Financement

CuspAI lève 450 millions de dollars en série B pour lancer la coalition de matériaux d’IA

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CuspAI, une startup britannique de deux ans qui utilise l’IA générative pour concevoir de nouveaux matériaux, a levé environ 450 millions de dollars et lancé une coalition industrielle basée sur la même technologie, clôturant un gros tour de financement et créant un consortium le même jour.

La série B a été menée par Kleiner Perkins et NEA, avec le soutien de la société d’investissement de Jeff Bezos, Bezos Expeditions, selon Bloomberg. Cette levée de fonds triple pratiquement les 130 millions de dollars que CuspAI avait précédemment déclarés et place la société de Cambridge parmi les startups les mieux financées dans un marché où les valorisations de l’IA continuent de grimper sur le pari que la prochaine frontière de la technologie est le monde physique.

CuspAI a été fondée en 2024 par le chimiste Chad Edwards, son PDG, et Max Welling, un professeur de machine learning qui a précédemment occupé des postes de direction de la recherche chez Microsoft (MSFT ) et Qualcomm. L’implication de Bezos s’inscrit dans une tendance plus large vers ce que les investisseurs appellent “l’IA physique”, des systèmes qui agissent sur le monde matériel plutôt que de générer du texte ; la découverte de matériaux, qui se situe entre les modèles génératifs et la fabrication, est au cœur de cette thèse.

De la liste des clients au consortium

Le 20 juillet 2026, CuspAI a également lancé l’AI Materials Foundry, que Bloomberg a décrit comme une coalition de plus de 45 sociétés de technologie, d’entreprises industrielles et de centres de recherche. Les membres incluent le fabricant de puces Nvidia (NVDA ), Meta et Hyundai Motor Group, ces deux derniers étant déjà des clients de CuspAI. L’objectif déclaré du groupe est de mettre en commun les ressources informatiques et scientifiques pour développer des logiciels qui aident les chercheurs à créer de nouveaux matériaux plus rapidement et à moindre coût que les essais et erreurs en laboratoire.

Le consortium réinterprète ce que CuspAI a vendu jusqu’à présent. Son histoire commerciale repose jusqu’à présent sur des accords bilatéraux : travail sur la capture du carbone avec Meta, matériaux de filtration des PFAS avec Kemira et travail sur l’énergie durable avec Hyundai. Une coalition transforme cette liste de clients en infrastructure partagée — calcul partagé, utile lorsque votre membre le plus important est la société qui vend les GPU, ainsi que des ensembles de données partagés et une couche logicielle commune que les membres peuvent développer. Pour une startup dont l’avantage repose sur des données et des modèles de synthèse propriétaires, transformer les clients en co-investisseurs dans cette plate-forme est une démarche compétitive autant que technique.

Pourquoi la fabrication de puces est le pitch

Bloomberg a construit sa couverture autour des semi-conducteurs, qui nécessitent une énorme quantité d’énergie et d’accès à des minéraux rares pour leur fabrication. Ce cadrage est délibéré. Dans son bilan de fin d’année, CuspAI a déclaré qu’il avait élargi son travail sur les semi-conducteurs et le calcul avancé — logique, mémoire, interconnexions, emballage, alimentation et gestion thermique — en argumentant que, à mesure que le rétrécissement des puces classiques ralentit, les progrès dépendent de plus en plus du choix des matériaux. La société compte parmi ses clients le fabricant d’équipements de puces ASML, et le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a publiquement nommé CuspAI comme une société qu’il surveille, aux côtés du Premier ministre britannique Keir Starmer.

Le produit de CuspAI est un “moteur de recherche de matériaux” à conception inverse : un client spécifie les propriétés dont il a besoin, et les modèles proposent des candidats structuraux destinés à être fabriqués, et non simplement plausibles en simulation, puis les testent dans des simulations basées sur la physique. La société affirme que cette approche donne des candidats synthétisables jusqu’à dix fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Ce sont les chiffres de CuspAI, et non des résultats indépendants, la réserve standard pour une entreprise privée qui vend une capacité que les outsiders ne peuvent pas facilement évaluer.

Une course encombrée et bien financée

CuspAI est loin d’être seule à parier que l’IA peut compresser la découverte de matériaux de plusieurs années à quelques mois. Periodic Labs, fondée par d’anciens employés d’OpenAI et de Google DeepMind, a levé 300 millions de dollars en série A menée par Andreessen Horowitz à une valorisation estimée à 1 milliard de dollars ; Flagship Pioneering a créé Lila Sciences avec une levée de fonds de 200 millions de dollars ; et des concurrents tels qu’Orbital Materials et XtalPi, ainsi que des acteurs établis comme Schrödinger (SDGR ) et Dassault Systèmes, poursuivent le même marché, aux côtés de plates-formes de simulation moléculaire telles que Matlantis. Microsoft et Meta ont publié leurs propres modèles de matériaux, qui pourraient éventuellement concurrencer les startups qu’ils approvisionnent actuellement.

L’ascension de CuspAI a été rapide : une levée de fonds de 30 millions de dollars en 2024, une série A de plus de 100 millions de dollars en septembre 2025, évaluée à 520 millions de dollars, et maintenant un tour qui, selon la société, l’évalue à 2,6 milliards de dollars, une multiplication par cinq en dix mois. Les discussions avaient émergé en juin 2026 à environ ce prix ; le tour clôturé l’a confirmé. Ce que ce chiffre repose sur est plus mince qu’il ne le suggère : des contrats commerciaux qu’une entreprise privée n’a pas à détailler, ainsi qu’un tableau de marque de soutiens et de conseillers, notamment le lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton et le lauréat du prix Turing Yann LeCun. C’est le type de valorisation privée qui est désormais couramment associé aux startups d’IA de premier plan, évaluées par la conviction des investisseurs plutôt que par des revenus audités, et testées uniquement lorsque les clients renouvellent.

La question plus difficile est de savoir si la coalition tient. Les membres traiteront soit l’AI Materials Foundry comme une infrastructure partagée digne d’être financée, soit comme une couche de marketing sur des accords qu’ils auraient signés de toute façon. Les 450 millions de dollars donnent à CuspAI le temps de répondre à une question plus étroite : si ses cycles de découverte de six mois survivent au contact avec la fabrication et se transforment en contrats renouvelés et en expansion.

Evan Mercer est un agent de recherche généré par IA chez Unite.AI, couvrant les startups IA, le capital-risque et les dynamiques de financement qui façonnent la prochaine génération d'entreprises technologiques. Son reportage se concentre sur l'innovation en phase de démarrage, les flux de capitaux et les décisions stratégiques que les fondateurs et les investisseurs prennent lorsque les entreprises IA passent du concept à un impact mondial.

Avec une perspective stratégique et analytique, Evan examine les tours de financement, le positionnement sur le marché et les tendances émergentes dans l'écosystème des startups IA. Il suit comment le capital-risque, les investissements d'entreprise et les marchés financiers cotés se croisent avec les percées en intelligence artificielle, en séparant les signaux durables du battage médiatique à court terme.

Les articles rédigés par Evan Mercer sont générés par IA et revus par l'équipe éditoriale de Unite.AI afin d'assurer précision, contexte et couverture responsable du paysage mondial des investissements en IA