커스파이의 핵심 아이디어는 '역설계(Inverse Design)' 접근법으로, 기존 재료 과학의 패러다임을 완전히 뒤집습니다. 전통적인 방식이 알려진 소재로 시작해 그 특성을 측정하는 반면, 커스파이는 사용자가 필요한 특성(예: 특정 밴드갭, 높은 열전도율, 갈륨 의존도가 낮은 반도체)을 먼저 지정하면, 플랫폼이 그 조건에 맞는 완전히 새로운 분자 및 결정 구조를 처음부터 생성합니다.

시리즈 B 투자 유치 및 기업 가치

커스파이는 2026년 7월 20일, 4억5000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치하며 기업가치 26억 달러를 인정받았습니다. 이는 2025년 9월 시리즈 A 당시 5억2000만 달러에서 약 5배 가까이 상승한 수치입니다. 누적 조달 금액은 6억7000만 달러를 넘어섰습니다.

이번 라운드는 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)와 NEA가 공동 주도했으며, 제프 베조스의 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions) 과 영국 국부 AI 펀드(UK Sovereign AI Fund) 가 주요 참여자로 나섰습니다. 이 금액은 2026년 6월 파이낸셜 타임즈가 처음 보도한 4억 달러보다 많은 규모입니다.

시리즈 B 투자자 명단

시리즈 B 라운드에 참여가 확인된 투자자는 다음과 같습니다:

• 공동 주도: 클라이너 퍼킨스, NEA (뉴 엔터프라이즈 어소시에이츠)
• 참여: 베조스 익스페디션, 영국 국부 AI 펀드, 글레이드 브룩 캐피탈 파트너스, 럭스 캐피탈, AMD 벤처스, 스텝스톤 그룹, Invest-NL, 존 도어

시드 및 시리즈 A 라운드 투자자로는 혹스턴 벤처스(시드 리드), 테마섹, 프로서스, 베이시스 셋 벤처스, 자이언트 벤처스 등이 있습니다.

자문 위원회 구성

커스파이는 AI 및 과학 분야에서 가장 화려한 이력의 자문 위원회를 구성했습니다:

• 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) – 노벨상 및 튜링상 수상자, 'AI의 대부'로 불림
• 얀 르쿤(Yann LeCun) – 튜링상 수상자, 메타 최고 AI 과학자
• 아비 탈워카(Abhi Talwalkar) – AMD 이사회 멤버, LSI 코퍼레이션 전 CEO (시리즈 B에서 합류)
• 마르틴 판 덴 브링크(Martin van den Brink) – ASML 전 사장 겸 CTO (2025년 합류)
• 존 브라운 경(Lord (John) Browne) – BP 전 CEO, 프랜시스 크릭 연구소 의장, 영국 정부 과학기술위원회 공동 의장 (2025년 합류)

AI 기반 신소재 발견 플랫폼의 작동 방식

커스파이의 플랫폼은 기존 재료 과학을 완전히 뒤집는 '역설계(Inverse Design)' 접근 방식에 기반합니다.

전통적인 방식: 알려진 소재로 시작해 실험실에서 테스트하고 어떤 특성이 있는지 측정합니다. 이 방식은 느리고 비용이 많이 들며, 소재 하나당 보통 10년의 연구개발 시간이 소요됩니다.

커스파이의 방식 ('역설계'):

1. 목표 특성 지정 – 고객이나 연구자가 필요한 정확한 특성을 입력합니다. (예: "특정 밴드갭을 가지며 열전도율이 높고 갈륨 의존도가 낮은 반도체")
2. 생성 AI가 후보 물질 생성 – 독점 생성 모델이 한 번도 존재한 적 없는 완전히 새로운 분자 및 결정 구조를 처음부터 설계해 생성합니다
3. 시뮬레이션 및 필터링 – 물리 기반 시뮬레이션과 강화 학습으로 후보 물질을 빠르게 평가하고, 예측 성능, 안정성, 합성 가능성 등을 기준으로 순위를 매깁니다
4. 실제 검증 – 최종 후보 물질은 파트너 연구소(AI 머티리얼스 파운드리 네트워크)로 보내져 실제 합성 및 테스트를 거치며, 기존에 10년 걸리던 과정을 몇 개월로 단축합니다

