แนวคิดหลักของ CuspAI คือแนวทาง 'Inverse Design' ที่พลิกโฉมวิทยาการวัสดุแบบเดิมกลับหัว แทนที่จะเริ่มต้นด้วยวัสดุที่รู้จักและวัดคุณสมบัติของมัน ผู้ใช้จะเริ่มต้นด้วยการระบุคุณสมบัติที่ต้องการอย่างแม่นยำ เช่น สารกึ่งตัวนำที่มี bandgap เฉพาะ การนำความร้อนสูง และการพึ่งพาแกลเลียมต่ำ จากนั้นแพลตฟอร์มจะสร้างโครงสร้างโมเลกุลและผลึกใหม่ทั้งหมดที่ออกแบบมาให้ตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้น

การระดมทุน Series B และมูลค่าบริษัท

CuspAI ปิดดีล Series B มูลค่า 450 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เมื่อ วันที่ 20 กรกฎาคม 2026 ที่ มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุน (post-money) 2.6 พันล้านดอลลาร์ นี่คือการเพิ่มขึ้นเกือบห้าเท่าจากมูลค่า 520 ล้านดอลลาร์ที่ Series A ในเดือนกันยายน 2025 ยอดเงินระดมทุนรวมทั้งหมดตอนนี้เกิน 670 ล้านดอลลาร์

รอบนี้ ร่วมนำโดย Kleiner Perkins และ NEA โดยมี การมีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญจาก Bezos Expeditions (สำนักงานบริหารทรัพย์สินส่วนตัวของ เจฟฟ์ เบโสส) และ UK Sovereign AI Fund (กองทุน VC ที่รัฐบาลอังกฤษหนุนหลัง) รอบนี้ใหญ่กว่าข้อมูล 400 ล้านดอลลาร์ที่ Financial Times รายงานครั้งแรกในเดือนมิถุนายน 2026

รายชื่อนักลงทุนในรอบ Series B ทั้งหมด

นักลงทุนที่ได้รับการยืนยันในรอบ Series B ประกอบด้วย :

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

นักลงทุนก่อนหน้านี้จากรอบ Seed และ Series A ได้แก่ Hoxton Ventures (นำรอบ Seed), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures และอื่นๆ

คณะที่ปรึกษา

CuspAI ได้รวบรวมหนึ่งในคณะที่ปรึกษาที่ทรงเกียรติที่สุดในโลกด้าน AI และวิทยาศาสตร์ :

• เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton) – ผู้ชนะรางวัลโนเบลและรางวัลทัวริง มักถูกเรียกว่า 'บิดาแห่ง AI'
• ยานน์ เลอคุน (Yann LeCun) – ผู้ชนะรางวัลทัวริง หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Meta
• อภิ ทาลวอล์คาร์ (Abhi Talwalkar) – กรรมการของ AMD อดีต CEO ของ LSI Corporation (เข้าร่วมตอน Series B)
• มาร์ติน ฟาน เดน บริงค์ (Martin van den Brink) – อดีตประธานและ CTO ของ ASML (เข้าร่วมในปี 2025)
• ลอร์ด (จอห์น) บราวน์ (Lord (John) Browne) – อดีต CEO ของ BP ประธานของ Francis Crick Institute ประธานร่วมของสภาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งรัฐบาลอังกฤษ (เข้าร่วมในปี 2025)

แพลตฟอร์มการค้นพบวัสดุที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานอย่างไร

แพลตฟอร์มของ CuspAI สร้างขึ้นบนแนวทาง 'Inverse Design' ที่พลิกโฉมหลักการของวิทยาการวัสดุแบบเดิม

วิธีการแบบเดิม: เริ่มต้นด้วยวัสดุที่รู้จัก ทดสอบในห้องปฏิบัติการ และวัดว่ามันมีคุณสมบัติอะไรบ้าง วิธีนี้ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งมักใช้เวลาวิจัยและพัฒนาถึงหนึ่งทศวรรษต่อวัสดุ

วิธีการของ CuspAI ('Inverse Design'):

