧？您从地球开始，然后说，“好吧，我对锂感兴趣。制作锂矿床的配方是什么？”首先，什么是矿床？地壳中有大量的锂。核心问题是，您车道里的锂浓度非常低。您窗外可以看到的石榴石中的锂，提取起来不经济。它太稀释了。我们正在寻找的许多矿物或金属，它们在地壳中的浓度是每百万分之几十。地壳非常大，所以金属很多。所以，我们正在寻找地壳中那些自然过程，地球历史上的地质过程，从非常大的岩石体积中收集了一堆金属，然后它们移动了它们，浓缩了它们，然后以更高的浓度重新沉积了它们，比如 1% 的铜或 1% 的锂，甚至更高，然后您可以将其余部分提取到 100% 的工业规模。所以，这就是矿床。而且，地壳中不仅有大量的锂和铜，而且实际上有很多地方发生了这些地质过程。即使它们在整个地球上很少见。所以，问题是那些自然过程发生的特殊地方在哪里？我们如何找到它们？我们称勘探为信息问题，因为稀缺的资源不是地下的锂或铜金属。它实际上是信息。稀缺的资源不是矿床，稀缺的资源是关于矿床位置的信息。所以，您必须首先了解矿床是如何形成的。您必须知道配方，并且您必须对这些过程可能发生在地球上的哪些地方以及它们将如何在数据集中表达有一些想法。然后，您可以调动数据，并开始向数据提问。您可以提出假设，然后缩小到地球的某个特定部分。然后，您实际上想要做的是，您想要去获得土地。我猜另一个叠加可能是地理位置相对于国家治理、监管能力来实际开采东西。例如，我的感觉是，美国拥有相当多样化的矿床。我们只是不太想开采某些地点或某些类型的我们不想做某些类型的采矿，所以有时这更多是一个监管问题，而不是我们能否找到东西。这是正确的理解吗？还是这些东西太稀少、太稀缺，以至于您真的必须 scouring the ends of the earth 来找到它们？监管限制非常重要，但同时您不能过于狭窄，您不能在初始筛选中过于狭窄，因为它们足够稀少，您希望将自己置于成功概率最高的地方。您想从最好的先验知识开始，这样您的成功几率就会高得多。这不仅仅是法规的功能。我们考虑财产权的安全性。如果您找到了东西，您必须能够将其开发成一个将生产数十年的矿山，或者您必须能够将其出售给能够这样做的人。因此，您必须能够依靠您可以在此期间继续拥有该财产的事实，并且您将，你知道，税率和特许权使用费在这段时间内将保持一致。是的，开发具有挑战性，因为您不仅有监管机构，还有许多不同的社区利益，而且这些东西是极其本地化的。美国不是铁板一块，您有州监管机构，在一个州内，您有许多不同的社区，许多不同的土著群体，这在世界各地都是如此。在赞比亚也是如此，有 50 个不同的酋长国，所以您工作的地方到处都有传统领导人。技术上的成功并没有多大帮助。成功是您找到了一个具有经济效益的开发项目，我们可以开发或出售给能够开发它的人。所以，如果我们实际上没有所谓的运营的社会许可，如果我们没有投资于与社区建立关系的投入，并且我们没有从可能的地方开始，那么我们就不会成功。但这些确实是超本地化的问题。Josh，您能给我们一个关于 Cobalt 目前运营规模的感受吗？比如您在哪里寻找，您拥有土地，您在哪里钻探，您发现了什么。绝对。所以，我们经营勘探项目。所以，公司基本上做两件事。我们找到有潜力取得发现的地方，然后我们通过收集数据、收集岩石样本、进行航空测量、钻孔以获取地下岩石样本来测试我们的假设。我们开发用于指导我们决策的技术。所以，我们的勘探组合有 60 多个项目，分布在四大洲。它们在北美、欧洲、澳大利亚，以及至关重要的非洲。目标是铜、锂、镍、钴，以及可能还会增加的其他商品。在所有这些情况下，我们拥有勘探权，要么是我们自己拥有，要么与合资伙伴合作，并且我们正在运营勘探项目。几乎所有这些都是发现前的机会。它们是我们播下的种子。其中任何一个都可能成为伟大的矿床。我们在赞比亚拥有的矿床是一个非凡的矿床。它是最高品位的大型铜矿床，尚未被开采。目前运营的铜矿的平均品位约为 0.6%。所以，如果您开采一千公斤矿石，不包括周围的非矿石岩石，其中有 6 公斤铜可以提取。