CuspAI'nin temel fikri, geleneksel malzeme bilimini tersine çeviren bir 'tersine tasarım' yaklaşımına dayanıyor . Mevcut bir malzemeden başlayıp özelliklerini ölçmek yerine, kullanıcılar ihtiyaç duydukları özellikleri tam olarak belirtiyor; örneğin, belirli bir bant aralığına, yüksek termal iletkenliğe ve galyuma düşük bağımlılığa sahip bir yarı iletken gibi. Platform daha sonra bu özellikleri karşılamak üzere sıfırdan tasarlanmış tamamen yeni moleküler ve kristal yapılar üretiyor .

Seri B Yatırımı ve Değerleme

CuspAI, 20 Temmuz 2026'da 450 milyon dolarlık bir Seri B turunu 2.6 milyar dolar değerleme ile kapattı . Bu, Eylül 2025'teki 520 milyon dolarlık Seri A değerlemesine göre neredeyse beş katlık bir artış anlamına geliyor . Şirketin toplam topladığı fon miktarı şu anda 670 milyon doları aşmış durumda .

Tur, Kleiner Perkins ve NEA tarafından ortaklaşa yönetildi ve Jeff Bezos'un Bezos Expeditions ile İngiltere Yapay Zeka Fonu (UK Sovereign AI Fund) önemli katılımcılar arasında yer aldı . Bu tur, Financial Times'ın Haziran 2026'da bildirdiği 400 milyon dolarlık ilk rakamdan daha büyük oldu .

Seri B Yatırımcılarının Tam Listesi

Seri B turuna katıldığı doğrulanan yatırımcılar şunlardır :

• Ortak Liderler: Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Katılımcılar: Bezos Expeditions, İngiltere Yapay Zeka Fonu, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL ve John Doerr

Tohum ve Seri A turlarından önceki yatırımcılar arasında Hoxton Ventures (tohum lideri), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures ve diğerleri bulunuyor .

Danışma Kurulu

CuspAI, yapay zeka ve bilim dünyasının en saygın isimlerinden oluşan bir danışma kurulu oluşturdu :

• Geoffrey Hinton – Nobel Ödülü ve Turing Ödülü sahibi, 'yapay zekanın babası' olarak bilinir
• Yann LeCun – Turing Ödülü sahibi, Meta'nın Baş Yapay Zeka Bilimcisi
• Abhi Talwalkar – AMD yönetim kurulu üyesi, LSI Corporation eski CEO'su (Seri B'de katıldı)
• Martin van den Brink – ASML'nin eski Başkanı ve CTO'su (2025'te katıldı)
• Lord (John) Browne – BP eski CEO'su, Francis Crick Enstitüsü Başkanı, İngiltere Hükümeti Bilim ve Teknoloji Konseyi Eş Başkanı (2025'te katıldı)

Yapay Zeka Destekli Malzeme Keşif Platformu Nasıl Çalışıyor?

CuspAI'nin platformu, geleneksel malzeme bilimini temelinden değiştiren bir 'tersine tasarım' yaklaşımı üzerine inşa edilmiştir .

Geleneksel yöntem: Bilinen bir malzeme ile başlayın, laboratuvarda test edin ve hangi özelliklere sahip olduğunu ölçün. Bu yavaş ve pahalıdır; genellikle her bir malzeme için on yıllık bir Ar-Ge süreci gerektirir.

CuspAI'nin yöntemi ('Tersine Tasarım'):

1. Hedef özellikleri belirleyin – Bir müşteri veya araştırmacı, ihtiyaç duyduğu kesin özellikleri girer (örneğin, 'belirli bir bant aralığına, yüksek termal iletkenliğe ve düşük galyum bağımlılığına sahip bir yarı iletken') .
2. Üretken yapay zeka adaylar oluşturur – Özel üretken modeller, daha önce hiç var olmamış, sıfırdan bu özellikleri karşılayacak şekilde tasarlanmış tamamen yeni moleküler ve kristal yapılar üretir .
3. Simülasyon ve filtreleme – Fizik tabanlı simülasyonlar ve pekiştirmeli öğrenme, adayları hızla değerlendirir ve tahmini performans, kararlılık ve sentezlenebilirliğe göre sıralar .
4. Fiziksel doğrulama – En iyi adaylar, gerçek dünyada sentez ve test için ortak laboratuvarlara (AI Materials Foundry ağı aracılığıyla) gönderilir. Bu, daha önce on yıl süren süreci aylara indirir .