이 플랫폼은 AI 머티리얼스 파운드리(AI Materials Foundry) 와 함께 출시되었습니다. 이는 데이터 제공업체, 연구소, 컴퓨팅 파트너, 과학 전문가 등 45개 이상의 조직으로 구성된 글로벌 네트워크로, 발견부터 검증까지 전체 과정을 단일 에이전트 플랫폼에서 조율합니다. 창립 멤버로는 엔비디아(NVIDIA) (컴퓨팅 인프라 제공)와 메타의 기초 AI 연구팀(원자 범용 모델 UMA 개발)이 포함됩니다.

청정에너지 및 반도체 분야 응용

• 반도체: 커스파이는 엔비디아 및 메타와 협력해, 99%를 중국이 통제하는 갈륨과 같은 희소 자원을 대체할 수 있는 새로운 칩 소재를 발굴하고 있습니다. 이를 통해 더 빠르고, 발열이 적으며, 지정학적 공급망 리스크에서 자유로운 칩 생산이 가능해집니다.
• 청정에너지: 이 플랫폼은 더 나은 배터리 전극, 고체 전해질, 에너지 저장 및 변환을 위한 더 효율적인 촉매 소재를 설계합니다. 커스파이의 공동 창업자 맥스 웰링은 회사가 "물에서 영구 화학물질(PFAS)을 제거하는 분자도 만들고 있다"고 밝혔습니다.
• 산업용 코팅: 요구되는 특정 내구성, 전도성, 또는 열적 특성을 가진 새로운 폴리머와 코팅을 주문 제작 방식으로 발견합니다.

커스파이는 2025년 한 해 동안 탄소 포집 소재 하나를 생성 설계 단계부터 합성 및 실험 검증까지 단 6개월 만에 완료했다고 밝히며, 자사 플랫폼의 속도 이점을 입증했습니다.

커스파이의 핵심 아이디어는 '역설계(Inverse Design)' 접근법으로, 기존 재료 과학의 패러다임을 완전히 뒤집습니다. 전통적인 방식이 알려진 소재로 시작해 그 특성을 측정하는 반면, 커스파이는 사용자가 필요한 특성(예: 특정 밴드갭, 높은 열전도율, 갈륨 의존도가 낮은 반도체)을 먼저 지정하면, 플랫폼이 그 조건에 맞는 완전히 새로운 분자 및 결정 구조를 처음부터 생성합니다.

시리즈 B 투자 유치 및 기업 가치

커스파이는 2026년 7월 20일, 4억5000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치하며 기업가치 26억 달러를 인정받았습니다. 이는 2025년 9월 시리즈 A 당시 5억2000만 달러에서 약 5배 가까이 상승한 수치입니다. 누적 조달 금액은 6억7000만 달러를 넘어섰습니다.

이번 라운드는 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)와 NEA가 공동 주도했으며, 제프 베조스의 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions) 과 영국 국부 AI 펀드(UK Sovereign AI Fund) 가 주요 참여자로 나섰습니다. 이 금액은 2026년 6월 파이낸셜 타임즈가 처음 보도한 4억 달러보다 많은 규모입니다.

시리즈 B 투자자 명단

시리즈 B 라운드에 참여가 확인된 투자자는 다음과 같습니다:

• 공동 주도: 클라이너 퍼킨스, NEA (뉴 엔터프라이즈 어소시에이츠)
• 참여: 베조스 익스페디션, 영국 국부 AI 펀드, 글레이드 브룩 캐피탈 파트너스, 럭스 캐피탈, AMD 벤처스, 스텝스톤 그룹, Invest-NL, 존 도어

시드 및 시리즈 A 라운드 투자자로는 혹스턴 벤처스(시드 리드), 테마섹, 프로서스, 베이시스 셋 벤처스, 자이언트 벤처스 등이 있습니다.

