Cốt lõi của CuspAI là cách tiếp cận "thiết kế ngược" (inverse design), đảo ngược hoàn toàn khoa học vật liệu truyền thống . Thay vì bắt đầu với một vật liệu đã biết và đo đạc các tính chất của nó, người dùng bắt đầu bằng cách chỉ ra chính xác các tính chất họ cần—ví dụ, một chất bán dẫn có độ rộng vùng cấm (bandgap) cụ thể, độ dẫn nhiệt cao và ít phụ thuộc vào gali—và nền tảng này sẽ tạo ra các cấu trúc phân tử và tinh thể hoàn toàn mới, được thiết kế từ đầu để đáp ứng các thông số kỹ thuật đó .

Vòng gọi vốn Series B và Định giá

CuspAI đã chốt thành công vòng Series B trị giá 450 triệu USD vào ngày 20 tháng 7 năm 2026, với mức định giá hậu đầu tư là 2,6 tỷ USD . Đây là mức tăng gần gấp năm lần so với định giá 520 triệu USD tại vòng Series A vào tháng 9 năm 2025 . Tổng số vốn huy động được đến nay đã vượt quá 670 triệu USD .

Vòng gọi vốn này do Kleiner Perkins và NEA đồng dẫn đầu, với sự tham gia đáng kể từ Bezos Expeditions (công ty đầu tư gia đình của Jeff Bezos) và Quỹ AI Quốc gia Anh (quỹ đầu tư mạo hiểm do chính phủ Anh hậu thuẫn) . Quy mô vòng gọi vốn thực tế lớn hơn con số 400 triệu USD được Financial Times đưa tin ban đầu vào tháng 6 năm 2026 .

Danh sách đầy đủ các nhà đầu tư Series B

Các nhà đầu tư đã được xác nhận trong vòng Series B bao gồm :

• Đồng dẫn đầu: Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Các nhà đầu tư tham gia: Bezos Expeditions, Quỹ AI Quốc gia Anh, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL, và John Doerr

Các nhà đầu tư trước đó từ vòng hạt giống (seed) và Series A bao gồm Hoxton Ventures (dẫn đầu vòng hạt giống), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures, và những quỹ khác .

Ban Cố vấn

CuspAI đã tập hợp một trong những ban cố vấn xuất sắc nhất trong lĩnh vực AI và khoa học :

• Geoffrey Hinton – Người đoạt giải Nobel và giải Turing, thường được gọi là "cha đẻ của AI"
• Yann LeCun – Người đoạt giải Turing, Nhà khoa học AI trưởng của Meta
• Abhi Talwalkar – Thành viên hội đồng quản trị AMD, cựu CEO của LSI Corporation (tham gia tại vòng Series B)
• Martin van den Brink – cựu Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ của ASML (tham gia năm 2025)
• Ngài (John) Browne – cựu CEO của BP, Chủ tịch Viện Francis Crick, đồng Chủ tịch Hội đồng Khoa học và Công nghệ của Chính phủ Anh (tham gia năm 2025)

Cách thức hoạt động của nền tảng khám phá vật liệu AI

Nền tảng của CuspAI được xây dựng dựa trên cách tiếp cận "thiết kế ngược" (inverse design), đảo ngược hoàn toàn khoa học vật liệu truyền thống .

Phương pháp truyền thống: Bắt đầu với một vật liệu đã biết, thử nghiệm nó trong phòng thí nghiệm, và đo đạc xem nó có những tính chất gì. Cách này chậm và tốn kém—thường phải mất cả thập kỷ nghiên cứu và phát triển (R&D) cho mỗi vật liệu.

Phương pháp của CuspAI ("Thiết kế ngược"):

1. Xác định các tính chất mục tiêu – Khách hàng hoặc nhà nghiên cứu nhập vào các tính chất cụ thể cần có (ví dụ: "một chất bán dẫn có độ rộng vùng cấm cụ thể, độ dẫn nhiệt cao và ít phụ thuộc vào gali") .
2. AI tạo sinh tạo ra các ứng viên – Các mô hình tạo sinh độc quyền tạo ra các cấu trúc phân tử và tinh thể hoàn toàn mới chưa từng tồn tại, được thiết kế từ đầu để phù hợp với các thông số kỹ thuật đó .
3. Mô phỏng và sàng lọc – Các mô phỏng dựa trên vật lý và học tăng cường (reinforcement learning) nhanh chóng đánh giá các ứng viên, xếp hạng chúng dựa trên hiệu suất dự đoán, độ ổn định và khả năng tổng hợp .
4. Kiểm chứng thực tế – Các ứng viên hàng đầu được gửi đến các phòng thí nghiệm đối tác (thông qua mạng lưới AI Materials Foundry) để tổng hợp và thử nghiệm trong thế giới thực, rút ngắn quá trình từng mất cả thập kỷ xuống còn vài tháng .