Platform, 45'ten fazla kuruluşu (veri sağlayıcılar, laboratuvarlar, bilgi işlem ortakları ve bilimsel uzmanlar) bir araya getiren küresel bir ağ olan AI Materials Foundry ile birlikte kullanıma sunuldu. Ağın amacı, tüm keşiften doğrulamaya kadar olan süreci tek bir etmen tabanlı platform üzerinde yönetmektir . Kurucu üyeler arasında NVIDIA (bilgi işlem altyapısı sağlıyor) ve Meta'nın Temel Yapay Zeka Araştırma Ekibi (Atomlar için Evrensel Model - UMA'yı geliştiriyor) yer alıyor .

Temiz Enerji ve Yarı İletkenler İçin Uygulamalar

• Yarı iletkenler: CuspAI, Nvidia ve Meta ile birlikte, %99'u Çin kontrolünde olan galyum gibi kıt kaynakların yerini alabilecek yeni çip malzemeleri keşfetmek için çalışıyor. Bu sayede daha hızlı, daha soğuk ve jeopolitik olarak daha güvenli çipler üretilmesi hedefleniyor .
• Temiz enerji: Platform, daha iyi batarya elektrotları, katı hal elektrolitleri ve enerji depolama ve dönüşümü için daha verimli katalizörler tasarlıyor . CuspAI kurucu ortağı Max Welling, ayrıca 'sonsuza dek kalan kimyasalları' sudan uzaklaştırmak için moleküller geliştirdiklerini belirtti .
• Endüstriyel kaplamalar: Talep üzerine belirli dayanıklılık, iletkenlik veya termal özelliklere sahip yeni polimerlerin ve kaplamaların keşfi .

Şirket, 2025 yılında bir karbon yakalama malzemesini üretken tasarımdan sentez ve deneysel doğrulamaya kadar altı ayda taşıdığını iddia ediyor. Bu, platformunun hız avantajını gözler önüne seriyor .

CuspAI'nin temel fikri, geleneksel malzeme bilimini tersine çeviren bir 'tersine tasarım' yaklaşımına dayanıyor . Mevcut bir malzemeden başlayıp özelliklerini ölçmek yerine, kullanıcılar ihtiyaç duydukları özellikleri tam olarak belirtiyor; örneğin, belirli bir bant aralığına, yüksek termal iletkenliğe ve galyuma düşük bağımlılığa sahip bir yarı iletken gibi. Platform daha sonra bu özellikleri karşılamak üzere sıfırdan tasarlanmış tamamen yeni moleküler ve kristal yapılar üretiyor .

Seri B Yatırımı ve Değerleme

CuspAI, 20 Temmuz 2026'da 450 milyon dolarlık bir Seri B turunu 2.6 milyar dolar değerleme ile kapattı . Bu, Eylül 2025'teki 520 milyon dolarlık Seri A değerlemesine göre neredeyse beş katlık bir artış anlamına geliyor . Şirketin toplam topladığı fon miktarı şu anda 670 milyon doları aşmış durumda .

Tur, Kleiner Perkins ve NEA tarafından ortaklaşa yönetildi ve Jeff Bezos'un Bezos Expeditions ile İngiltere Yapay Zeka Fonu (UK Sovereign AI Fund) önemli katılımcılar arasında yer aldı . Bu tur, Financial Times'ın Haziran 2026'da bildirdiği 400 milyon dolarlık ilk rakamdan daha büyük oldu .

Seri B Yatırımcılarının Tam Listesi

Seri B turuna katıldığı doğrulanan yatırımcılar şunlardır :

• Ortak Liderler: Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Katılımcılar: Bezos Expeditions, İngiltere Yapay Zeka Fonu, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL ve John Doerr

Tohum ve Seri A turlarından önceki yatırımcılar arasında Hoxton Ventures (tohum lideri), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures ve diğerleri bulunuyor .

