La idea central de CuspAI es un enfoque de "diseño inverso" que da la vuelta a la ciencia de materiales convencional . En lugar de empezar con un material conocido y medir sus propiedades, los usuarios comienzan especificando las propiedades exactas que necesitan—por ejemplo, un semiconductor con un bandgap específico, alta conductividad térmica y baja dependencia del galio—y la plataforma genera estructuras moleculares y cristalinas completamente nuevas, diseñadas desde cero para cumplir con esas especificaciones .

Ronda Serie B y Valoración

CuspAI cerró una Serie B de 450 millones de dólares el 20 de julio de 2026, con una valoración post-money de 2.600 millones de dólares . Esto supone un incremento de casi cinco veces respecto a su valoración de 520 millones de dólares en la Serie A de septiembre de 2025 . El capital total recaudado supera ya los 670 millones de dólares .

La ronda fue coliderada por Kleiner Perkins y NEA, con una participación significativa de Bezos Expeditions (la oficina de inversiones familiares de Jeff Bezos) y del UK Sovereign AI Fund (el fondo de capital riesgo respaldado por el gobierno británico) . El importe final superó los 400 millones de dólares que inicialmente había adelantado el Financial Times en junio de 2026 .

Lista Completa de Inversores de la Serie B

Entre los inversores confirmados en la ronda Serie B se incluyen :

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

Entre los inversores de rondas anteriores (semilla y Serie A) se encuentran Hoxton Ventures (líder de la semilla), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures y Giant Ventures, entre otros .

Consejo Asesor

CuspAI ha reunido a uno de los consejos asesores más prestigiosos en inteligencia artificial y ciencia :

• Geoffrey Hinton – Premio Nobel y Premio Turing, a menudo llamado el "padrino de la IA"
• Yann LeCun – Premio Turing y científico jefe de IA en Meta
• Abhi Talwalkar – Miembro del consejo de AMD, exdirector ejecutivo de LSI Corporation (se unió en la Serie B)
• Martin van den Brink – Expresidente y director de tecnología de ASML (se unió en 2025)
• Lord (John) Browne – Exdirector ejecutivo de BP, presidente del Instituto Francis Crick y copresidente del Consejo del Gobierno del Reino Unido para Ciencia y Tecnología (se unió en 2025)

Cómo Funciona la Plataforma de Descubrimiento de Materiales con IA

La plataforma de CuspAI se basa en un enfoque de "diseño inverso" que invierte por completo la ciencia de materiales tradicional .

Método tradicional: Se parte de un material conocido, se prueba en un laboratorio y se miden sus propiedades. Es un proceso lento y caro: a menudo, una década de investigación y desarrollo por material.

Método de CuspAI ("Diseño Inverso"):

1. Especificar las propiedades objetivo – Un cliente o investigador introduce las propiedades exactas que necesita (por ejemplo, "un semiconductor con un bandgap específico, alta conductividad térmica y baja dependencia del galio") .
2. La IA generativa crea candidatos – Los modelos generativos propietarios producen estructuras moleculares y cristalinas completamente nuevas que nunca han existido, diseñadas desde cero para cumplir esas especificaciones .
3. Simulación y filtrado – Simulaciones basadas en física y aprendizaje por refuerzo evalúan rápidamente los candidatos, clasificándolos según su rendimiento previsto, estabilidad y facilidad de síntesis .
4. Validación física – Los mejores candidatos se envían a laboratorios asociados (a través de la red AI Materials Foundry) para su síntesis y prueba en el mundo real, comprimiendo lo que solía llevar una década en cuestión de meses .

La plataforma se lanzó junto con la AI Materials Foundry, una red global de más de 45 organizaciones—que incluye proveedores de datos, laboratorios, socios de computación y expertos científicos—para orquestar todo el proceso, desde el descubrimiento hasta la validación, en una única plataforma agéntica . Entre los miembros fundadores se encuentran NVIDIA (proporcionando infraestructura de computación) y el Equipo de Investigación de IA Fundamental de Meta (que desarrolla el Modelo Universal para Átomos, o UMA) .

Aplicaciones para la Energía Limpia y los Semiconductores

• Semiconductores: CuspAI está trabajando con Nvidia y Meta para descubrir nuevos materiales para chips que puedan reemplazar recursos escasos como el galio—cuyo 99% está controlado por China—, permitiendo fabricar chips más rápidos, más fríos y geopolíticamente más seguros .
• Energía limpia: La plataforma diseña materiales para mejores electrodos de baterías, electrolitos de estado sólido y catalizadores más eficientes para el almacenamiento y conversión de energía . El cofundador Max Welling ha declarado que la empresa también está "construyendo moléculas para eliminar los contaminantes eternos (PFAS) del agua" .
• Recubrimientos industriales: Descubrimiento de nuevos polímeros y recubrimientos con propiedades específicas de durabilidad, conductividad o térmicas bajo demanda .

La compañía afirma que durante 2025 logró pasar un material de captura de carbono desde el diseño generativo hasta la síntesis y validación experimental en seis meses, lo que ilustra la ventaja de velocidad de su plataforma .

