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原文链接：https://techcrunch.com/2026/01/21/zanskar-thinks-1-tw-of-geothermal-power-is-being-overlooked/
原文作者：Tim De Chant
我们脚下的土地蕴藏着巨大的能量，美国能源部（DOE）的专家认为，到2050年，地热能可以产生60吉瓦的电力——约占美国总电力的10%。然而，Zanskar的联合创始人兼首席执行官Carl Hoiland认为这个很高的数字还是太低了，主要是因为它低估了传统地热能的潜力。
DOE的数据是基于增强型地热能的进步，这种技术利用水力压裂技术深入地下开采热岩。像Fervo和Sage Geosystems这样的公司一直在推行这一方向，专家们也一致认为它具有巨大的潜力。相比之下，开采自然断裂热点的传统地热能一直处于停滞状态，目前在美国仅产生4吉瓦的电力，在过去十年中仅增长了约1吉瓦。
Hoiland告诉TechCrunch，传统地热能一直受到过时假设的束缚。
“他们对未被发现的系统数量估计不足，可能低估了一个数量级或更多，”Hoiland说。借助现代钻井技术，“你可以从每个系统中获得更多，甚至每个系统可能多一个数量级。所有这些数字一下子就从几十吉瓦变成了可能达到太瓦级别的机遇。”
Zanskar正依靠人工智能（AI）来帮助传统地热能摆脱困境。在此过程中，这家初创公司成功复苏了一个在新墨西哥州陷入困境的发电厂，并发现了两个新的地热点，这些地点的综合潜力超过100兆瓦。
这些成功帮助Zanskar获得了1.15亿美元的C轮融资，由Spring Lane Capital领投，All Aboard Fund、Carica Sustainable Investments、Clearvision Ventures、Cross Creek、GVP Climate、Imperative Ventures、Lowercarbon Capital、Munich Re Ventures、Obvious Ventures、Orion Industrial Ventures、Safar Partners、StepStone Group、Susquehanna Sustainable Investments、Tranquillion、Union Square Ventures、University Growth Fund和UP.Partners等参与投资。
许多潜在的地热场地之所以被忽视，是因为人们一直在地表寻找热泉或火山等迹象，Hoiland说。但他补充说，大约95%的地热系统缺乏此类明显标志。“我们只是偶然发现了它们。这正是AI的绝佳应用场景。”
为了寻找新的地热资源，Zanskar首先将各种数据（包括过去的意外发现）输入到监督式机器学习模型中。一旦确定了有前景的地点，公司就会派团队到现场验证发现。
然后，Zanskar必须制定开发计划。为此，该团队使用另一种专门为此目的开发的AI方法，称为“贝叶斯证据学习”（BEL）。在BEL中，现有数据用于构建一系列称为“先验”的假设，然后模型会努力证伪这些假设，并为每个假设输出概率。在存在数据空白的地方，这家初创公司建立了一个地热模拟器来填补空白。
到目前为止，Zanskar的方法行之有效。上一轮融资使该公司得以勘探三个地点，每个地点都被他们视为成功。Zanskar联合创始人兼首席技术官Joel Edwards说：“三个中选了三个。‘如果你尝试10个会是什么样子？’”
Hoiland表示，公司目前在项目管线中有足够的地点来支持至少1吉瓦的发电能力。目前，他们专注于美国西部，因为那里的潜力最大。他希望能够确认至少10个地热点，以便Zanskar能够吸引项目融资投资者，后者提供的资金成本比风险投资低。如果公司能做到这一点，或许就能度过许多其他气候技术初创公司倒闭的“死亡之谷”。
Hoiland不确定Zanskar是否解决了寻找地热资源所涉及的所有挑战，但他对公司走在正确的道路上持乐观态度。
“我们现在知道这是勘探的未来，”他说。“这将在短时间内彻底改变地热能。”
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