而赞比亚的 Mingoma 矿床的核心铜含量超过 5%，而且规模很大，这非常了不起。这意味着经济效益要好得多，因为如果您比较高品位和低品位矿床，5% 和 0.5% 的矿床，如果它们生产相同数量的铜，它们就有相同的收入。但是高品位矿床，如果您有十倍的品位，这意味着您生产的岩石量减少了十倍。至少您需要从地下运出的东西减少了十倍，废料减少了十倍，工厂规模减小了十倍。所以，这意味着经济效益要好得多，资本强度更低，运营成本更低，而且环境足迹更小。所以，这些是我们正在寻找的东西。我们正在寻找，你知道，在商品业务中，每个人都以相同的价格出售铜。这是一个全球商品市场，我们赚钱的能力取决于我们的利润率。这意味着我们需要成为低成本生产者，并且我们想要低资本强度的资产。所以，这就是勘探问题的定义：找到最高质量的资产，而在赞比亚，到目前为止，我们拥有一个相当非凡的、世界级的铜矿床。您能多谈谈您使用的技术吗？显然，您提到了您正在混合使用旧式数据、现代图像数据等。然后您必须对其进行数据挖掘或推断潜在矿床的位置。您使用什么模型？您使用什么方法？您如何看待您从人工智能和数据角度整体构建的东西？当然。所以，Cobalt 的技术是一个完整的堆栈系统，用于指导勘探决策。有数十种不同的产品协同工作，它们分为三个主题。第一个是传感器，我们开发的硬件，它收集关于地球的新型数据。第二个是数据系统，用于整合我们收集的所有数据、所有历史数据、来自不同来源的结构化数据以及大量的非结构化数据，并将所有这些整合到一个系统中，以便我们可以系统地与之交互，而不是零敲碎打地处理，我们可以同时与所有数据进行交互。LOMs 和其他技术在与所有这些不同类型的信息交互方面非常强大。第三个主题是模型，数十种不同的模型，用于对在哪里以及如何寻找做出更好的预测。所以，这些模型再次在许多不同的长度尺度上运行。所以，有在卫星图像上训练的模型，或者我们专有的高光谱航空图像，您在地面上有一些岩石样本，所以我们可以从图像预测我们将发现的岩石类型以及这些岩石的性质。然后，真正令人兴奋的是，不仅仅是我们有一个模型，或者一个锂伟晶岩模型，或者一个可能含有镍矿床的镁铁质到超镁铁质岩石模型。而是我们做出预测并在此基础上开发一组初步的假设。然后，当我们的团队在现场时，他们每天都在收集新的训练数据。他们不会去我们高度确信岩石类型的地方，因为我们学不到任何东西。他们会去模型高度不确定的地方。新的训练数据，少量额外的地面真实性可以极大地提高我们模型的预测能力。所以，发生的情况是，地质科学家在现场进行观察，并利用这些观察结果，我们每天都在重新训练这些模型，并将新的预测提供给团队。您拥有数据科学家或技术人员和地质学家在同一个问题上协同工作，比如一个假设，然后是验证或无效化。就像我正在想象，好吧，在赞比亚的这些地点，我要去地表以下 20 英尺，或者 whatever it is，然后我会发现某种浓度的东西。绝对。是的。所以，很多，让我给您举很多例子。对。所以，一个例子是，我要去这个地点，而且伟晶岩是锂矿床的容器岩，我们预测那里有这些特殊的岩石，伟晶岩，可能含有锂。我们预测那里有一个，然后我们要去登陆它，然后我们要对这些岩石进行采样，然后我们要看看它。好的，那是一个我们在地表做出的预测，我们正在进行 3D 预测，我们说，好吧，现在我认为这里有一层导电岩石，我认为这些导电岩石有望承载镍、铜和钴，我认为这层岩石，我们将在地表以下 200 到 300 米之间相交，它将具有很高的导电性，它将具有一定的硫含量以及镍和铜含量。而且，我们还将说，测试这些假设的最佳地点是把一个钻孔放在这个位置，并朝这个方向钻。然后，有时有一个已知的岩层。我们说，好吧，我们认为这个岩层会继续向这个方向延伸。这是地表，我们预测这个岩层将在这个深度，它将有这么厚，它将含有这么多铜。而且，您将获得所有这些的概率分布。这些是我们正在做出的预测。然后我们去收集信息，然后根据新数据对模型进行条件化，并提供新的预测。