Una empresa emergente británica recauda 450 millones de dólares para crear un buscador de nuevos materiales
CuspAI ha cerrado una ronda de 450 millones de dólares con una valoración de 2.600 millones, respaldada por el fondo de Jeff Bezos, Nvidia y el Gobierno británico, para utilizar IA en la búsqueda de materiales que aún no existen.
CuspAI, con sede en Cambridge, ha recaudado 450 millones de dólares en una ronda de serie B que valora la empresa en 2.600 millones. La operación fue liderada por Kleiner Perkins y New Enterprise Associates, con la participación del Gobierno británico, el fondo de inversión de Jeff Bezos, AMD Ventures y Lux Capital. La ronda llega aproximadamente un mes después de que se informara de que CuspAI buscaba 400 millones de dólares con la misma valoración, una pequeña muestra de la rapidez con la que el capital se está desplazando hacia la IA aplicada a la ciencia, en vez de al chat.
Lo que hace la empresa resulta más fácil de visualizar que el trabajo de la mayoría de las compañías emergentes de IA. En vez de pedirle a un modelo que escriba por ti, CuspAI le pide que encuentre un material con las propiedades que indiques: un compuesto que conduzca a una temperatura determinada o uno que funcione sin un metal escaso como el iridio o el rutenio. Combina IA generativa, simulación física, planificación de cómo podría sintetizarse realmente un compuesto y validación experimental en el laboratorio. La empresa también ha creado AI Materials Foundry, una coalición de más de 45 socios, entre ellos Nvidia, Meta y Hyundai, y planea expandirse por Estados Unidos, Europa y Asia-Pacífico, con operaciones en Singapur y varios centros de investigación.
La razón por la que esto atrae a los inversores es una cuestión de aritmética, no de entusiasmo. Tradicionalmente, descubrir un material nuevo ha supuesto años de trabajo de laboratorio, probando candidatos principalmente mediante ensayo y error fundamentado, con cada experimento consumiendo tiempo y dinero. Si la IA puede reducir millones de candidatos teóricos a unas pocas decenas que merezca la pena fabricar, la costosa parte física del proceso se acorta considerablemente. Conviene fijarse en la palabra «reducir»: el modelo no sustituye al laboratorio, sino que decide qué debería probar primero. Es una afirmación más modesta que «la IA descubre nuevos materiales» y también la que tiene más probabilidades de sostenerse.
Qué significa esto para ti: Nada en tus herramientas cotidianas y nada durante este año. Esta es una de esas historias lentas sobre IA cuyo fruto, si llega, aparecerá como mejores baterías, semiconductores más baratos y una menor dependencia de metales escasos en algún momento de la década de 2030. Lo que sí merece la pena extraer ahora es la forma que está adoptando el sector: junto a los chatbots, se está destinando una cantidad considerable de capital a una IA que lee simulaciones y moléculas, no frases. Una reserva razonable: las rondas de financiación miden la convicción de los inversores, no los resultados, y la búsqueda de materiales ya ha generado antes predicciones seguras que el laboratorio no confirmó.
Fuentes
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