ケンブリッジ発CuspAI、45億ドルのシリーズB調達──AI材料開発スタートアップの全貌

2026年7月20日、英ケンブリッジに拠点を置くAI材料開発スタートアップCuspAIが、45億ドルのシリーズB資金調達を発表した。評価額は26億ドル（約4000億円）で、欧州のAIスタートアップとしては過去最大級の規模となる 。

ラウンドはKleiner PerkinsとNEAが共同リード。Amazon創業者Jeff BezosのファミリーオフィスBezos Expeditions、AMD Ventures、英国政府の Sovereign AI Venture Fund、オランダのInvest-NL、シンガポールのテマセク、Lux Capitalなどが新たに参加した 。わずか9カ月前のシリーズA（評価額5億2000万ドル）から5倍以上の評価額上昇となる 。

AI Materials Foundry：48社以上の産業連合

資金調達の発表と同日、CuspAIは**「AI Materials Foundry（AI材料工房）」**の発足を発表した。これは、コンピューティング資源、独自の材料データ、実験設備、製造ノウハウを結集し、材料設計を加速するための世界的なコンソーシアムだ 。

発足メンバーにはNVIDIA、Meta、サムスン、ヒョンデ自動車、Applied Materials、Lam Research、東京エレクトロン、ASMPT、3M、ヘンケル、日立、JSR、メルク、AMDなど48社以上が名を連ねる 。NVIDIAはアクセラレーテッド・コンピューティング基盤を提供し、MetaのFAIR（Fundamental AI Research）チームは原子レベルの化学モデルを提供する 。各社は独自の材料データや実験設備、製造要件を持ち寄る 。

連合の目標は、従来10～20年かかっていた材料発見のタイムラインを6カ月単位に圧縮することだ 。

逆設計システム「MIRA」の仕組み

CuspAIの中核プラットフォームは**「MIRA」**と呼ばれる。従来の材料探索プロセスを逆転させる 。従来は化合物を合成してから特性を評価するのが一般的だが、MIRAではユーザーが求める性能特性——耐熱性、導電性、CO₂吸着性、エッチング耐性など——を指定すると、生成AIモデルがそれらの特性に最適化された候補分子構造を提案する。さらに重要なのは、その候補が実際に合成可能かどうか（製造可能性）も同時に評価することだ 。

同社はMIRAを「物質世界の検索エンジン」と表現する 。プラットフォームは膨大な化学空間をスクリーニングし、上位候補を連合パートナーに送って迅速な合成と実世界での検証を依頼する 。

シリーズA・Bともに投資したNEAは、このアプローチを「逆設計——目標特性から始めて候補を逆算し、高速フィードバックループを通じて安定性、性能、製造可能性を評価する」と説明している 。

共同創業者

CuspAIは2024年に、補完的な経歴を持つ2人の研究者によって創業された ：

• Chad Edwards博士（CEO）：化学者。Google、BASFで技術事業化に従事し、量子コンピューティング企業Quantinuumでも商業化を担当。Cambridge Quantum Computingの共同創業者でもある 。
• Max Welling教授（最高AI責任者）：著名なAI研究者。Microsoft ResearchやQualcommで Distinguished ScientistおよびVPを歴任。アムステルダム大学の教授でもあり、グラフニューラルネットワークや変分推論の先駆者として知られる 。

本社は英ケンブリッジだが、Wellingが拠点とするアムステルダムにもルーツを持つ 。注目すべきアドバイザーとして、「AIのゴッドファーザー」ことGeoffrey Hinton、MetaのAI責任者Yann LeCun、元ASML CTOのMartin van den Brinkらが名を連ねる 。

競合比較：CuspAIの立ち位置

CuspAIは、同様に潤沢な資金を得ているAI材料スタートアップと競合する。入手可能な情報をもとに比較する ：

企業	調達総額	対象領域	アプローチ	主な支援者
CuspAI	約5億8000万ドル以上（シード3000万＋シリーズA 1億＋シリーズB 4.5億）	半導体、クリーンエネルギー、先端製造	逆設計生成AI＋連合実験ネットワーク（AI Materials Foundry）	Kleiner Perkins、NEA、Bezos Expeditions、テマセク、NVIDIA、AMD
Lila Sciences	総額約5億5000万ドル（評価額13億ドル）	材料＋生命科学＋化学	完全自律型AI実験室（「AI Science Factories」）で「科学的超知能」を目指す	Flagship Pioneering、NVIDIA、ADIA（アブダビ）
Periodic Labs	約3億～6億500万ドル（シード/シリーズA）	高温超伝導体	AI科学者＋自律実験室によるエンドツーエンド実験	Sequoia他（2025年後半まで大部分がステルス）

戦略上の最大の違い：CuspAIは自前のロボット実験室を持たない。物理的な検証は連合パートナーに委託する。これにより理論上は迅速にスケールでき、既存の製造ノウハウにアクセスできるが、合成のループに対する制御を手放すことになる 。一方、Lila SciencesとPeriodic Labsは完全自律型の「ウェットラボ」を自社運用する——より資本集約的だが、予測と検証のフィードバックループをより密にできる可能性がある 。

Periodic LabsはChatGPT共同制作者のLiam FedusとGoogle DeepMindの科学者Ekin Doğuş Çubukが共同創業。究極の目標を室温超伝導体に絞っている 。Lila Sciencesは生物学、化学、材料と最も広い範囲をカバーする 。

スケーリングの課題：6カ月サイクルは持続可能か？

AI Materials Foundryの成否は、48社以上のパートナーがそれぞれ独自のデータ形式、相反する知的財産権、異なる製造制約を持つ中で、6カ月の発見→検証サイクルを維持できるかどうかにかかっている 。

CuspAIのMIRAプラットフォームが適切な候補を適切なパートナーに効率的にルーティングするという約束は魅力的だが、リスクとしては、調整コストの増大、データ共有の摩擦、そして何より——AIがどれだけ賢くても——合成とテストは依然として時間がかかり、高コストで、ノイズが多いという物理的な現実がある 。

もし連合が6カ月の周期でクローズドループのブレークスルーを繰り返し実証できなければ、このモデルは真の材料パイプラインではなく、大規模シミュレーションエンジンになってしまうリスクがある 。

複数の情報源が重要な留保を指摘している：「現在のところ、CuspAIのどの取り組みも商業的に展開された材料をまだ生み出していない」。評価額26億ドルを付ける企業にとって、この約束と実証のギャップは、AI Materials Foundryが発表から実行に移る際の最大の課題となるだろう。