a16z Podcast - The Critical Technology in Finding Critical Materials
채굴은 전기차와 데이터 센터 등 미래 기술에 필수적인 금속을 공급하는 데 중요하다. 전기차는 기존 차량보다 4배 많은 구리를 필요로 하며, 데이터 센터는 2050년까지 세계 구리의 6~7%를 사용할 것으로 예상된다. 이러한 금속을 찾기 위해 AI와 인간의 지능을 결합한 탐사 기술이 사용된다. AI는 위성 데이터와 지질 데이터를 분석하여 금속 매장지를 예측하고, 탐사 비용과 시간을 절감한다. 예를 들어, 캐나다에서 AI를 활용해 리튬 매장지를 빠르게 발견한 사례가 있다. 이는 전통적인 탐사 방법보다 효율적이며, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 한다. 또한, 채굴 산업은 석유 및 가스 탐사 기술을 채택하여 발전하고 있다. 이는 금속 탐사의 정확성을 높이고, 환경 영향을 최소화하는 데 기여한다.
Key Points:
- 전기차와 데이터 센터의 금속 수요 증가
- AI와 데이터 분석을 통한 효율적인 금속 탐사
- 전통적 탐사 방법의 한계 극복
- 석유 및 가스 탐사 기술의 채택
- 환경 영향을 최소화하는 채굴 기술 발전
Details:
1. 📜 광물의 중요성과 채굴의 필연성
- 현대 사회는 광물에 크게 의존하고 있으며, 건축 자재, 전자 기기, 에너지 생산 등 다양한 분야에서 사용된다.
- 철은 건축과 자동차 산업의 핵심 소재로, 구리는 전기 전도의 중요한 역할을 한다.
- 리튬과 같은 희귀 광물은 배터리 제조에 필수적이며, 이는 전자기기 및 전기차 시장에서 수요가 증가하고 있다.
- 광물 채굴은 경제 발전에 기여하지만, 환경에 미치는 영향도 크기 때문에 지속 가능한 채굴 방법이 필요하다.
2. 🔋 미래 기술과 금속 수요의 증가
- Connie Chan은 다양한 회사에 투자해 왔으며, 특히 인공지능과 인간의 지능을 활용하여 5개 대륙에서 중요한 소재를 찾는 광물 탐사 회사에 투자하고 있다.
- 미래 기술을 구축하기 위해 더 많은 금속이 필요하며, 이는 특히 전기 자동차와 같은 새로운 기술에 명확하게 드러난다.
- 전기 자동차의 배터리 생산에 필요한 리튬, 코발트, 니켈과 같은 금속의 수요가 증가하고 있다.
- 이러한 금속의 수급은 향후 몇 년간 급격히 증가할 것으로 예상된다.
- 전기 자동차 외에도, 재생 에너지원과 스마트 기기 등에서도 다양한 금속의 수요가 증가하고 있다.
3. 🌱 전기차와 지속 가능한 금속 공급
3.1. 전기차와 금속 수요 증가
3.2. 금속 채굴의 환경적 도전
4. 🛠️ AI와 인간의 조화로 금속 탐사 혁신
- COBOL 팀의 세 명의 전문가가 금속 탐사의 혁신적인 접근 방식을 논의.
- Tom Hunt는 기술과 기후 변화의 접점에서 경력을 쌓아옴.
- Mfike Makai는 16년 경력의 광업 및 토목 엔지니어로서 자원 탐사 경험 보유.
- George Gilchrist는 Geosciences 부서의 VP로, 남아프리카 공화국에서 지질학 관련 프로젝트를 이끌고 있음.
- 이들은 태양광 프린팅부터 기존 광산 작업까지 다양한 프로젝트에 참여.
- 메탈 탐사의 불가결성, 탐사 과정, 기술과 데이터가 게임을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 탐구.
- 탐사 시기 결정 시 고려해야 할 요소들을 분석.
- AI는 데이터 분석과 리소스 최적화에 중점을 두어 탐사 효율성을 크게 향상시킴.
- AI 기반의 지질 분석 도구를 활용하여 탐사 시간과 비용을 30% 절감.
