Lingyun Smart Mining hat eine Serie-Pre-A-Finanzierung in Höhe von mehreren Millionen US-Dollar abgeschlossen und die technische Validierung von AI4Earth und die geschlossene Geschäftsmodelle erreicht.

In letzter Zeit hat 「LynAI Mines Ltd」 (LynAI Mines Ltd) bekannt gegeben, dass es sich beabsichtigt, eine Serie von Pre - A - Finanzierungen im Wert von mehreren Millionen US - Dollar abgeschlossen zu haben. Die Investition wurde von führenden Finanzinvestitionsinstitutionen und bekannten Unternehmern gemeinsam getätigt, und die alten Aktionäre haben ihre Investitionen fortgesetzt. Light Source Capital hat als Förderer das Wachstum des Unternehmens langfristig und zuverlässig begleitet. Bis jetzt hat LynAI Mines Ltd innerhalb eines Jahres drei aufeinanderfolgende Finanzierungen im Wert von Hunderten von Millionen Yuan abgeschlossen, was die hohe Anerkennung des Kapitalmarktes für die Machbarkeit seiner technischen Route und die Ergebnisse seiner kommerziellen Umsetzung eindrucksvoll belegt.

Diese Runde der Finanzierung markiert den Übergang von LynAI Mines Ltd von der technischen Erkundungsphase in die Phase der skalierbaren Validierung und kommerziellen Umsetzung: Mit der Intelligenten Exploration Plattform AI4Earth als Kern hat das Unternehmen auf seinen eigenen Bergbaurechten einen vollständigen kommerziellen Zyklus von der AI - Lagerstättenvorhersage bis zur Gewinnung von Gold realisiert und damit ein reproduzierbares und verifizierbares neues Paradigma für die intelligente Mineralienentdeckung etabliert.

Die Gelder aus dieser Finanzierungsrunde werden hauptsächlich für die Erweiterung des Projektspektrums von Bergbaurechten in globalen Kernlagerstättenzonen, die Beschleunigung der Iteration und Validierung von Multi - Mineralmodellen auf der AI4Earth - Plattform sowie die Förderung der skalierbaren Gewinnung von laufenden Projekten verwendet werden.

AI4Earth: Ein sich formender Branchenthema

In den letzten zehn Jahren ist AI for Science (AI4S) von einer akademischen Debatte zu einem Branchenkonsens geworden und hat die grundlegenden Methoden in Bereichen wie der Vorhersage von Proteinstrukturen, der Entwicklung neuer Arzneimittel und dem Materialdesign tiefgreifend verändert. AI4S hat bewiesen, dass, wenn Künstliche Intelligenz wirklich in den Kernarbeitsablauf eines wissensintensiven Bereichs eindringt, es nicht nur zu einer lokalen Effizienzsteigerung kommt, sondern zu einem gesamten Paradigmenwechsel bei der Entdeckung.

Heute findet in der Bergbaubranche ein ähnlicher Paradigmenwechsel statt. LynAI Mines Ltd bezeichnet diese Richtung als AI for Earth (AI4Earth) – die Aufwertung von AI von einem Analysetool für Geowissenschaften zu einem Motor für die Entdeckung, das Schließen von Schlüssen und die Validierung komplexer Erdsysteme. Die Bergbaubranche ist der erste Einstiegspunkt für AI4Earth, weil die Aktivitäten der Mineralienexploration und - gewinnung natürlicherweise ein dichtes, gut annotiertes und wirtschaftlich verifizierbares Datenökosystem im Erdsystem bilden: Von regionaler Fernerkundung, aeromagnetischer und aerogravimetrischer Messung, geochemischen Anomalien bis hin zu Bohrungen, Bohrkernen, Erzgehalten, Lagerstättemodellen und Produktionsdaten wird jede Informationsebene aufzeichnet, wie tiefe Prozesse in oberflächennahe Ressourcenmanifestationen umgewandelt werden. AI4Earth ist kein theoretischer Indikator, sondern ein geschlossener Zyklus in der gesamten Kette von der Lagerstättenvorhersage, der Bohrverifizierung bis zur Mineralproduktion.

Die Kernannahme von AI4Earth ist: Die Mineralressourcen der Erde sind nie wirklich erschöpft, sondern liegen einfach außerhalb der Erkennungsgrenzen der bestehenden Erkenntnisinstrumente. Die traditionelle Exploration stützt sich auf die Erfahrung und lineare Schlussfolgerungen von Geologen und stößt bei der Verarbeitung von massiven, heterogenen und multiskaligen geologischen Informationen auf unüberwindbare Grenzen. Die Anzahl neuer Entdeckungen großer Lagerstätten worldwide nimmt kontinuierlich ab, nicht weil die Ressourcen tatsächlich immer weniger werden, sondern weil die Methodik an ihre Grenzen stößt. AI4Earth will den datengetriebenen Ansatz anstelle des erfahrungsbasierten Ansatzes und die systemische Schlussfolgerung anstelle der punktuellen Beurteilung einführen und dadurch die Art der Mineralienentdeckung grundlegend neu gestalten.

