CuspAI 獲 4.5 億美元 B 輪融資：Jeff Bezos 與英國主權 AI 基金聯手押注「材料搜尋引擎」

B 輪融資與估值

CuspAI 於 2026 年 7 月 20 日 完成了 4.5 億美元的 B 輪融資，投後估值達 26 億美元 。這與 2025 年 9 月 A 輪融資時的 5.2 億美元估值相比，增長了近五倍 。目前總募資金額已超過 6.7 億美元 。

本輪融資由 Kleiner Perkins 和 NEA 共同領投，Jeff Bezos 的 Bezos Expeditions 和英國主權 AI 基金（英國政府支持的創投基金）進行了重大參與 。最終融資金額高於《金融時報》2026 年 6 月最初報道的 4 億美元 。

B 輪投資者完整名單

確認的 B 輪投資者包括 ：

• 共同領投： Kleiner Perkins、New Enterprise Associates (NEA)
• 參與方： Bezos Expeditions、英國主權 AI 基金、Glade Brook Capital Partners、Lux Capital、AMD Ventures、StepStone Group、Invest-NL 以及 John Doerr

早期種子輪和 A 輪的投資者則包括 Hoxton Ventures（種子輪領投）、淡馬錫（Temasek）、Prosus、Basis Set Ventures、Giant Ventures 等 。

顧問委員會

CuspAI 組建了AI與科學領域中最豪華的顧問委員會之一 ：

• Geoffrey Hinton – 諾貝爾獎得主、圖靈獎得主，被譽為「AI 之父」
• Yann LeCun – 圖靈獎得主，Meta 首席 AI 科學家
• Abhi Talwalkar – AMD 董事會成員、LSI Corporation 前執行長（於 B 輪時加入）
• Martin van den Brink – 艾司摩爾（ASML）前總裁暨技術長（於 2025 年加入）
• Lord (John) Browne – 英國石油（BP）前執行長、法蘭西斯·克里克研究所主席、英國政府科學與技術委員會共同主席（於 2025 年加入）

AI 驅動的材料發現平台如何運作

CuspAI 的平台建立在一種「逆向設計」的方法之上，從根本上顛覆了傳統材料科學的流程 。

傳統方法： 從一種已知材料開始，在實驗室中測試，並測量其性質。這種方法既緩慢又昂貴——每種材料通常需要十年的研發時間。

CuspAI 的方法（「逆向設計」）：

1. 指定目標性質 – 客戶或研究人員輸入所需的確切性質（例如，「一種具有特定能隙、高導熱性且低鎵依賴度的半導體」）。
2. 生成式 AI 產生候選材料 – 專有的生成模型會產生從未有過的全新分子和晶體結構，從頭開始設計以符合這些規格 。
3. 模擬與篩選 – 基於物理的模擬和強化學習會快速評估這些候選材料，並根據預測的性能、穩定性和可合成性進行排序 。
4. 物理驗證 – 最佳候選材料會被送往合作實驗室（透過 AI Materials Foundry 網絡）進行實際合成和測試，將過去需要十年的過程壓縮到幾個月內 。

該平台與 AI Materials Foundry 同時推出，這是一個由超過 45 個組織組成的全球網絡，包括數據提供者、實驗室、運算合作夥伴和科學專家，旨在單一代理平台上協調從發現到驗證的完整流程 。創始成員包括 NVIDIA（提供運算基礎設施）和 Meta 基礎 AI 研究團隊（開發通用原子模型，即 UMA）。

在清潔能源與半導體領域的應用

• 半導體： CuspAI 正在與 Nvidia 和 Meta 合作，發現新的晶片材料，以取代像鎵這樣的稀缺資源——全球 99% 的鎵由中國控制——從而使晶片更快、更冷且在地緣政治上更安全 。
• 清潔能源： 該平台設計用於更好的電池電極、固態電解質和更高效的儲能與轉換催化劑的材料 。CuspAI 共同創辦人 Max Welling 表示，公司也正在「建構分子以去除水中的永久性化學物質」（PFAS）。
• 工業塗料： 按需發現具有特定耐用性、導電性或熱性能的新型聚合物和塗層 。

該公司聲稱，在 2025 年期間，他們已將一種碳捕集材料從生成設計到合成和實驗驗證的過程縮短至六個月，這充分說明了其平台的優勢 。