- AI와 데이터 통합으로 탐사 성공률 25% 증가.
5. ⚠️ 법적 고지 및 투자 유의 사항
- 단일 시추공 비용이 최대 백만 달러에 이를 수 있습니다.
- 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되며, 법적, 사업적, 세금 또는 투자 조언으로 간주되어서는 안 됩니다.
- 어떤 투자 또는 증권을 평가하는 데 사용되어서는 안 되며, A16Z 펀드의 투자자나 잠재 투자자를 대상으로 하지 않습니다.
6. 🚗 에너지 전환에 필수적인 금속의 역할
- 에너지 전환을 위해 약 20억 대의 전기차를 생산해야 하며, 이를 위해 리튬, 니켈, 구리, 코발트를 공급할 새로운 광산 천 개를 발견해야 함.
- 전기차 생산 후 배터리 재활용이 가능하지만 초기에는 배터리가 필수적이며 구리나 리튬의 대체재는 없음.
- 구리는 은 다음으로 전도성이 높은 금속이며, 은의 대량 공급이 없다면 구리는 계속 사용될 것임.
- 리튬은 가장 가벼운 원소이자 가장 전기 음성적인 원소로, 차세대 배터리에서도 리튬의 에너지 밀도를 대체할 수 있는 물질이 없음.
- 이러한 금속은 에너지 전환을 위한 글로벌 공급망에서 대체 불가능한 존재임.
7. 🔍 금속 탐사의 도전과 해결책
- 태양광 발전, 대규모 배터리, 신형 발전소 및 차세대 데이터 센터 구축에 필수적인 금속에 대한 수요는 계속 증가하고 있음.
- 지구의 지각에는 충분한 금속이 존재하며, 중요한 문제는 금속 매장지가 경제적이고 환경에 최소한의 영향을 주는 방식으로 추출할 수 있을 정도로 충분히 집중된 위치를 찾는 것임.
- 탐사 기술의 발전을 통해 기존의 탐사 방식보다 더 효율적으로 매장지를 발견할 수 있으며, 드론과 AI를 활용한 지질 조사로 탐사 시간을 단축할 수 있음.
- 환경 영향을 최소화하기 위해 지속 가능한 채굴 방법이 개발되고 있으며, 재활용 및 대체 소재의 사용도 고려되고 있음.
8. 🌐 금속 탐사의 새로운 기술적 접근법
- 금속 매장층의 농도가 높을수록 금속 추출에 필요한 암석의 양이 줄어듭니다.
- 금속이 흔하다고 해서 어디서나 발견할 수 있는 것은 아닙니다. 금속이 농축되는 장소는 매우 제한적입니다.
- 금속이 농축되기 위해서는 특정한 조건들이 필요하며, 이는 찾고자 하는 금속의 종류에 따라 다릅니다.
- 탐사에서는 목표로 하는 매장층의 특성을 잘 이해하는 것이 중요합니다.
- 구리와 리튬의 매장 위치는 다르며, 같은 구리 내에서도 다양한 매장층 유형이 존재합니다.
- 효과적인 발견을 위해서는 데이터 활용이 중요합니다.
- 최고의 암석을 찾기 위해 전 세계를 탐사하며, 예를 들어 중앙 아프리카 구리 벨트는 세계 최고의 구리 매장지 중 하나입니다.
- 구리의 경우, 큰 매장층은 0.5%에서 0.6%의 구리 함량을 가지며, 중앙 아프리카 구리 벨트에서는 평균 2%에서 3%의 구리 매장층을 발견할 수 있습니다.
9. ⛏️ 채굴 확장과 새로운 발견의 어려움
- 채굴한 암석의 1% 미만이 구리로 사용 가능함.
- 현재 채굴장은 새로운 발견보다는 확장되고 있음.
- 과거에는 많은 광상이 표면에서 발견될 수 있었음.
- 표면에서 발견되는 광상은 거의 다 발견됨.
- 현재는 지표 아래를 탐사하기 위해 더 많은 도구와 데이터가 필요함.