而且，在传感器这个第三个主题上，我们使用所有可用的东西，我们可以从服务提供商那里获得。但是，大多数矿业公司并不像使用新型数据类型那样热衷，也不像投资新型技术那样热衷，有时我们需要自己建造。所以，一个例子是我们的高光谱成像技术。有新的成像芯片可用，但尚未在服务市场部署，而且采矿业的采用速度太慢。我们在不到一年的时间里建造了自己的高光谱成像系统。它在轻型飞机上飞行，我们正在测量我们感兴趣的区域，我们正在以 600 种颜色获取数据，获取成本大大降低，并且处理图像的时间大大缩短。所以，我们正在将这些信息与其他类型的数据集成，并利用这些信息来决定我们首先去哪里，以及在现场时如何改变我们的勘探计划。对于您在赞比亚取得的重大发现，是否有任何工具或数据集是最关键的？比如，是否有其他公司忽略了某块数据？仅仅是看那个地理区域吗？是否有某种特定工具，没有一个单一的数据集能够实现这一点？这确实是一个关键主题。这个行业经常发明新技术，人们认为“啊，这将是万能药”。它将帮助我们找到所有矿床，或者仅凭这个数据集就能让我们做到这一点。实际上，数据是高度多维的，当您可以增加数据的维度时，您就可以提高预测能力。所以，这就是故事，就像其他地方一样。这是新分析方法、量化不确定性的能力以及理解可能性范围以及关于这些矿床系统如何形成的批判性科学见解的结合。所有这些结合起来才成为可能。无法将人工智能与高科技分开。无法将一个独特强大的数据孤立出来。这也是我认为了解创新受限的原因之一，因为我们认为，“哦，你知道，这个在 20 世纪 90 年代发明的新型航空重力梯度测量法将找到所有矿床。”它没有，但它非常强大。我们很高兴能获得这些数据。我们自己去收集。但这些都是预测能力的渐进式改进，只有在您能够以统一的方式处理所有这些不同的数据集时才有可能。像这样的项目是如何估值的？比如，如果您将其出售给别人或自己开发。听起来铜的价格就是铜的价格，您会承担一些风险，然后有运营成本，这基本上取决于矿床的集中程度，以及它的大小，然后这些会为您提供一些现金流模型。完全正确。是的，这实际上非常容易为这样的自然资源资产估值。它们都基于未来产量的现值进行交易，这是非常容易知道的。知道一个矿山 20 年后会生产什么，比知道一个 SAS 公司 20 年后的销售额会是多少以及如何定价要容易得多。我感觉被攻击了。是的。但是，它们是非常不同的业务。您认为您建造一个矿山，可以移动，比如说，每年 1000 万吨矿石，然后您要做的是，您将每年挖掘 1000 万吨矿石，并且您将首先挖掘最高品位的矿石，然后是下一个最高品位的。平均而言，它将产生一定百分比的铜。所以，你知道，这很简单，对吧？现金流是收入，就是商品价格。销量基于您建造的矿山规模以及您的成本。成本很容易知道，因为您需要知道需要多少卡车来运输，需要多少水来泵送，以及泵送水的成本是多少，这些都是直接的事情。然后您需要资本成本，就像，好吧，我要建造一个工厂，这些东西是，你知道，它们是大型容器，就像您有一个储罐，您有一个破碎机，破碎机有一些钢球，或者研磨机里面有一些钢球，这些都是可以知道的事情，它们通常是建造的。所以，您可以计算出利润率是多少。您可以看到资本构成是什么样的。您必须评估您可以回收多少比例的铜，然后这些就是您的敏感性，比如，我认为我们可以获得 90% 的铜。如果我们能获得 92%，经济效益会更好。如果我们只获得 88%，它会有点稀释。但这些就是不确定性。然后，您根据资产的风险状况、它所处的阶段、离生产还有多近来对其进行折现。而且，您可能需要更高的回报率，如果您处于一个不太稳定的司法管辖区。所以，这相当直接，而且实际上我们知道，我们有很高的信心知道 Minga 从今天起 20 年后的销售量是多少。而且，如果我们在发现更多资源的情况下，还有潜在的上涨空间。这些矿床的一个特点是，一旦您进入地下并开始采矿，您就会更多地了解地质情况，并且您会不断发现延伸。