AI-тай хайгуул: Yalgoo хэлцлийн цаадах логик

$4.5 саяын хэлцэл жижиг мэт сонсогдоно. Гэхдээ уул уурхайн хөгжилд яг ийм “жижиг” худалдан авалтууд л том стратегийг хөдөлгөдөг. Capricorn Metals Баруун Австралид (WA) байрлах Yalgoo төслийг Tempest Minerals-оос авах гэж байгаа нь үүний тод жишээ. Төслийн талбай нь ойролцоогоор 1000 км², зорилтот түүхий эд нь алт, зэс, төмрийн хүдэр, үнэт металлууд. Хамгийн сонирхолтой нь — гэрээний бүтэц: үндсэн төлбөрөөс гадна тодорхой үр дүн гарвал нэмж төлөх milestone нөхцөлтэй.

Манай цувралын гол сэдэв болох “Хиймэл оюун ухаан Монголын уул уурхай, олборлох салбарыг хэрхэн өөрчилж байна” гэдэг өнцгөөс харвал энэ мэдээ нэг зүйлийг сануулж байна. Өнөөдрийн уул уурхайд өрсөлдөөн гэдэг нь зөвхөн лиценз авах тухай биш; аль талбайг, ямар дарааллаар, ямар хурдтай, ямар эрсдэлийн хязгаарт хөгжүүлэхээ тооцоолох тухай юм. Тэр тооцооллыг AI (хиймэл оюун ухаан) бодит үр дүн болгох чадвартай.

Capricorn-ийн Yalgoo хэлцэл бол “тэлэх” шийдвэр. Харин Монголын компаниудын хувьд хамгийн практик асуулт нь: тэлэх шийдвэрийг AI-гаар илүү ухаалаг болгож болох уу? Болно. Тэгээд энэ нийтлэл яг тэр логикийг задлана.

Yalgoo хэлцлийн гол утга: Тэлэлт бол өгөгдлийн асуудал

Capricorn-ийн хийж буй алхамын цөм санаа энгийн: өргөн талбайтай, олон төрлийн хүдэр байж болох бүсэд эрхээ авч, дараа нь зорилтот хайгуулаа хурдтай эхлүүлэх. Yalgoo нь ойр орчимдоо томоохон уурхай, ордуудтай “зэргэлдээ” гэдэг нь геологийн хувьд бас нэг том дохио.

Эндээс нэг чухал сургамж гарна. Уул уурхайн M&A (худалдан авалт, нэгдэл) болон лицензийн сонголтод:

• Геологийн “сэжүүр” (adjacent mines, бүс нутгийн тогтоц)
• Дэд бүтэц, логистикийн бодит боломж (зам, эрчим хүч, ажиллах хүч)
• Олон төрлийн түүхий эдийн сонголт (алт+зэс зэрэг портфелийн нөлөө)

гэсэн гурван давхар бодлого зэрэг явдаг.

AI үүнийг нэг дор холбож, хэмжиж, эрэмбэлж чаддаг нь өнөөдрийн ялгаа. Монголын хайгуул, олборлолтын компаниудад ч адилхан асуудал бий: сонголт олон, хөрөнгө оруулалт хязгаартай, хугацаа шахуу.

Milestone төлбөр яагаад зөв шийдэл вэ?

Capricorn-ийн хэлцэлд Tempest нэмэлтээр $1.5 сая авах боломжтой:

• 75,000 унц-аас дээш алтны нөөцийн тооцоо зарлавал $750,000
• Коммерц олборлолт эхэлбэл $750,000

Энэ бол эрсдэлийг хуваалцаж буй бүтэц. Худалдан авагч “хэт өндөр үнээр” эрт төлөхгүй. Худалдагч “үнэ цэн өсөх” үедээ шагнал хүртэнэ.