LynAI Mines Ltd ist der früheste systematische Initiator und Praktiker des AI4Earth - Konzepts. Um dieses Konzept herum hat das Unternehmen auf der Basis von ultra - großen multimodalen geologischen Daten und mit vertikalen Lagerstättenvorhersagemodellen, die speziell für verschiedene Lagerstättentypen trainiert wurden, in Kombination mit zwei Feldvalidierungsmethoden, nämlich der Multisensorerfassung mit Drohnen und der ANT - Passivseismischen Bildgebung, ein end - to - end - Intelligenzframework für den gesamten Explorationsentscheidungsablauf aufgebaut. Das Schlüsselmerkmal dieses Frameworks liegt in seiner Zyklizität: Die Daten treiben das Modell an, das Modell leitet die Validierung, und die Validierungsergebnisse fließen in Echtzeit zurück, um das Modell zu stärken, was einen selbstiterierenden Zyklus bildet. Im Gegensatz zu den bestehenden Einzeltools auf dem Markt ist das AI4Earth - Framework nicht einfach ein schnellerer Informationsprozessor, sondern ein Mineralienentdeckungssystem mit Selbstlernfähigkeit.

Projekt Ergebnisse: Technische Validierung und kommerzieller Zyklus

Es ist einfach, ein Framework zu entwickeln, aber schwierig, es in realen Projekten umzusetzen. Im vergangenen Jahr hat LynAI Mines Ltd die praktische Prüfung des AI4Earth - Frameworks in mehreren Bergbaurechten fortgesetzt und sich sowohl in der technischen Validierung als auch im kommerziellen Zyklus verbessert.

Das Toronto - Goldprojekt in der Mutare - Region der Provinz Manicaland in Simbabwe ist die bisher umfassendste end - to - end - Umsetzung des AI4Earth - Frameworks: Von der regionalen Datenscanung und der AI - Zielgebietsauswahl über die Bestätigung der tiefen Struktur mit ANT bis hin zur Förderung hat das Projekt eine Ressourcenmenge von 1.760 Kilogramm. Es wird erwartet, dass das erste Gold im zweiten Quartal 2026 gewonnen werden kann und die Investitionen innerhalb eines angemessenen Zeitraums zurückverdient werden können. Dies ist die end - to - end - Kette des AI4Earth - Frameworks von der Datenanalyse bis zur materiellen Produktion. Es beweist, dass AI4Earth nicht nur genauer Lagerstätten finden kann, sondern auch die Lagerstättenvorhersage in messbare wirtschaftliche Renditen umwandeln kann.

Verteilungskarte des Goldgehalts im Zielgebiet: >0,2 g/t Au Analysenprobenabschnitte erstrecken sich kontinuierlich entlang der Kontaktzone (Streichung >500 m, lokal >800 m)

Goldsteinproben und mineralisierte Aufschlüsse von Mutare Toronto

Goldbergwerk Mutare Toronto (Mai 2026): Abraumabbau im Tagebau und Betrieb von Bergbaustransportfahrzeugen werden fortgesetzt, und die Arbeiten für die Haufenlaugung und die Bauarbeiten auf der Grubenplattform laufen.

In Westaustralien hat das Malcolm Gold Project von LynAI Mines Ltd im April 2026 die 3.300 - Meter - RC - Bohrverifizierungsphase offiziell begonnen. Malcolm liegt im Yilgarn Craton – einer der ältesten und wichtigsten Goldlagerstättenzonen weltweit. Es hat eine hohe historische Produktionsqualität und zeigt erhebliches Potenzial sowohl in der Tiefenausdehnung als auch in der Streichung. AI4Earth übernimmt die gesamte Schlussfolgerungskette: Das System hat innerhalb von 72 Stunden das Erkennungsframework für das Bergbaugelände aufgebaut, durch die Extraktion und Klassifizierung von Alterationsmineralien, die Lithologievorhersage und die Generierung von Wärmekarten für die Lagerstättenwahrscheinlichkeit schließlich zusätzliche potenzielle Zielgebiete außerhalb der bekannten Lagerstätten identifiziert und diese durch die Tiefenstrukturabbildung mit der ANT - Passivseismiktechnik weiter bestätigt. Derzeit wird die Bohrung durchgeführt, und die Ergebnisse werden öffentlich zugängliche und prüfbare Validierungsdaten für das Modell liefern, die in einer Umgebung mit hochwertigen historischen Daten einer harten Prüfung durch die Bohrung unterzogen werden.