1. ระบุคุณสมบัติเป้าหมาย – ลูกค้าหรือนักวิจัยป้อนข้อมูลคุณสมบัติที่ต้องการอย่างแม่นยำ (เช่น 'สารกึ่งตัวนำที่มี bandgap เฉพาะ การนำความร้อนสูง และพึ่งพาแกลเลียมต่ำ')
2. Generative AI สร้างตัวเลือก – โมเดล generative ที่เป็นกรรมสิทธิ์จะสร้างโครงสร้างโมเลกุลและผลึกใหม่ทั้งหมดที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยออกแบบมาเพื่อให้ตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้น
3. การจำลองและการกรอง – การจำลองตามฟิสิกส์และการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะประเมินตัวเลือกอย่างรวดเร็ว โดยจัดอันดับตามประสิทธิภาพ ความเสถียร และความสามารถในการสังเคราะห์ที่คาดการณ์ไว้
4. การตรวจสอบจริง – ตัวเลือกที่ดีที่สุดจะถูกส่งไปยังห้องปฏิบัติการพันธมิตร (ผ่านเครือข่าย AI Materials Foundry) เพื่อการสังเคราะห์และทดสอบในโลกจริง บีบอัดสิ่งที่เคยใช้เวลาหนึ่งทศวรรษให้เหลือเพียงไม่กี่เดือน

แพลตฟอร์มดังกล่าวเปิดตัวพร้อมกับ AI Materials Foundry ซึ่งเป็นเครือข่ายทั่วโลกขององค์กรกว่า 45 แห่ง รวมถึงผู้ให้บริการข้อมูล ห้องปฏิบัติการ พันธมิตรด้านการคำนวณ และผู้เชี่ยวชาญทางวิทยาศาสตร์ เพื่อจัดการท่อส่งการค้นพบและการตรวจสอบความถูกต้องแบบครบวงจรบนแพลตฟอร์มตัวแทนเดียว สมาชิกผู้ก่อตั้ง ได้แก่ NVIDIA (จัดหาโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ) และ ทีมวิจัย AI พื้นฐานของ Meta (FAIR) ซึ่งพัฒนา Universal Model for Atoms (UMA)

การประยุกต์ใช้สำหรับพลังงานสะอาดและเซมิคอนดักเตอร์

• เซมิคอนดักเตอร์: CuspAI กำลังทำงานร่วมกับ Nvidia และ Meta เพื่อค้นพบวัสดุชิปชนิดใหม่ที่สามารถแทนที่ทรัพยากรที่หายาก เช่น แกลเลียม ซึ่ง 99% ถูกควบคุมโดยจีน ทำให้สามารถผลิตชิปที่เร็วขึ้น เย็นลง และมีความปลอดภัยทางภูมิรัฐศาสตร์มากขึ้น
• พลังงานสะอาด: แพลตฟอร์มออกแบบวัสดุสำหรับขั้วไฟฟ้าแบตเตอรี่ที่ดีขึ้น อิเล็กโทรไลต์สถานะของแข็ง และตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการจัดเก็บและแปลงพลังงาน ผู้ร่วมก่อตั้ง CuspAI แม็กซ์ เวลลิง กล่าวว่าบริษัทยัง 'กำลังสร้างโมเลกุลเพื่อกำจัดสารเคมีที่อยู่ถาวร (Forever Chemicals) ออกจากน้ำ'
• สารเคลือบอุตสาหกรรม: การค้นพบพอลิเมอร์และสารเคลือบชนิดใหม่ที่มีความทนทาน การนำไฟฟ้า หรือคุณสมบัติทางความร้อนที่ต้องการได้ตามความต้องการ

บริษัทอ้างว่าได้เปลี่ยนวัสดุดักจับคาร์บอน (carbon capture) จากการออกแบบเชิงกำเนิด ผ่านการสังเคราะห์ และการตรวจสอบเชิงทดลองเสร็จสิ้นภายในหกเดือนระหว่างปี 2025 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบด้านความเร็วของแพลตฟอร์ม