所以，矿山通常是这样设计的：您根据前 20 年的投资进行承保，然后实际上许多矿山运营了几十年，甚至几十年以上，50、60、70 年，因为资源还在继续，您可以不断地增加它。所以，了解它们的估值方式实际上相当直接，而且它们是硬资产。这是一个，你知道，有一个财产权益，市场也相应地对其进行估值。它们都基于未来产量的现值进行交易。如今，勘探公司的成功率如何？比如，如果我开始，我不知道如何问这个问题，但如果我开始对 100 个地点进行采样，我有 100 个假设，我找到一个，还是找不到，还是找到 10 个？您认为 Cobalt 能做得好多少？是的，这是一个关键问题，即行业中的成功率是多少？我们能做得好多少？在过去 30 年里，由于问题越来越难，而且行业创新缓慢，行业中的情况已经变得糟糕了 10 倍。思考方式不是成功的数量。您可以查找，有一些研究会说，你知道，成功率是百分之零点几，或者类似的东西，但什么才算一次尝试是模糊的。我们思考的方式是，你知道，关键的资源投入是您必须投资一些资本来运行勘探项目。您必须派一名地质学家乘坐直升机出去并采集样本。您必须钻孔。如果您拥有一系列勘探项目，花费一些钱，比如说行业总计十亿美元，您会有多少成功？然后，你知道，行业总计十亿美元的成功将有数百次失败。但 30 年前有八个发现，而今天不到一个，不到一个高质量的经济矿床。所以，这就是为什么，这就是为什么勘探总体上不是一项好业务。所以，Cobalt 的目标是每次发现花费 50 到 1 亿美元。这就是目标。我们希望做得这么好。到目前为止，我们已经，你知道，我们现在拥有一个非凡的铜矿床，并且我们成功了。现在我们需要一次又一次地重复。我听说过关于资本方面的一件事，这可能是真的，也可能不是真的。所以，如果您能给我们一些看法，那将是很好的，那就是许多过去购买和经营这些资产的人，比如采矿资产，至少在西方世界，由于 ESG 或其他计划，资金已经越来越紧张。这是否是您的情况，或者影响了您对当今行业参与者的看法，或者您认为这真的无关紧要，而且资金充足，只是很难找到这些矿床？是的，我认为真正的稀缺性是高质量的矿床。伟大的项目不会有融资问题，无论谁拥有它们。伟大的项目有很多追求者。问题是，伟大的项目真的不多，所以这就是我们需要做的。我们需要找到更多真正高质量的矿床。是否有您认为相对于此而言被严重低估的地区？这取决于商品。铜长期以来一直是勘探目标，所以人们一直在南美洲和中部非洲寻找铜。然而，这些地方仍有一些地区被严重低估。我们正在，你知道，我们在赞比亚非常活跃，当然，那里有 Minga 和许多其他勘探项目。赞比亚有一些地区，比如 Minga 所在的地方，更深埋在地下，没有地表表现。赞比亚盆地中承载铜矿床的更深层区域被严重低估。你知道，有一个像刚果这样的司法管辖区，它经历了一些挑战。许多商品的勘探潜力仍然很大。有很多活动，但可以有更多的活动。锂，世界大部分地区对锂的勘探不足。直到最近，直到锂离子电池的增长，用于电动汽车和无人机等大型设备，而不仅仅是个人设备，锂才成为主要的勘探目标。你知道，今天生产的大型锂矿床，至少是硬岩锂矿床，是在 20 世纪 80 年代人们寻找用于电子行业电容器的钽时发现的。所以，锂矿床形成的科学尚处于起步阶段。这非常令人兴奋，因为科学理解的微小增加可以是一个非常强大的差异化因素。所以，有重大突破的潜力。是否有任何商品您认为其稀缺性被夸大了？例如，我听说过稀土矿物可能不像人们说的那样稀缺，而且有比中国更广泛的矿床，而中国经常被提及；或者您认为实际上并不那么稀缺但人们却谈论得很稀缺的东西是什么？这是首要的。稀土。关于稀土的许多噪音是因为它的名字里有“稀有”这个词。品牌定位很好。并不那么稀有。而且，锂、铜、镍和钴不是稀土元素。稀土元素是一个定义明确的术语，不仅仅是稀有的东西，还有钕和镝，它们对永磁体很重要，而永磁体对电动机等很重要。它们很重要。稀土受到关注的原因，除了“稀有”这个名字之外，是中国下游加工能力的集中。所以，在中国政府的激励下，有很多加工。您必须，你知道，您从地下提取矿物，然后您必须将它们精炼成金属，然后才能将其用于产品。