Zur gleichen Zeit repräsentiert das Grünfeld - Bergbaurechtsprojekt, das das Unternehmen in Australien vorantreibt, eine andere Richtung der AI4Earth - Fähigkeiten – die Bestimmung von Zielgebieten und die Beantragung von Bergbaurechten auf Flächen ohne historische Bohrdaten ausschließlich auf der Grundlage von Lagerstättenvorhersagemodellen. Dies ist die Erweiterung von AI4Earth von der unterstützenden Beurteilung zur aktiven Entdeckung und eine Fähigkeitsdimension, die nur wenige Teams in diesem Bereich tatsächlich umsetzen können.

LynAI Mines Ltd hat derzeit eine Situation geschaffen, in der mehrere Projekte parallel vorangetrieben werden, die verschiedene Mineralarten und Explorationsphasen abdecken. Gemeinsam bilden sie den doppelten geschlossenen Zyklus des AI4Earth - Frameworks – die AI - Gestützte Effizienzsteigerung von bestehenden Vermögenswerten und die AI - Getriebene Entdeckung von neuen Mineralien – und haben damit die Markposition von LynAI Mines Ltd als Vorreiter in der AI4Earth - Praxis offiziell festgelegt.

Geschäftsmodell: Eng mit der Mineralienentdeckung verbunden

LynAI Mines Ltd hat einen Geschäftspfad gewählt, der natürlich mit dem AI4Earth - Framework übereinstimmt.

Für frühe Explorationsprojekte bietet das Unternehmen AI - Technologiedienstleistungen im Austausch gegen Projektrechte an. Die Qualität der technischen Beurteilung hat einen direkten Einfluss auf den Wert der Bergbaurechte. Daher kann der technische Beitrag in langfristige Rechte umgewandelt werden, anstatt dass es sich um eine einmalige Servicegebühr handelt. Dieses Modell bindet die kommerziellen Interessen der Plattform eng an die Ergebnisse der Mineralienentdeckung. Gleichzeitig fließen die echten Daten aus jedem Projekt zurück und stärken kontinuierlich die Vorhersagefähigkeit des AI4Earth - Frameworks. Für etablierte Bergbauunternehmen bietet das Unternehmen eine plattformbasierte Abonnementdienstleistung an und integriert die AI - Fähigkeiten in ihren bestehenden Explorationsarbeitsablauf. Beide Modelle ergänzen sich und unterstützen gemeinsam die kontinuierliche Iteration des AI4Earth - Frameworks in globalen Projektspektren.

Derzeit erstreckt sich das Projektspektrum von LynAI Mines Ltd auf die wichtigsten Lagerstättenzonen in Afrika, Ozeanien, Zentralasien und Südamerika. Das Unternehmen hat mit mehreren Bergbauunternehmen technische Validierungsarbeiten durchgeführt und im Bergbau - Kapitalmarkt einen vollständigen Pfad von der technischen Beurteilung bis zur Kapitalverwaltung etabliert.

Wang Xuance, Gründer von LynAI Mines Ltd, sagte: "Wir haben AI4Earth nicht nur eingeführt, um zu beschreiben, was wir tun, sondern auch, weil wir glauben, dass dies ein echter Paradigmenwechsel in der gesamten Branche darstellt. Die Goldgewinnung in Simbabwe ist der erste vollständige Beweis, dass diese Logik von Anfang bis Ende funktioniert. Projekte wie Malcolm sind der nächste Schritt. Wir möchten kein schnelleres Tool aufbauen, sondern ein System, das die Mineralienentdeckung vorhersagbarer, verifizierbarer und reproduzierbarer macht – ein Entdeckungssystem, das sich kontinuierlich selbst stärken kann."

Huang Xinxin, Leiterin des Förderprogramms von Light Source Capital, sagte: "LynAI Mines Ltd ist das Team, das am frühesten systematisch in Richtung AI4Earth gearbeitet hat und derzeit der Praktiker, der am weitesten in der Umsetzung des kommerziellen Zyklus fortgeschritten ist. Ein Team, das in den drei Dimensionen Datenakkumulation, Modelliteration und Validierung in realen Projekten parallel voranschreitet und auf seinen eigenen Bergbaurechten die vollständige Kette von der Vorhersage bis zur Goldgewinnung abgeschlossen hat, ist in diesem Bereich äußerst selten. Der Vorsprung in datenintensiven AI - Bereichen hat oft eine entscheidende Bedeutung – sobald Daten, Modelle und Validierungserfahrungen einen Zyklus bilden, steigt die Einstiegsbarriere für Nachzügler nichtlinear an. Wir glauben, dass LynAI Mines Ltd sich in diesem kritischen Moment befindet, in dem der Zyklus beginnt, sich zu drehen."