La idea central de CuspAI es un enfoque de "diseño inverso" que da la vuelta a la ciencia de materiales convencional . En lugar de empezar con un material conocido y medir sus propiedades, los usuarios comienzan especificando las propiedades exactas que necesitan—por ejemplo, un semiconductor con un bandgap específico, alta conductividad térmica y baja dependencia del galio—y la plataforma genera estructuras moleculares y cristalinas completamente nuevas, diseñadas desde cero para cumplir con esas especificaciones .

Ronda Serie B y Valoración

CuspAI cerró una Serie B de 450 millones de dólares el 20 de julio de 2026, con una valoración post-money de 2.600 millones de dólares . Esto supone un incremento de casi cinco veces respecto a su valoración de 520 millones de dólares en la Serie A de septiembre de 2025 . El capital total recaudado supera ya los 670 millones de dólares .

La ronda fue coliderada por Kleiner Perkins y NEA, con una participación significativa de Bezos Expeditions (la oficina de inversiones familiares de Jeff Bezos) y del UK Sovereign AI Fund (el fondo de capital riesgo respaldado por el gobierno británico) . El importe final superó los 400 millones de dólares que inicialmente había adelantado el Financial Times en junio de 2026 .

Lista Completa de Inversores de la Serie B

Entre los inversores confirmados en la ronda Serie B se incluyen :

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

Entre los inversores de rondas anteriores (semilla y Serie A) se encuentran Hoxton Ventures (líder de la semilla), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures y Giant Ventures, entre otros .

Consejo Asesor

CuspAI ha reunido a uno de los consejos asesores más prestigiosos en inteligencia artificial y ciencia :

• Geoffrey Hinton – Premio Nobel y Premio Turing, a menudo llamado el "padrino de la IA"
• Yann LeCun – Premio Turing y científico jefe de IA en Meta
• Abhi Talwalkar – Miembro del consejo de AMD, exdirector ejecutivo de LSI Corporation (se unió en la Serie B)
• Martin van den Brink – Expresidente y director de tecnología de ASML (se unió en 2025)
• Lord (John) Browne – Exdirector ejecutivo de BP, presidente del Instituto Francis Crick y copresidente del Consejo del Gobierno del Reino Unido para Ciencia y Tecnología (se unió en 2025)

Cómo Funciona la Plataforma de Descubrimiento de Materiales con IA

La plataforma de CuspAI se basa en un enfoque de "diseño inverso" que invierte por completo la ciencia de materiales tradicional .

Método tradicional: Se parte de un material conocido, se prueba en un laboratorio y se miden sus propiedades. Es un proceso lento y caro: a menudo, una década de investigación y desarrollo por material.

Método de CuspAI ("Diseño Inverso"):

1. Especificar las propiedades objetivo – Un cliente o investigador introduce las propiedades exactas que necesita (por ejemplo, "un semiconductor con un bandgap específico, alta conductividad térmica y baja dependencia del galio") .
2. La IA generativa crea candidatos – Los modelos generativos propietarios producen estructuras moleculares y cristalinas completamente nuevas que nunca han existido, diseñadas desde cero para cumplir esas especificaciones .
3. Simulación y filtrado – Simulaciones basadas en física y aprendizaje por refuerzo evalúan rápidamente los candidatos, clasificándolos según su rendimiento previsto, estabilidad y facilidad de síntesis .
4. Validación física – Los mejores candidatos se envían a laboratorios asociados (a través de la red AI Materials Foundry) para su síntesis y prueba en el mundo real, comprimiendo lo que solía llevar una década en cuestión de meses .

La plataforma se lanzó junto con la AI Materials Foundry, una red global de más de 45 organizaciones—que incluye proveedores de datos, laboratorios, socios de computación y expertos científicos—para orquestar todo el proceso, desde el descubrimiento hasta la validación, en una única plataforma agéntica . Entre los miembros fundadores se encuentran NVIDIA (proporcionando infraestructura de computación) y el Equipo de Investigación de IA Fundamental de Meta (que desarrolla el Modelo Universal para Átomos, o UMA) .

Aplicaciones para la Energía Limpia y los Semiconductores

• Semiconductores: CuspAI está trabajando con Nvidia y Meta para descubrir nuevos materiales para chips que puedan reemplazar recursos escasos como el galio—cuyo 99% está controlado por China—, permitiendo fabricar chips más rápidos, más fríos y geopolíticamente más seguros .
• Energía limpia: La plataforma diseña materiales para mejores electrodos de baterías, electrolitos de estado sólido y catalizadores más eficientes para el almacenamiento y conversión de energía . El cofundador Max Welling ha declarado que la empresa también está "construyendo moléculas para eliminar los contaminantes eternos (PFAS) del agua" .
• Recubrimientos industriales: Descubrimiento de nuevos polímeros y recubrimientos con propiedades específicas de durabilidad, conductividad o térmicas bajo demanda .

La compañía afirma que durante 2025 logró pasar un material de captura de carbono desde el diseño generativo hasta la síntesis y validación experimental en seis meses, lo que ilustra la ventaja de velocidad de su plataforma .