而且，这方面已经进行了大量的建设，不仅是稀土加工，还有锂和现在的铜冶炼厂。这会产生几个影响。一是，其他人很难建立加工设施，因为您正在，你知道，您正在争夺原料。您想从某个地方提取铜精矿，然后您想将其冶炼成铜金属。好吧，您必须购买铜精矿。如果中国一方愿意以更高的价格购买，因为他们愿意接受更低的利润率，那么这将使事情变得更加困难。很难为这样的项目提供承保。所以，这确实对私人商业参与者愿意投入资本来投资加工能力产生了威慑作用。这使得其他私人参与者很难在没有担保或补贴或其他东西的情况下做同样的事情，而我们作为一家企业没有任何这些。这是 Cobalt 的一个优势，我们拥有出色的资产，而不是补贴。二是，实际上，因为中国有如此多的下游加工能力，所以原材料流向中国，然后您拥有下游供应链的集中，然后您从中制造产品。所以，这对中国的制造业能力是一个巨大的优势，您拥有所有这些材料都已运抵那里。而且，你知道，如果您从综合经济的角度来看，这可能非常强大。所以，这也是稀土经常成为新闻焦点的原因之一。是否有任何情况是相反的，您实际上担心某种商品或材料无法满足对我们来说工业上重要的东西的需求？你知道，我们列出的那些是我们认为两者兼有的，你知道，有很多东西可以找到，需求顺风非常强劲。这些商品市场将有一定深度。所以，您不必对商品价格有非常精确的看法，而我们没有。再次，我们的目标是成为低成本生产者。所以，市场上的意外情况，并不好。我们正在关注其他可能成为那些，你知道，可能成为那些不寻常的商品，但今天没有一个突出到我们正在处理的。所以，购买格陵兰岛并不重要。我不会去那里。我的笑话版本是接管下加利福尼亚，因为它已经叫做加利福尼亚了。它很漂亮，海滩和沙滩。如果你要吞并某个地方，那似乎是一个非常好的地方。我乐意去这些地方，无论是什么旗帜。说得好。是的，我也是。听起来不错。只有当算法告诉您，算法和初步岩石样本告诉您在那里提取锂是高效的。我想我们需要从下加利福尼亚提取更多的锂。所以，请告诉我。是的，很多会去海外的海滩。Josh，上次我们见面时，我们进行了非常有意义的讨论，关于您认为哲学对业务和您所做的投资有多重要，以及公司如何运营。您能谈谈这个吗？是的，Cobalt 实际上是一个认识论项目。我们的业务是做出更好的预测。这就是我们正在做的事情，对吧？我们缺乏的是关于矿床在哪里信息，而我们所做的实际业务活动。我们做出预测，提出假设。我们出去部署资本，花时间测试我们的假设。所以，我们作为一家企业是否成功，取决于我们的预测有多好。这就是模型的作用。我们正在预测地表岩石是什么，地下岩石是什么，以及它们的性质，比如密度以及它们含有多少铜、镍和其他东西。那么，我们在这方面做得有多好？好吧，我们必须思考，我们必须认真思考我们做出这些预测的依据是什么。我们对世界了解什么？其中一个关键要素是处理不确定性。当您拥有稀疏的数据时，您就会对数据点之间的所有内容做出预测，有许多可能的地质情况与数据一致。当您根据地表或飞机上的数据做出预测，并预测地下岩石的性质时，有许多可能的与数据一致的地质情况。行业标准做法是选择一个并创建最佳模型，因为，还能做什么？这很难。您无法处理一万个不同的模型。您很难同时在脑海中保持多个不一致的假设。但我们必须这样做。这就是我们变得更好的方式，通过拥抱不确定性并认识到我们的工作是审慎地减少这种不确定性。这就是我们外出收集数据时所做的，而数据之所以有用，是因为它减少了不确定性。我们思考这个问题的方式影响了我们实际勘探的做法，以及我们的团队每天都在做什么，而科学文化是业务的关键方面之一。所以，我们有一些不寻常的事情。公司里有一份名为“Cobalt 的勘探认识论”的文件，它实际上只有少数核心思想。认识论很重要，原因我已说过，我们必须做出非常明确的预测，这意味着它们必须是可证伪的。您必须在收集数据之前就记录下来，您会观察到什么会导致您放弃这个假设。这就是我们如何避免确认偏误，在这个行业中我们非常容易受到它的影响。