แนวคิดหลักของ CuspAI คือแนวทาง 'Inverse Design' ที่พลิกโฉมวิทยาการวัสดุแบบเดิมกลับหัว แทนที่จะเริ่มต้นด้วยวัสดุที่รู้จักและวัดคุณสมบัติของมัน ผู้ใช้จะเริ่มต้นด้วยการระบุคุณสมบัติที่ต้องการอย่างแม่นยำ เช่น สารกึ่งตัวนำที่มี bandgap เฉพาะ การนำความร้อนสูง และการพึ่งพาแกลเลียมต่ำ จากนั้นแพลตฟอร์มจะสร้างโครงสร้างโมเลกุลและผลึกใหม่ทั้งหมดที่ออกแบบมาให้ตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้น

การระดมทุน Series B และมูลค่าบริษัท

CuspAI ปิดดีล Series B มูลค่า 450 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เมื่อ วันที่ 20 กรกฎาคม 2026 ที่ มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุน (post-money) 2.6 พันล้านดอลลาร์ นี่คือการเพิ่มขึ้นเกือบห้าเท่าจากมูลค่า 520 ล้านดอลลาร์ที่ Series A ในเดือนกันยายน 2025 ยอดเงินระดมทุนรวมทั้งหมดตอนนี้เกิน 670 ล้านดอลลาร์

รอบนี้ ร่วมนำโดย Kleiner Perkins และ NEA โดยมี การมีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญจาก Bezos Expeditions (สำนักงานบริหารทรัพย์สินส่วนตัวของ เจฟฟ์ เบโสส) และ UK Sovereign AI Fund (กองทุน VC ที่รัฐบาลอังกฤษหนุนหลัง) รอบนี้ใหญ่กว่าข้อมูล 400 ล้านดอลลาร์ที่ Financial Times รายงานครั้งแรกในเดือนมิถุนายน 2026

รายชื่อนักลงทุนในรอบ Series B ทั้งหมด

นักลงทุนที่ได้รับการยืนยันในรอบ Series B ประกอบด้วย :

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

นักลงทุนก่อนหน้านี้จากรอบ Seed และ Series A ได้แก่ Hoxton Ventures (นำรอบ Seed), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures และอื่นๆ

คณะที่ปรึกษา

CuspAI ได้รวบรวมหนึ่งในคณะที่ปรึกษาที่ทรงเกียรติที่สุดในโลกด้าน AI และวิทยาศาสตร์ :

• เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton) – ผู้ชนะรางวัลโนเบลและรางวัลทัวริง มักถูกเรียกว่า 'บิดาแห่ง AI'
• ยานน์ เลอคุน (Yann LeCun) – ผู้ชนะรางวัลทัวริง หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Meta
• อภิ ทาลวอล์คาร์ (Abhi Talwalkar) – กรรมการของ AMD อดีต CEO ของ LSI Corporation (เข้าร่วมตอน Series B)
• มาร์ติน ฟาน เดน บริงค์ (Martin van den Brink) – อดีตประธานและ CTO ของ ASML (เข้าร่วมในปี 2025)
• ลอร์ด (จอห์น) บราวน์ (Lord (John) Browne) – อดีต CEO ของ BP ประธานของ Francis Crick Institute ประธานร่วมของสภาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งรัฐบาลอังกฤษ (เข้าร่วมในปี 2025)

แพลตฟอร์มการค้นพบวัสดุที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานอย่างไร

แพลตฟอร์มของ CuspAI สร้างขึ้นบนแนวทาง 'Inverse Design' ที่พลิกโฉมหลักการของวิทยาการวัสดุแบบเดิม

วิธีการแบบเดิม: เริ่มต้นด้วยวัสดุที่รู้จัก ทดสอบในห้องปฏิบัติการ และวัดว่ามันมีคุณสมบัติอะไรบ้าง วิธีนี้ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งมักใช้เวลาวิจัยและพัฒนาถึงหนึ่งทศวรรษต่อวัสดุ

วิธีการของ CuspAI ('Inverse Design'):