자문 위원회 구성

커스파이는 AI 및 과학 분야에서 가장 화려한 이력의 자문 위원회를 구성했습니다:

• 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) – 노벨상 및 튜링상 수상자, 'AI의 대부'로 불림
• 얀 르쿤(Yann LeCun) – 튜링상 수상자, 메타 최고 AI 과학자
• 아비 탈워카(Abhi Talwalkar) – AMD 이사회 멤버, LSI 코퍼레이션 전 CEO (시리즈 B에서 합류)
• 마르틴 판 덴 브링크(Martin van den Brink) – ASML 전 사장 겸 CTO (2025년 합류)
• 존 브라운 경(Lord (John) Browne) – BP 전 CEO, 프랜시스 크릭 연구소 의장, 영국 정부 과학기술위원회 공동 의장 (2025년 합류)

AI 기반 신소재 발견 플랫폼의 작동 방식

커스파이의 플랫폼은 기존 재료 과학을 완전히 뒤집는 '역설계(Inverse Design)' 접근 방식에 기반합니다.

전통적인 방식: 알려진 소재로 시작해 실험실에서 테스트하고 어떤 특성이 있는지 측정합니다. 이 방식은 느리고 비용이 많이 들며, 소재 하나당 보통 10년의 연구개발 시간이 소요됩니다.

커스파이의 방식 ('역설계'):

1. 목표 특성 지정 – 고객이나 연구자가 필요한 정확한 특성을 입력합니다. (예: "특정 밴드갭을 가지며 열전도율이 높고 갈륨 의존도가 낮은 반도체")
2. 생성 AI가 후보 물질 생성 – 독점 생성 모델이 한 번도 존재한 적 없는 완전히 새로운 분자 및 결정 구조를 처음부터 설계해 생성합니다
3. 시뮬레이션 및 필터링 – 물리 기반 시뮬레이션과 강화 학습으로 후보 물질을 빠르게 평가하고, 예측 성능, 안정성, 합성 가능성 등을 기준으로 순위를 매깁니다
4. 실제 검증 – 최종 후보 물질은 파트너 연구소(AI 머티리얼스 파운드리 네트워크)로 보내져 실제 합성 및 테스트를 거치며, 기존에 10년 걸리던 과정을 몇 개월로 단축합니다

이 플랫폼은 AI 머티리얼스 파운드리(AI Materials Foundry) 와 함께 출시되었습니다. 이는 데이터 제공업체, 연구소, 컴퓨팅 파트너, 과학 전문가 등 45개 이상의 조직으로 구성된 글로벌 네트워크로, 발견부터 검증까지 전체 과정을 단일 에이전트 플랫폼에서 조율합니다. 창립 멤버로는 엔비디아(NVIDIA) (컴퓨팅 인프라 제공)와 메타의 기초 AI 연구팀(원자 범용 모델 UMA 개발)이 포함됩니다.

청정에너지 및 반도체 분야 응용

• 반도체: 커스파이는 엔비디아 및 메타와 협력해, 99%를 중국이 통제하는 갈륨과 같은 희소 자원을 대체할 수 있는 새로운 칩 소재를 발굴하고 있습니다. 이를 통해 더 빠르고, 발열이 적으며, 지정학적 공급망 리스크에서 자유로운 칩 생산이 가능해집니다.
• 청정에너지: 이 플랫폼은 더 나은 배터리 전극, 고체 전해질, 에너지 저장 및 변환을 위한 더 효율적인 촉매 소재를 설계합니다. 커스파이의 공동 창업자 맥스 웰링은 회사가 "물에서 영구 화학물질(PFAS)을 제거하는 분자도 만들고 있다"고 밝혔습니다.
• 산업용 코팅: 요구되는 특정 내구성, 전도성, 또는 열적 특성을 가진 새로운 폴리머와 코팅을 주문 제작 방식으로 발견합니다.

커스파이는 2025년 한 해 동안 탄소 포집 소재 하나를 생성 설계 단계부터 합성 및 실험 검증까지 단 6개월 만에 완료했다고 밝히며, 자사 플랫폼의 속도 이점을 입증했습니다.