您会想出一个想法，然后收集一些数据，然后想出如何修改您的假设来适应它，然后您就证明了花更多的时间和金钱是合理的。而实际上第三个，第三个想法是，您必须处理多个替代假设。不仅仅是一个假设，而是其他的可能性是什么？收集数据的目的是区分它们。而且，至少其中一个假设必须具有经济相关性。我们是一家企业，不是一个科学项目，对吧？但是，这种对您正在做的事情的仔细思考非常重要。所以，勘探的认识论有很多关于这个的词汇，你知道，感觉像是哲学词汇，但它真的很重要。奇怪的是，我们有一位首席哲学家，他是一位认识论学家。Michael Trevans 夫人写了一本很棒的书，叫做《知识机器》，关于什么是科学，它与其他认识方式有何不同，这确实指导着勘探实践和技术开发。所以，许多技术的设计都是为了量化不确定性，然后给定一组可能性，确定我们可以收集哪些信息可以最有效地减少这种不确定性。对于我们这些没有内部哲学家的人来说，认识论就是研究，你知道，我们知道什么，比如什么是知识，以及我们如何知道它是知识，以及可辩解的理解，对吧？也许，也许关于这个的最后一件事，您是如何做的？您最初是数学和物理学专业的，对吧？是的。然后您去做了咨询，您在石油和天然气行业工作过。您在私募股权领域工作过，这似乎更相关。但是，这是一种非常酷的发现，一个有趣的问题，您可能会应用决策科学和数据。您是如何决定要从事采矿和更好的勘探工作的？我一直对能源和技术的交叉领域感兴趣。我研究物理学，只是为了应对难题。所以我获得了量子计算博士学位。我一直对物理学感兴趣，因为我喜欢，你知道，我喜欢解决难题。我喜欢学习新事物。但我想将其应用于我们社会今天最相关的事情，这些事情与我们的能源系统有关。而且，我曾作为管理顾问与能源公司合作，与电力公司、石油和天然气公司以及制造电力设备、油田设备等工业公司合作。我和我的联合创始人 Kurt House 一起在一家私募股权公司投资石油和天然气，这家公司的领导人曾赞助过他之前的初创公司，而且我们在哈佛读研究生时就成为了朋友。他也曾是库尔特本科时研究物理和哲学，研究生时研究应用数学和地球科学。我们一起阅读能源主题的论文，去参观发电厂和煤矿等地方。所以，我们已经在从事能源系统的工作，并且非常对原材料与全球经济的关系感兴趣。我们决定不再从事化石燃料业务。这是 2018 年。我们从头开始思考未来经济将需要哪些原材料，以及它们将从哪里来？想想您周围桌子上的所有原材料，您家里的所有产品。每一件产品最终都起源于农业。我们种植了它，或者来自岩石，我们开采了它。那么，我们需要什么材料？好吧，想想全球经济的大趋势。电池、人工智能、电池，无论是汽车、卡车、无人机、飞机还是机器人，你知道，要制造一辆续航里程长、耐用的车辆，电池需要锂，这与燃油车不同，燃油车根本不含锂。人工智能趋势，我不需要向收听此节目的人解释，数据中心的大量建设以及为这些数据中心供电的电力需要大量的铜，而且我们谈论的规模是巨大的。你知道，要建造一个由电池和人工智能驱动的未来，到本世纪中叶，我们将在未来 25 年内需要开采比人类历史上迄今为止开采的铜更多的铜。你知道，要实现电池供电设备的普及，我们需要将锂产量提高到今天的十倍。那么，这些材料将从哪里来？我们必须找到更多这些材料，并认识到问题越来越难，因为创新一直在放缓。这是一个完美的应用程序，我们可以利用技术来创造差异化的业务，并且它为我们的社会做了一些非常重要的事情，这对我个人以及加入 Cobalt 的其他人来说都非常有动力。这非常令人兴奋。您能做到这一点真是太酷了。不，恭喜。我希望您能找到其他人。好的，我们会及时向您汇报。谢谢，Josh。在 Twitter 上关注我们 @no prior pod。如果您想看我们的脸，请订阅我们的 YouTube 频道。在 Apple Podcasts、Spotify 或任何您收听播客的地方关注本节目。这样，您每周都能收到新一集。并在 no-priers.com 上注册电子邮件或查找每集节目的文字记录。[音乐]