Nền tảng này ra mắt đồng thời với AI Materials Foundry, một mạng lưới toàn cầu gồm hơn 45 tổ chức—bao gồm các nhà cung cấp dữ liệu, phòng thí nghiệm, đối tác điện toán và chuyên gia khoa học—để điều phối toàn bộ quy trình từ khám phá đến kiểm chứng trên một nền tảng tác tử (agentic platform) duy nhất . Các thành viên sáng lập bao gồm NVIDIA (cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán) và Nhóm Nghiên cứu AI Cơ bản của Meta (phát triển Mô hình Phổ quát cho Nguyên tử, hay UMA) .

Ứng dụng cho Năng lượng sạch và Chất bán dẫn

• Chất bán dẫn: CuspAI đang hợp tác với Nvidia và Meta để khám phá các vật liệu chip mới có thể thay thế các nguồn tài nguyên khan hiếm như gali—99% nguồn cung gali đang do Trung Quốc kiểm soát—giúp tạo ra những con chip nhanh hơn, mát hơn và an toàn hơn về mặt địa chính trị .
• Năng lượng sạch: Nền tảng này thiết kế vật liệu cho các điện cực pin tốt hơn, chất điện phân thể rắn (solid-state electrolytes), và các chất xúc tác hiệu quả hơn cho việc lưu trữ và chuyển đổi năng lượng . Đồng sáng lập CuspAI, Max Welling, cho biết công ty cũng đang "xây dựng các phân tử để loại bỏ hóa chất vĩnh viễn (forever chemicals) khỏi nước" .
• Lớp phủ công nghiệp: Khám phá các loại polymer và lớp phủ mới với các đặc tính về độ bền, độ dẫn điện hoặc nhiệt cụ thể theo yêu cầu .

Công ty tuyên bố đã đưa một vật liệu thu giữ carbon từ thiết kế tạo sinh, thông qua tổng hợp và kiểm chứng thực nghiệm chỉ trong sáu tháng trong năm 2025, minh họa cho lợi thế về tốc độ của nền tảng này .

Cốt lõi của CuspAI là cách tiếp cận "thiết kế ngược" (inverse design), đảo ngược hoàn toàn khoa học vật liệu truyền thống . Thay vì bắt đầu với một vật liệu đã biết và đo đạc các tính chất của nó, người dùng bắt đầu bằng cách chỉ ra chính xác các tính chất họ cần—ví dụ, một chất bán dẫn có độ rộng vùng cấm (bandgap) cụ thể, độ dẫn nhiệt cao và ít phụ thuộc vào gali—và nền tảng này sẽ tạo ra các cấu trúc phân tử và tinh thể hoàn toàn mới, được thiết kế từ đầu để đáp ứng các thông số kỹ thuật đó .

Vòng gọi vốn Series B và Định giá

CuspAI đã chốt thành công vòng Series B trị giá 450 triệu USD vào ngày 20 tháng 7 năm 2026, với mức định giá hậu đầu tư là 2,6 tỷ USD . Đây là mức tăng gần gấp năm lần so với định giá 520 triệu USD tại vòng Series A vào tháng 9 năm 2025 . Tổng số vốn huy động được đến nay đã vượt quá 670 triệu USD .

Vòng gọi vốn này do Kleiner Perkins và NEA đồng dẫn đầu, với sự tham gia đáng kể từ Bezos Expeditions (công ty đầu tư gia đình của Jeff Bezos) và Quỹ AI Quốc gia Anh (quỹ đầu tư mạo hiểm do chính phủ Anh hậu thuẫn) . Quy mô vòng gọi vốn thực tế lớn hơn con số 400 triệu USD được Financial Times đưa tin ban đầu vào tháng 6 năm 2026 .

Danh sách đầy đủ các nhà đầu tư Series B

Các nhà đầu tư đã được xác nhận trong vòng Series B bao gồm :

• Đồng dẫn đầu: Kleiner Perkins, New Enterprise Associates (NEA)
• Các nhà đầu tư tham gia: Bezos Expeditions, Quỹ AI Quốc gia Anh, Glade Brook Capital Partners, Lux Capital, AMD Ventures, StepStone Group, Invest-NL, và John Doerr

Các nhà đầu tư trước đó từ vòng hạt giống (seed) và Series A bao gồm Hoxton Ventures (dẫn đầu vòng hạt giống), Temasek, Prosus, Basis Set Ventures, Giant Ventures, và những quỹ khác .