Монголын нөхцөлд энэ логик бүр ч хэрэгтэй. Учир нь:

• Хайгуулын эрсдэл өндөр
• Санхүүжилт улирлын шинжтэй (жилийн төсөв, зах зээлийн мөчлөг)
• Олон компани өгөгдлөө нэг стандартаар эмхэлж чадаагүйгээс due diligence удааширдаг

AI-г зөв ашиглавал milestone-тай гэрээ илүү бодит тоон шалгууртай болж, маргаан багасдаг.

AI M&A ба хайгуулын шийдвэрийг яаж сайжруулдаг вэ?

Хариулт нь товч: AI бол “түргэн таамаглагч” биш, “түргэн эрэмбэлэгч”. Удирдлагын багийн ажлыг AI орлохгүй, харин сонголтын тоог цөөлж өгнө.

1) Лицензийн скрининг: 100 талбайгаас 10-ыг үлдээх

Монголд ч, Австралид ч нийтлэг дүр зураг бий: боломжит талбай олон, үнэлгээ хийх багийн цаг бага. AI энд:

• Алсын тандан судалгаа (remote sensing)
• Геофизикийн давхаргууд
• Өмнөх өрөмдлөг, сорьцын өгөгдөл
• Бүс нутгийн геологийн тайлбар

гэсэн олон эх үүсвэрийг нэгтгэж, prospectivity score маягийн эрэмбэ үүсгэж чадна.

Практик зөвлөгөө: Монголын компаниуд хамгийн түрүүнд “том AI төсөл” мөрөөдөхөөс илүү өгөгдлийн каталог (ямар өгөгдөл хаана байна, ямар чанартай вэ) байгуулбал ROI хурдан гардаг.

2) Хайгуулын төлөвлөлт: Өрөмдлөгийг “таах” биш “оновчлох”

Capricorn 2026 онд идэвхтэй хайгуул эхлүүлнэ гэж мэдэгдсэн. Хайгуулын хамгийн үнэт зүйл бол метр тутамд гарах мэдээллийн үнэ цэнэ.

AI-тай төлөвлөлт гэдэг нь:

• Өрөмдлөгийн цэгүүдийг эрсдэлийн түвшнээр нь багцлах
• Хамгийн түрүүнд батлах ёстой гипотезийг тодорхойлох
• “Хэтэрхий олон” зорилтыг богино жагсаалт болгох

Ингэснээр хайгуулын улирал богино Монголд (цаг агаар, логистик) илүү давуу тал үүснэ.

3) Нөөцийн үнэлгээ ба 75,000 унц-ын босго

Хэлцэл дээрх 75,000 унц гэдэг босго бол стратегийн “хаалга” юм. Нөөцийн тооцоо бол зөвхөн геологийн тайлан биш, хөрөнгө оруулалтын хэл.

AI/ML аргуудыг нөөцийн үнэлгээнд ашиглахдаа нэг алдаа их гардаг: хүмүүс “алгоритм гаргасан тул үнэн” гэж ойлгодог. Миний харж байгаагаар зөв арга нь эсрэгээрээ — AI нь загварын сул талыг ил болгож өгдөг.

• Хаана өгөгдөл шингэн байна вэ?
• Аль домэйн дээр хэт ерөнхийлөөд байна вэ?
• Дээжлэлт хаана дутагдаж байна вэ?

Эдгээрийг эрт харвал 75,000 унц мэт босгыг “аз” биш “төлөвлөгөө” болгоно.

Монголын уул уурхайд хэрэгжүүлэх 5 алхам (2026 оны төлөвлөгөө шиг бод)

Энд хариулт нь шууд: Монголын компаниуд AI-г үр ашигтай ашиглахын тулд дарааллаа зөв сонгох ёстой. Доорх 5 алхам бол практикт ажилладаг дараалал.

1) Өгөгдлийн стандарт тогтоох (2–6 долоо хоног)

• Өрөмдлөг, сорьц, геофизик, зураглалын файлуудын нэршил, нэгж, координатын систем
• QA/QC тэмдэглэгээ
• Хувилбарын хяналт (versioning)

Энэ алхамгүйгээр ямар ч AI “гоё график” л үзүүлнэ.

