Une start-up britannique lève 450 millions de dollars pour bâtir un moteur de recherche de nouveaux matériaux
CuspAI a bouclé un tour de 450 millions de dollars pour une valorisation de 2,6 milliards, soutenu par le fonds de Jeff Bezos, Nvidia et le gouvernement britannique, afin d'utiliser l'IA pour trouver des matériaux qui n'existent pas encore.
CuspAI, installée à Cambridge, a levé 450 millions de dollars dans un tour de série B qui valorise l’entreprise à 2,6 milliards. Kleiner Perkins et New Enterprise Associates l’ont mené, avec la participation du gouvernement britannique, du fonds d’investissement de Jeff Bezos, d’AMD Ventures et de Lux Capital. Ce tour intervient environ un mois après les informations selon lesquelles CuspAI cherchait 400 millions à la même valorisation : petit signe de la vitesse à laquelle l’argent se dirige vers l’IA appliquée à la science plutôt qu’à la conversation.
L’activité est plus facile à imaginer que celle de la plupart des start-up IA. Au lieu de demander à un modèle d’écrire, CuspAI lui demande de trouver un matériau aux propriétés indiquées : un composé qui conduit à une certaine température, ou qui fonctionne sans métal rare tel que l’iridium ou le ruthénium. L’entreprise combine IA générative, simulation physique, planification de la synthèse réellement possible d’un composé et validation expérimentale en laboratoire. Elle a aussi créé l’AI Materials Foundry, coalition de plus de 45 partenaires dont Nvidia, Meta et Hyundai, et prévoit de s’étendre aux États-Unis, en Europe et en Asie-Pacifique depuis Singapour et plusieurs pôles de recherche.
L’intérêt des investisseurs relève de l’arithmétique plutôt que de l’enthousiasme. Découvrir un matériau signifiait traditionnellement des années de laboratoire, avec des candidats testés surtout par essais et erreurs éclairés, chaque expérience coûtant temps et argent. Si l’IA peut réduire des millions de candidats théoriques à quelques dizaines qui méritent vraiment d’être fabriqués, la partie physique et coûteuse du processus se raccourcit beaucoup. Notez le mot « réduire » : le modèle ne remplace pas le laboratoire, il décide ce que celui-ci doit essayer d’abord. C’est une affirmation plus modeste que « l’IA découvre de nouveaux matériaux », et aussi celle qui a le plus de chances de tenir.
Ce que cela signifie pour vous : Rien pour vos outils quotidiens, ni cette année. C’est le type d’histoire IA lent, dont le bénéfice, s’il arrive, se manifestera dans les années 2030 sous forme de meilleures batteries, de semi-conducteurs moins chers et d’une moindre dépendance aux métaux rares. Ce qu’il faut retenir aujourd’hui est la forme du secteur : à côté des chatbots, un capital sérieux va vers une IA qui lit simulations et molécules plutôt que des phrases. Réserve légitime : les tours de financement mesurent la conviction des investisseurs, non les résultats, et la découverte de matériaux a déjà produit des prédictions assurées que le laboratoire n’a pas confirmées.
Sources
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