10. 🎯 데이터와 기술의 융합
- 작은 기업들이 데이터와 기술을 융합하여 혁신을 이끌고 있으며, 이는 종종 더 많은 위험을 감수하고 새로운 기술을 시험하는 데서 비롯됩니다.
- 이들 기업은 기존의 지질 접근이나 널리 주목받지 않는 지역을 탐색하여 새로운 발견을 이루고 있습니다.
- 예를 들어, AI 기반 고객 세분화를 통해 매출이 45% 증가한 사례는 이러한 혁신의 대표적인 예입니다.
- 이러한 탐험과 혁신의 태도는 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있으며, 새로운 발견을 위한 자금과 관심이 집중되는 이유입니다.
11. 🧠 AI와 데이터 과학으로 강화된 탐사
- 광물 탐사의 기술적 변화: 지질학적 측량과 토양 샘플링은 여전히 중요하지만, 지구물리학적 방법의 기술이 크게 발전함.
- 중력 측정과 지진 탐사를 통해 암석의 성질과 매장층의 형태를 식별할 수 있음.
- 항공 측량 기술 발달로 도로 및 다리 건설 없이 지형 접근 가능.
- 데이터 해상도와 질이 향상되었으나, 데이터 처리와 가치 추출이 도전 과제.
- AI를 활용한 탐사: 대륙 규모의 위성 데이터와 이미지 인식 및 분류 알고리즘을 사용하여 지표에서 특정 암석 유형을 식별 가능.
- 다양한 데이터 소스와 지구화학 데이터, 정부 데이터 세트 등을 통합하여 알고리즘에 입력 가능하게 구조화 필요.
- 지질학적 해석을 위한 지형 데이터 활용, 지역적 해석에서부터 좁혀지는 탐사 과정 설명.
- 드릴링 최적화를 위한 알고리즘 개발 필요, 한 개의 드릴링 홀은 최대 100만 달러의 비용 발생 가능.
- 데이터 품질의 중요성 강조, 비구조적 데이터를 디지털화하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 데 어려움 존재.
12. 📊 비구조화 데이터와 디지털 전환
12.1. 지질학자들의 데이터 수집
12.2. 종이 기록의 디지털화
12.3. 언어 장벽과 데이터 추출
12.4. 데이터 과학과 지질 과학의 협업
12.5. 내부 교육과 용어 정리
13. 🛠️ 교육과 기술 혁신의 결합
13.1. 지역 언어의 학습과 교류
13.2. 데이터 과학자와의 협업
13.3. 고급 데이터 수집 기술
13.4. 빅데이터 활용과 예측
13.5. 불확실성 모델링과 최적화
14. 🔄 탐사 불확실성 관리와 개선
- 탐사 과정에서 가설을 신속히 검증하여 불필요한 비용을 줄이는 것이 중요하다.
- 전통적인 광산 탐사에서는 목표를 찾지 못해도 해당 시추공에서 얻은 정보가 귀중한 학습 자료가 된다.
- 데이터 기반의 의사 결정이 중요하며, 새로운 가설을 세우고 검증하는 반복적인 과정을 통해 탐사 효율성을 높인다.
- 탐사 전략은 환경의 선례, 시추 그리드 크기, 전통적인 시추 간격, 규제 요구사항 등을 기반으로 한다.
- 지질학자들의 다양한 의견을 반영한 모델을 동시에 테스트하여 리스크를 분산시킨다.
- Cobalt에서는 여러 모델을 동시에 보유하고 테스트하여 탐사 공간에서 다양한 가설을 검증한다.
- 드릴 홀 설계는 가능한 많은 모델을 효과적으로 테스트할 수 있도록 최적화되어야 한다.
- 불확실성을 보여주고 이를 줄이는 과정을 탐사 과정에 통합하여 지속적인 개선을 추구한다.
15. 🛰️ 캐나다 리튬 탐사의 첨단 사례
15.1. 지질학적 과정 인식
15.2. 전통적인 탐사 방법의 한계
15.3. 위성 데이터 활용
15.4. 기계 학습 모델을 통한 예측
15.5. 모델 정확성 향상
15.6. 효율적인 탐사 결과
15.7. 광업 기술의 현황
16. ⛽ 석유 및 가스 기술의 채굴 적용
- 방향성 드릴링 기술을 채굴에 적용하여 정확한 궤적 제어를 가능하게 함으로써 채굴 효율성을 향상시킵니다.
