CuspAI

CuspAI 是剑桥大学孵化的材料学 AI 平台，2024 年 6 月获 3000 万美元种子轮融资，Max Welling 教授任联合创始人兼首席 AI 官。平台基于生成式 AI 与高通量计算，面向全球科研、工业及投资机构，提供“需求-结构”一键式逆向设计服务。用户只需输入目标性能（如吸附 CO₂ 能力、导电率、机械强度等），系统即刻从数百万潜在分子中筛选并排序候选结构，同时给出合成路线与性能预测，显著缩短传统试错周期，加速新能源、碳捕集、半导体等关键材料的研发落地。

1. 自然语言搜索：用一句话描述“想要”的材料属性，AI 即时返回可合成候选分子。
2. 多目标优化：同时设定强度、成本、环境友好度等权重，系统给出帕累托前沿方案。
3. 可视化 3D 结构：点击即可旋转、缩放分子模型，查看键长、键角、晶体参数。
4. 性能预测报告：内置 DFT 级精度模型，预测吸附能、带隙、弹性模量等关键指标。
5. 合成路径推荐：自动生成最短、最省原料、最环保的实验路线，并标注所需试剂与设备。
6. 云端高通量计算：调用 GPU 集群并行评估上万结构，分钟级完成传统超算日级任务。
7. 开放 API：支持 Python / REST 接口，与企业 LIMS、实验室机器人无缝对接。
8. 数据共享社区：用户可发布、复现、Fork 他人材料方案，形成可追溯的知识图谱。
9. 合规与安全：符合 GDPR、ISO27001，支持私有云部署，保障工业配方机密。
10. 投资洞察面板：实时统计热门材料热度与专利风险，辅助 VC、企业战略部门决策。

• 高校课题组：研究生 5 分钟锁定 COF 候选，替代 3 周文献调研。
• 新能源企业：快速迭代钙钛矿配方，提高电池效率 1%。
• 碳捕集初创：筛选金属有机框架，降低 DAC 成本 20%。
• 投资机构：跟踪“固态电解质”热度曲线，提前布局 A 轮。
• 政府实验室：评估 PFAS 替代物环保指标，制定法规数据包。

• 剑桥背书：顶尖学术团队 + 3000 万美元融资，可信度高。
• 逆向设计：从性能反推结构，颠覆传统试错逻辑。
• 秒级响应：GPU 并行 + 预训练模型，分钟完成传统月级任务。
• 端到端：搜索-预测-合成-专利风险，全流程一站式。
• 开放生态：API + 社区，用户既是消费者也是贡献者。
• 绿色导向：内置碳足迹评估，优先推荐低能耗合成路线。