CuspAI : le « moteur de recherche de matériaux » qui a levé 450 M$ auprès de Jeff Bezos et du fonds souverain britannique pour l'IA

La vision centrale de CuspAI repose sur une approche de « conception inverse » qui bouleverse la science des matériaux conventionnelle . Au lieu de partir d'un matériau connu et de mesurer ses propriétés, les utilisateurs commencent par spécifier les propriétés exactes dont ils ont besoin – par exemple, un semi-conducteur avec une bande interdite spécifique, une conductivité thermique élevée et une faible dépendance au gallium – et la plateforme génère des structures moléculaires et cristallines entièrement nouvelles, conçues de toutes pièces pour répondre à ces spécifications .

Financement de série B et valorisation

CuspAI a bouclé un tour de table de 450 millions de dollars en série B le 20 juillet 2026, pour une valorisation post-money de 2,6 milliards de dollars . Cela représente une multiplication par près de cinq par rapport à sa valorisation de 520 millions de dollars lors de la série A en septembre 2025 . Le capital total levé dépasse désormais les 670 millions de dollars .

Ce tour a été co-dirigé par Kleiner Perkins et NEA, avec une participation significative de Bezos Expeditions (le véhicule d'investissement de Jeff Bezos) et du Fonds souverain britannique pour l'IA (le fonds de capital-risque soutenu par le gouvernement britannique) . Ce montant est supérieur aux 400 millions de dollars initialement évoqués par le Financial Times en juin 2026 .

La liste complète des investisseurs de la série B

Les investisseurs confirmés pour ce tour de série B incluent :

• Co-chefs de file : Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Participants : Bezos Expeditions, Fonds souverain britannique pour l'IA, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL et John Doerr

Parmi les investisseurs plus anciens (seed et série A), on compte Hoxton Ventures (chef de file du tour seed), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures, et d'autres .

Conseil consultatif

CuspAI a réuni l'un des conseils consultatifs les plus prestigieux dans les domaines de l'IA et de la science :

• Geoffrey Hinton – Lauréat du prix Nobel et du prix Turing, souvent surnommé le « parrain de l'IA »
• Yann LeCun – Lauréat du prix Turing, chef scientifique de l'IA chez Meta
• Abhi Talwalkar – Membre du conseil d'administration d'AMD, ancien PDG de LSI Corporation (rejoint lors de la série B)
• Martin van den Brink – Ancien président et directeur technique d'ASML (rejoint en 2025)
• Lord (John) Browne – Ancien PDG de BP, président du Francis Crick Institute, coprésident du Conseil britannique pour la science et la technologie (rejoint en 2025)

Comment fonctionne la plateforme de découverte de matériaux basée sur l'IA

La plateforme de CuspAI repose sur une approche de « conception inverse » qui révolutionne fondamentalement la science des matériaux .

Méthode traditionnelle : Partir d'un matériau connu, le tester en laboratoire et mesurer ses propriétés. Ce processus est lent et coûteux – souvent une décennie de R&D par matériau.

La méthode de CuspAI (« Conception inverse ») :

1. Spécifier les propriétés cibles – Un client ou un chercheur renseigne les propriétés exactes nécessaires (par exemple, « un semi-conducteur avec une bande interdite spécifique, une conductivité thermique élevée et une faible dépendance au gallium ») .
2. L'IA générative crée des candidats – Des modèles génératifs propriétaires produisent des structures moléculaires et cristallines entièrement nouvelles, qui n'ont jamais existé, conçues de toutes pièces pour correspondre à ces spécifications .
3. Simulation et filtrage – Des simulations basées sur la physique et l'apprentissage par renforcement évaluent rapidement les candidats, les classant en fonction de leurs performances prédites, de leur stabilité et de leur synthétisabilité .
4. Validation physique – Les meilleurs candidats sont envoyés à des laboratoires partenaires (via le réseau AI Materials Foundry) pour une synthèse et des tests dans le monde réel, compressant ce qui prenait auparavant une décennie en quelques mois .

La plateforme a été lancée parallèlement à l'AI Materials Foundry, un réseau mondial de plus de 45 organisations – comprenant des fournisseurs de données, des laboratoires, des partenaires de calcul et des experts scientifiques – pour orchestrer l'ensemble du pipeline de découverte et de validation sur une seule plateforme agentique . Parmi les membres fondateurs figurent NVIDIA (fournissant l'infrastructure de calcul) et l'équipe de recherche fondamentale en IA de Meta (développant le modèle universel pour les atomes, UMA) .

Applications pour l'énergie propre et les semi-conducteurs

• Semi-conducteurs : CuspAI travaille avec Nvidia et Meta pour découvrir de nouveaux matériaux pour puces capables de remplacer des ressources rares comme le gallium – dont 99 % est contrôlé par la Chine – permettant de fabriquer des puces plus rapides, plus fraîches et plus sûres sur le plan géopolitique .
• Énergie propre : La plateforme conçoit des matériaux pour de meilleures électrodes de batterie, des électrolytes solides et des catalyseurs plus efficaces pour le stockage et la conversion d'énergie . Le co-fondateur de CuspAI, Max Welling, a déclaré que l'entreprise « construit également des molécules pour éliminer les polluants éternels (PFAS) de l'eau » .
• Revêtements industriels : Découverte de nouveaux polymères et revêtements aux propriétés spécifiques de durabilité, de conductivité ou de thermique, à la demande .

La société affirme avoir fait passer un matériau de capture du carbone de la conception générative à la synthèse et à la validation expérimentale en six mois au cours de l'année 2025, illustrant ainsi l'avantage en vitesse de sa plateforme .