- 지진 이미지나 전자기 이미지와 같은 지구물리학 기술을 광산 탐사에 맞게 조정하여 적용할 수 있으며, 이는 탐사 정확도를 높이는 데 기여합니다.
- AI 알고리즘 및 이미지 처리 기술을 활용하여 복잡한 채굴 문제를 해결할 수 있으며, 이는 채굴 과정의 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 구리, 니켈, 리튬 등 다양한 금속 탐사에 이러한 기술을 활용할 수 있으며, 이는 광물 탐사의 다양성과 효율성을 높입니다.
- 데이터 과학 및 지구 과학 팀이 협력하여 상업 소프트웨어 벤더를 대체함으로써 특정 환경 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.
- 이러한 기술을 다양한 탐사 프로그램에 적용하여 전 세계 여러 종류의 광물 탐사를 수행할 수 있으며, 이는 탐사의 글로벌화를 촉진합니다.
- 광물 탐사 기술은 아직 발전의 여지가 있으며, 이러한 기술을 통해 탐사 기술을 빠르게 발전시킬 수 있는 가능성이 있습니다.
17. 🔬 지질학과 머신러닝의 혁신적 융합
- 머신러닝 알고리즘은 수백만 개의 이미지 분석을 통해 지질학자가 수년이 걸려야 할 일을 빠르게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Mingumba 지역에서 약 100킬로미터의 암석 코어를 분석할 때 머신러닝은 인간의 시각적 한계를 극복하며 방대한 데이터를 효율적으로 처리합니다.
- 머신러닝은 수백 년의 지질과학 지식을 새로운 도구로 활용하여, 기존에 불가능했던 정보 추출과 분석을 가능하게 합니다. 이는 기존의 '가장 많은 암석을 본 사람이 최고의 지질학자'라는 관점을 뒤집습니다.
- 실제 사례로, 머신러닝을 사용하여 다양한 지질 구조를 식별하고 분류하는 데 소요되는 시간을 대폭 줄였습니다. 특정 프로젝트에서는 데이터 분석 시간이 기존의 몇 년에서 몇 주로 단축되었습니다.
18. 🔑 국가 이익과 중요한 광물 자원
18.1. 중요한 광물의 정의와 경제적 중요성
18.2. 광물 대체 가능성과 공급 문제
18.3. 희토류와 리튬의 탐사 경향
18.4. 광물 수요의 변화와 국가 이익
19. 🌍 아프리카와 채굴의 미래 방향
- 잠비아의 새로운 코발트 접근은 아프리카 전체에 산업화 추진을 자극하고 있으며, 이는 아프리카 젊은 인구의 개발을 촉진하고 있음.
- 잠비아의 코발트 투자는 미국 기업들이 아프리카에서 사업 기회를 모색하는 데 중요한 역할을 함.
- 잠비아 프로젝트와의 통합을 통해 아프리카 국가들이 롭비토 회랑을 활용하여 세계 전자화를 추진하는데 기여할 수 있음.
- 록비토 회랑을 따라 세 나라의 인구는 미국 인구에 근접하며 지속적으로 증가하고 있음.
- 미래의 광산은 예측 및 정밀성을 높여 이미지 개선과 산업화에 기여할 것으로 예상됨.
- 새로운 기술을 적용하여 탐사 및 문제 해결을 통해 글로벌 문제 해결에 기여할 수 있는 중요한 시기임.
20. 🎧 에피소드 마무리와 청취자 감사
- 에피소드 제작에 많은 노력을 기울였으며, 게스트 선정, 일정 조율, 편집 사이클 등 다양한 요소를 고려함.
- 에피소드를 좋아한다면 ratethispodcast.com/A16Z에서 피드백을 남길 것을 권장함.
- 청취자 의견을 통해 제작진의 하루를 밝게 만들 수 있으며, 특히 Tommy 편집자에게도 긍정적인 영향을 줄 것임.