2) Нэг бизнес асуулт сонгох (1 улирал)

Жишээ нь:

• “Манай 12 лицензийн аль 3 дээр нь 2026 онд өрөмдлөг хийх вэ?”
• “Аль карьер дээр тоног төхөөрөмжийн эвдрэл хамгийн үнэтэй тасалдал үүсгэж байна вэ?”

Нэг улиралд нэг асуулт. Тэгж байж байгууллага AI-г итгэдэг.

3) Predictive analytics-ийг эхлүүлэх (3–4 сар)

• Хайгуулын зорилт эрэмбэлэлт
• Нөөцийн загварын мэдрэмжийн шинжилгээ
• Төслийн NPV/IRR-д нөлөөлөх гол хувьсагчдын симуляци

Энд зорилго нь 100% үнэн таамаг биш — шийдвэрийн эргэлзээг хэмжих.

4) Автоматжуулалт ба аюулгүй ажиллагааг зэрэг явуулах (тасралтгүй)

AI зөвхөн олборлолтын “тоног” биш.

• Жолоочийн зан төлөв, ослын эрсдэлийн загварчлал
• Хөдөлмөрийн аюулгүй ажиллагааны near-miss мэдээллийн ангилал
• Засвар үйлчилгээний урьдчилан таамаглал

Монголын нөхцөлд хүний нөөцийн тасалдал, ээлжийн зохион байгуулалт нь бүтээгдэхүүн нэгжийн өртөгт шууд нөлөөлдөг тул энэ хэсэг хамгийн хурдан өгөөж өгдөг.

5) AI-г M&A ба түншлэлд “Due diligence assistant” болгох

Олон улсын түншүүдтэй хэлэлцэхэд өгөгдөл, тайлан, нийцлийн шалгалт хамгийн их цаг авдаг. AI-г зөв тохируулбал:

• Баримт бичгийн ангилал, зөрчил илрүүлэлт
• Тайлангийн consistency шалгалт
• Асуудлын жагсаалт үүсгэх

гэж “багадаа 2–4 долоо хоног” хэмнэх боломж гардаг (байгууллагын дотоод процессоос хамаарна).

“Өсөлт” ба “үр ашиг” хоёр нэг багц болсон үе

Capricorn-ийн Yalgoo хэлцэл нэг санааг баталж байна: өсөлт гэдэг нь зөвхөн шинэ талбай авах биш; өөрийнхөө системийг өргөжүүлэх гэсэн үг. 1000 км² талбай нэмэгдлээ гэхэд түүнийг зөв удирдах өгөгдөл, хүмүүс, процесс байхгүй бол ашиг биш, зардал болно.

Монголын уул уурхайд яг одоо хамгийн үнэ цэнтэй чадвар бол AI-д тохирсон үйл ажиллагааны сахилга бат. Энэ нь гоё software худалдаж авах тухай биш. Өгөгдөл цэгцлэх, шийдвэрийн шалгуур тогтоох, багийн хариуцлагын зураглал хийх тухай.

Хэрвээ танай компани 2026 онд шинэ лиценз, шинэ түншлэл, эсвэл шинэ уурхайн шатанд орж байгаа бол нэг зүйлээс эхэл: “Бид ямар шийдвэрийг AI-гаар хурдан, илүү нотолгоотой болгох вэ?” гэсэн нэг өгүүлбэрийг удирдлагын түвшинд тохир.

Хайгуулын хамгийн том алдаа бол “их юм хийх” биш. “Буруу дарааллаар хийх” байдаг.

Дараагийн нийтлэлүүдээр бид Монголын уурхайд хиймэл оюун ухаан-ыг олборлолтын үйлдвэрлэлийн төлөвлөлт, засвар үйлчилгээ, аюулгүй ажиллагаанд хэрхэн бодитоор нэвтрүүлэх талаар илүү нарийвчилсан жишээгээр орно. Танай байгууллагад яг одоо ямар өгөгдөл хамгийн их “үнэ цэнэ” нууж байна гэж та бодож байна?