1. ระบุคุณสมบัติเป้าหมาย – ลูกค้าหรือนักวิจัยป้อนข้อมูลคุณสมบัติที่ต้องการอย่างแม่นยำ (เช่น 'สารกึ่งตัวนำที่มี bandgap เฉพาะ การนำความร้อนสูง และพึ่งพาแกลเลียมต่ำ')
2. Generative AI สร้างตัวเลือก – โมเดล generative ที่เป็นกรรมสิทธิ์จะสร้างโครงสร้างโมเลกุลและผลึกใหม่ทั้งหมดที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยออกแบบมาเพื่อให้ตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้น
3. การจำลองและการกรอง – การจำลองตามฟิสิกส์และการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะประเมินตัวเลือกอย่างรวดเร็ว โดยจัดอันดับตามประสิทธิภาพ ความเสถียร และความสามารถในการสังเคราะห์ที่คาดการณ์ไว้
4. การตรวจสอบจริง – ตัวเลือกที่ดีที่สุดจะถูกส่งไปยังห้องปฏิบัติการพันธมิตร (ผ่านเครือข่าย AI Materials Foundry) เพื่อการสังเคราะห์และทดสอบในโลกจริง บีบอัดสิ่งที่เคยใช้เวลาหนึ่งทศวรรษให้เหลือเพียงไม่กี่เดือน

แพลตฟอร์มดังกล่าวเปิดตัวพร้อมกับ AI Materials Foundry ซึ่งเป็นเครือข่ายทั่วโลกขององค์กรกว่า 45 แห่ง รวมถึงผู้ให้บริการข้อมูล ห้องปฏิบัติการ พันธมิตรด้านการคำนวณ และผู้เชี่ยวชาญทางวิทยาศาสตร์ เพื่อจัดการท่อส่งการค้นพบและการตรวจสอบความถูกต้องแบบครบวงจรบนแพลตฟอร์มตัวแทนเดียว สมาชิกผู้ก่อตั้ง ได้แก่ NVIDIA (จัดหาโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ) และ ทีมวิจัย AI พื้นฐานของ Meta (FAIR) ซึ่งพัฒนา Universal Model for Atoms (UMA)

การประยุกต์ใช้สำหรับพลังงานสะอาดและเซมิคอนดักเตอร์

• เซมิคอนดักเตอร์: CuspAI กำลังทำงานร่วมกับ Nvidia และ Meta เพื่อค้นพบวัสดุชิปชนิดใหม่ที่สามารถแทนที่ทรัพยากรที่หายาก เช่น แกลเลียม ซึ่ง 99% ถูกควบคุมโดยจีน ทำให้สามารถผลิตชิปที่เร็วขึ้น เย็นลง และมีความปลอดภัยทางภูมิรัฐศาสตร์มากขึ้น
• พลังงานสะอาด: แพลตฟอร์มออกแบบวัสดุสำหรับขั้วไฟฟ้าแบตเตอรี่ที่ดีขึ้น อิเล็กโทรไลต์สถานะของแข็ง และตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการจัดเก็บและแปลงพลังงาน ผู้ร่วมก่อตั้ง CuspAI แม็กซ์ เวลลิง กล่าวว่าบริษัทยัง 'กำลังสร้างโมเลกุลเพื่อกำจัดสารเคมีที่อยู่ถาวร (Forever Chemicals) ออกจากน้ำ'
• สารเคลือบอุตสาหกรรม: การค้นพบพอลิเมอร์และสารเคลือบชนิดใหม่ที่มีความทนทาน การนำไฟฟ้า หรือคุณสมบัติทางความร้อนที่ต้องการได้ตามความต้องการ

บริษัทอ้างว่าได้เปลี่ยนวัสดุดักจับคาร์บอน (carbon capture) จากการออกแบบเชิงกำเนิด ผ่านการสังเคราะห์ และการตรวจสอบเชิงทดลองเสร็จสิ้นภายในหกเดือนระหว่างปี 2025 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบด้านความเร็วของแพลตฟอร์ม