Danışma Kurulu

CuspAI, yapay zeka ve bilim dünyasının en saygın isimlerinden oluşan bir danışma kurulu oluşturdu :

• Geoffrey Hinton – Nobel Ödülü ve Turing Ödülü sahibi, 'yapay zekanın babası' olarak bilinir
• Yann LeCun – Turing Ödülü sahibi, Meta'nın Baş Yapay Zeka Bilimcisi
• Abhi Talwalkar – AMD yönetim kurulu üyesi, LSI Corporation eski CEO'su (Seri B'de katıldı)
• Martin van den Brink – ASML'nin eski Başkanı ve CTO'su (2025'te katıldı)
• Lord (John) Browne – BP eski CEO'su, Francis Crick Enstitüsü Başkanı, İngiltere Hükümeti Bilim ve Teknoloji Konseyi Eş Başkanı (2025'te katıldı)

Yapay Zeka Destekli Malzeme Keşif Platformu Nasıl Çalışıyor?

CuspAI'nin platformu, geleneksel malzeme bilimini temelinden değiştiren bir 'tersine tasarım' yaklaşımı üzerine inşa edilmiştir .

Geleneksel yöntem: Bilinen bir malzeme ile başlayın, laboratuvarda test edin ve hangi özelliklere sahip olduğunu ölçün. Bu yavaş ve pahalıdır; genellikle her bir malzeme için on yıllık bir Ar-Ge süreci gerektirir.

CuspAI'nin yöntemi ('Tersine Tasarım'):

1. Hedef özellikleri belirleyin – Bir müşteri veya araştırmacı, ihtiyaç duyduğu kesin özellikleri girer (örneğin, 'belirli bir bant aralığına, yüksek termal iletkenliğe ve düşük galyum bağımlılığına sahip bir yarı iletken') .
2. Üretken yapay zeka adaylar oluşturur – Özel üretken modeller, daha önce hiç var olmamış, sıfırdan bu özellikleri karşılayacak şekilde tasarlanmış tamamen yeni moleküler ve kristal yapılar üretir .
3. Simülasyon ve filtreleme – Fizik tabanlı simülasyonlar ve pekiştirmeli öğrenme, adayları hızla değerlendirir ve tahmini performans, kararlılık ve sentezlenebilirliğe göre sıralar .
4. Fiziksel doğrulama – En iyi adaylar, gerçek dünyada sentez ve test için ortak laboratuvarlara (AI Materials Foundry ağı aracılığıyla) gönderilir. Bu, daha önce on yıl süren süreci aylara indirir .

Platform, 45'ten fazla kuruluşu (veri sağlayıcılar, laboratuvarlar, bilgi işlem ortakları ve bilimsel uzmanlar) bir araya getiren küresel bir ağ olan AI Materials Foundry ile birlikte kullanıma sunuldu. Ağın amacı, tüm keşiften doğrulamaya kadar olan süreci tek bir etmen tabanlı platform üzerinde yönetmektir . Kurucu üyeler arasında NVIDIA (bilgi işlem altyapısı sağlıyor) ve Meta'nın Temel Yapay Zeka Araştırma Ekibi (Atomlar için Evrensel Model - UMA'yı geliştiriyor) yer alıyor .

Temiz Enerji ve Yarı İletkenler İçin Uygulamalar

• Yarı iletkenler: CuspAI, Nvidia ve Meta ile birlikte, %99'u Çin kontrolünde olan galyum gibi kıt kaynakların yerini alabilecek yeni çip malzemeleri keşfetmek için çalışıyor. Bu sayede daha hızlı, daha soğuk ve jeopolitik olarak daha güvenli çipler üretilmesi hedefleniyor .
• Temiz enerji: Platform, daha iyi batarya elektrotları, katı hal elektrolitleri ve enerji depolama ve dönüşümü için daha verimli katalizörler tasarlıyor . CuspAI kurucu ortağı Max Welling, ayrıca 'sonsuza dek kalan kimyasalları' sudan uzaklaştırmak için moleküller geliştirdiklerini belirtti .
• Endüstriyel kaplamalar: Talep üzerine belirli dayanıklılık, iletkenlik veya termal özelliklere sahip yeni polimerlerin ve kaplamaların keşfi .

Şirket, 2025 yılında bir karbon yakalama malzemesini üretken tasarımdan sentez ve deneysel doğrulamaya kadar altı ayda taşıdığını iddia ediyor. Bu, platformunun hız avantajını gözler önüne seriyor .