Ban Cố vấn

CuspAI đã tập hợp một trong những ban cố vấn xuất sắc nhất trong lĩnh vực AI và khoa học :

• Geoffrey Hinton – Người đoạt giải Nobel và giải Turing, thường được gọi là "cha đẻ của AI"
• Yann LeCun – Người đoạt giải Turing, Nhà khoa học AI trưởng của Meta
• Abhi Talwalkar – Thành viên hội đồng quản trị AMD, cựu CEO của LSI Corporation (tham gia tại vòng Series B)
• Martin van den Brink – cựu Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ của ASML (tham gia năm 2025)
• Ngài (John) Browne – cựu CEO của BP, Chủ tịch Viện Francis Crick, đồng Chủ tịch Hội đồng Khoa học và Công nghệ của Chính phủ Anh (tham gia năm 2025)

Cách thức hoạt động của nền tảng khám phá vật liệu AI

Nền tảng của CuspAI được xây dựng dựa trên cách tiếp cận "thiết kế ngược" (inverse design), đảo ngược hoàn toàn khoa học vật liệu truyền thống .

Phương pháp truyền thống: Bắt đầu với một vật liệu đã biết, thử nghiệm nó trong phòng thí nghiệm, và đo đạc xem nó có những tính chất gì. Cách này chậm và tốn kém—thường phải mất cả thập kỷ nghiên cứu và phát triển (R&D) cho mỗi vật liệu.

Phương pháp của CuspAI ("Thiết kế ngược"):

1. Xác định các tính chất mục tiêu – Khách hàng hoặc nhà nghiên cứu nhập vào các tính chất cụ thể cần có (ví dụ: "một chất bán dẫn có độ rộng vùng cấm cụ thể, độ dẫn nhiệt cao và ít phụ thuộc vào gali") .
2. AI tạo sinh tạo ra các ứng viên – Các mô hình tạo sinh độc quyền tạo ra các cấu trúc phân tử và tinh thể hoàn toàn mới chưa từng tồn tại, được thiết kế từ đầu để phù hợp với các thông số kỹ thuật đó .
3. Mô phỏng và sàng lọc – Các mô phỏng dựa trên vật lý và học tăng cường (reinforcement learning) nhanh chóng đánh giá các ứng viên, xếp hạng chúng dựa trên hiệu suất dự đoán, độ ổn định và khả năng tổng hợp .
4. Kiểm chứng thực tế – Các ứng viên hàng đầu được gửi đến các phòng thí nghiệm đối tác (thông qua mạng lưới AI Materials Foundry) để tổng hợp và thử nghiệm trong thế giới thực, rút ngắn quá trình từng mất cả thập kỷ xuống còn vài tháng .

Nền tảng này ra mắt đồng thời với AI Materials Foundry, một mạng lưới toàn cầu gồm hơn 45 tổ chức—bao gồm các nhà cung cấp dữ liệu, phòng thí nghiệm, đối tác điện toán và chuyên gia khoa học—để điều phối toàn bộ quy trình từ khám phá đến kiểm chứng trên một nền tảng tác tử (agentic platform) duy nhất . Các thành viên sáng lập bao gồm NVIDIA (cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán) và Nhóm Nghiên cứu AI Cơ bản của Meta (phát triển Mô hình Phổ quát cho Nguyên tử, hay UMA) .

Ứng dụng cho Năng lượng sạch và Chất bán dẫn

• Chất bán dẫn: CuspAI đang hợp tác với Nvidia và Meta để khám phá các vật liệu chip mới có thể thay thế các nguồn tài nguyên khan hiếm như gali—99% nguồn cung gali đang do Trung Quốc kiểm soát—giúp tạo ra những con chip nhanh hơn, mát hơn và an toàn hơn về mặt địa chính trị .
• Năng lượng sạch: Nền tảng này thiết kế vật liệu cho các điện cực pin tốt hơn, chất điện phân thể rắn (solid-state electrolytes), và các chất xúc tác hiệu quả hơn cho việc lưu trữ và chuyển đổi năng lượng . Đồng sáng lập CuspAI, Max Welling, cho biết công ty cũng đang "xây dựng các phân tử để loại bỏ hóa chất vĩnh viễn (forever chemicals) khỏi nước" .
• Lớp phủ công nghiệp: Khám phá các loại polymer và lớp phủ mới với các đặc tính về độ bền, độ dẫn điện hoặc nhiệt cụ thể theo yêu cầu .

Công ty tuyên bố đã đưa một vật liệu thu giữ carbon từ thiết kế tạo sinh, thông qua tổng hợp và kiểm chứng thực nghiệm chỉ trong sáu tháng trong năm 2025, minh họa cho lợi thế về tốc độ của nền tảng này .