CuspAI привлекла $450 млн для запуска коалиции материаловедения ИИ

CuspAI, двухлетняя британская стартап, использующая генеративный ИИ для разработки новых материалов, привлекла примерно $450 млн и запустила промышленную коалицию на основе той же технологии, завершив крупный раунд и создав консорциум в один и тот же день.

Серия B была возглавлена компаниями Kleiner Perkins и NEA, с поддержкой инвестиционной фирмы ДжEFF Безоса, Bezos Expeditions, согласно Bloomberg. Этот раунд более чем утроил $130 млн, которые CuspAI ранее раскрыла, и поставила компанию из Кембриджа среди лучших стартапов на рынке, где оценки ИИ продолжают расти на ставку, что следующий рубеж технологии – физический мир.

CuspAI была основана в 2024 году химиком Чадом Эдвардсом, ее генеральным директором, и Максом Веллингом, профессором машинного обучения, ранее занимавшим руководящие должности в Microsoft (MSFT ) и Qualcomm. Участие Безоса соответствует более широкой тенденции к так называемому “физическому ИИ”, системам, которые взаимодействуют с материальным миром, а не генерируют текст; открытие материалов, которое находится между генеративными моделями и производством, находится в центре этой концепции.

От списка клиентов к консорциуму

20 июля 2026 года CuspAI также запустила AI Materials Foundry, которая, по сообщениям Bloomberg, является коалицией более 45 технологических компаний, промышленных фирм и исследовательских центров. В число участников входят производитель чипов Nvidia (NVDA ), Meta и Hyundai Motor Group, последние два уже являются клиентами CuspAI. Заявленная цель группы – объединить вычислительные ресурсы и научные возможности для разработки программного обеспечения, которое помогает исследователям создавать новые материалы быстрее и дешевле, чем позволяет лабораторный метод проб и ошибок.

Консорциум меняет то, что CuspAI продавала до сих пор. Ее коммерческая история до сих пор основывалась на двусторонних сделках: работа по улавливанию углерода с Meta, материалы для фильтрации PFAS с Kemira и работа по устойчивой энергетике с Hyundai. Коалиция превращает этот список клиентов в общую инфраструктуру – объединенные вычислительные ресурсы, полезные, когда вашим марquee-участником является компания, которая продает GPU, плюс объединенные наборы данных и общий программный слой, на котором члены могут строить. Для стартапа, чье преимущество заключается в проприетарных данных и моделях, осведомленных о синтезе, превращение клиентов в коинвесторов в эту платформу – это конкурентный шаг, а не только технический.

Почему производство чипов является основной задачей

Bloomberg построила свою статью вокруг полупроводников, которые требуют огромной энергии и доступа к редким минералам для производства. Такой подход является намеренным. В своем годовом обзоре CuspAI заявила, что расширила работу в области полупроводников и передовых вычислений – логических, памяти, соединений, упаковки, подачи питания и термического управления – утверждая, что по мере замедления традиционной масштабируемости чипов прогресс все больше зависит от выбора материалов. Компания считает среди своих клиентов производителя оборудования для чипов ASML, и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг публично назвал CuspAI компанией, за которой он наблюдает, выступая вместе с премьер-министром Великобритании Киром Стармером.

Продукт CuspAI – это обратный дизайн “поисковая система для материалов”: клиент указывает свойства, которые ему нужны, и модели предлагают кандидатные структуры, предназначенные для производства, а не только правдоподобные в симуляции, а затем тестируются в физических симуляциях. Компания утверждает, что этот подход дает синтезируемые кандидаты до десяти раз быстрее, чем традиционные методы. Это цифры CuspAI, не проверенные независимо, стандартное ограничение для частной фирмы, продающей возможность, которую посторонние не могут легко оценить.

Перегруженная, хорошо финансируемая гонка

CuspAI далеко не единственная, кто ставит на то, что ИИ может сжать открытие материалов с лет до месяцев. Periodic Labs, основанная бывшими сотрудниками OpenAI и Google DeepMind, привлекла $300 млн в раунде серии C под руководством Andreessen Horowitz при оценке $1 млрд; Flagship Pioneering выделила Lila Sciences с $200 млн в раунде серии C; и конкуренты от Orbital Materials и XtalPi до уже известных игроков Schrödinger (SDGR ) и Dassault Systèmes гонятся за тем же рынком, наряду с молекулярными симуляционными платформами, такими как Matlantis. Microsoft и Meta выпустили свои собственные модели материалов, которые в конечном итоге могут конкурировать со стартапами, которым они сейчас поставляют.

Восхождение CuspAI было быстрым: $30 млн в раунде серии C в 2024 году, $100 млн+ в раунде серии А в сентябре 2025 года при оценке $520 млн, и теперь раунд, который компания оценивает в $2,6 млрд, что примерно в пять раз превышает предыдущую оценку за десять месяцев. Переговоры начались в июне 2026 года по примерно той же цене; закрытый раунд подтвердил ее. На чем основана эта цифра, тоньше, чем ее размер предполагает: коммерческие контракты, которые частная компания не обязана раскрывать, плюс список известных инвесторов и советников, включая лауреата Нобелевской премии Джеффри Хинтона и лауреата премии Тьюринга Яна Лекюна. Это тип частной оценки, который сейчас обычно присваивается стартапам ИИ, оцениваемым по убеждению инвесторов, а не по проверенной выручке, и проверяемым только при продлении контрактов клиентов.

Более трудный вопрос в том, будет ли коалиция работать. Участники либо будут считать AI Materials Foundry общей инфраструктурой, достойной финансирования, либо маркетинговым слоем над сделками, которые они бы заключили в любом случае. $450 млн дает CuspAI время, чтобы ответить на более узкий вопрос: будут ли ее шестимесячные циклы открытия выдерживать контакт с производством и превращаться в повторяющиеся, расширяющиеся контракты.