CuspAI: AI-søgemaskinen til materialer, der endnu ikke findes

CuspAI har markeret sig som en af de mest kapitaltunge og strategisk vigtige AI-startups i Europa. Ved at bygge det, de selv kalder en 'søgemaskine til materialer, der endnu ikke findes', sigter det Cambridge-baserede selskab mod at løse et presserende industrielt problem: Verden har brug for nye materialer til chips, batterier og ren energi, men traditionel opdagelse tager et årti eller mere per materiale .

Hvad er CuspAI?

Grundlagt i 2024 bruger CuspAI generativ AI til at opdage og designe nye materialer til kritiske industrier som halvledere, ren energi, batterier og industrielle belægninger . Virksomheden blev medstiftet af CEO Dr. Chad Edwards (tidligere leder hos Cambridge Quantum Computing og Quantinuum) og CTO Prof. Max Welling (en fremtrædende maskinlæringsprofessor ved University of Amsterdam og medopfinder af variational autoencoders) .

CuspAI's kerneindsigt er en 'omvendt design'-tilgang, der vender den konventionelle materialevidenskab på hovedet . I stedet for at starte med et kendt materiale og måle dets egenskaber, starter brugeren med at specificere de præcise egenskaber, der er brug for – for eksempel en halvleder med et specifikt båndgab, høj termisk ledningsevne og lav afhængighed af gallium – og platformen genererer helt nye molekylære og krystalstrukturer designet fra bunden til at matche disse krav .

Serie B-finansiering og værdiansættelse

CuspAI afsluttede en Serie B på 450 millioner dollars den 20. juli 2026 til en post-money-værdiansættelse på 2,6 milliarder dollars . Dette var næsten en femdobling fra værdiansættelsen på 520 millioner dollars ved Serie A i september 2025 . Den samlede rejste kapital overstiger nu 670 millioner dollars .

Runden blev medført af Kleiner Perkins og NEA, med betydelig deltagelse fra Jeff Bezos's Bezos Expeditions og UK Sovereign AI Fund (den britiske regeringsstøttede venturekapitalfond) . Runden var større end de 400 millioner dollars, der oprindeligt blev rapporteret af Financial Times i juni 2026 .

Komplet liste over Serie B-investorer

Bekræftede investorer i Serie B-runden omfatter :

• Medførere: Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Deltagere: Bezos Expeditions, UK Sovereign AI Fund, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL og John Doerr

Tidligere investorer fra seed- og Serie A-runderne omfatter Hoxton Ventures (seed-fører), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures og andre .

Rådgivende bestyrelse

CuspAI har samlet en af de mest dekorerede rådgivende bestyrelser inden for AI og videnskab :

• Geoffrey Hinton – Nobelprismodtager og Turing-prisvinder, ofte kaldt 'AI'ens gudfader'
• Yann LeCun – Turing-prisvinder, Metas chef-AI-forsker
• Abhi Talwalkar – AMD-bestyrelsesmedlem, tidligere CEO for LSI Corporation (tiltrådte ved Serie B)
• Martin van den Brink – tidligere præsident og CTO for ASML (tiltrådte i 2025)
• Lord (John) Browne – tidligere BP-CEO, formand for Francis Crick Institute og medformand for den britiske regerings Council for Science and Technology (tiltrådte i 2025)

Sådan fungerer den AI-drevne materialeopdagelsesplatform

CuspAI's platform er bygget på en 'omvendt design'-tilgang, der fundamentalt vender den konventionelle materialevidenskab på hovedet .

Traditionel metode: Start med et kendt materiale, test det i et laboratorium, og mål hvilke egenskaber det har. Dette er langsomt og dyrt – ofte et årti af F&U per materiale.

CuspAI's metode ('Omvendt design'):

1. Specificer målegenskaberne – En kunde eller forsker indtaster de præcise nødvendige egenskaber (f.eks. 'en halvleder med et specifikt båndgab, høj termisk ledningsevne og lav afhængighed af gallium') .
2. Generativ AI genererer kandidater – Proprietære generative modeller producerer helt nye molekylære og krystalstrukturer, der aldrig har eksisteret, designet fra bunden til at matche disse specifikationer .
3. Simulering og filtrering – Fysikbaserede simuleringer og forstærkningslæring evaluerer hurtigt kandidaterne og rangerer dem efter forudsagt ydeevne, stabilitet og syntetiserbarhed .
4. Fysisk validering – De bedste kandidater sendes til partnerlaboratorier (via AI Materials Foundry-netværket) til syntese og testning i den virkelige verden, hvilket komprimerer, hvad der plejede at tage et årti, til måneder .

Platformen blev lanceret sammen med AI Materials Foundry, et globalt netværk af over 45 organisationer – herunder dataudbydere, laboratorier, computepartnere og videnskabelige eksperter – for at orkestrere hele opdagelses-til-validerings-pipelinen på én agentisk platform . Grundlæggende medlemmer omfatter NVIDIA (leverer compute-infrastruktur) og Meta's Fundamental AI Research Team (udvikler Universal Model for Atoms (UMA)) .

Anvendelser til ren energi og halvledere

• Halvledere: CuspAI arbejder med Nvidia og Meta for at opdage nye chipmaterialer, der kan erstatte knappe ressourcer som gallium – 99 % af verdensforsyningen kontrolleres af Kina – hvilket muliggør hurtigere, køligere og mere geopolitisk sikre chips .
• Ren energi: Platformen designer materialer til bedre batterielektroder, faststof-elektrolytter og mere effektive katalysatorer til energilagring og -konvertering . CuspAI-medstifter Max Welling har udtalt, at virksomheden også 'bygger molekyler til at fjerne evighedskemikalier fra vand' .
• Industrielle belægninger: Opdagelse af nye polymerer og belægninger med specifik holdbarhed, ledningsevne eller termiske egenskaber på forespørgsel .

Virksomheden hævder, at de i løbet af 2025 flyttede et carbon capture-materiale fra generativt design gennem syntese og eksperimentel validering på seks måneder, hvilket illustrerer hastighedsfordelen ved deres platform .