Công ty khởi nghiệp CuspAI, có trụ sở tại Cambridge (Anh), vừa công bố hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 450 triệu USD, đưa mức định giá doanh nghiệp lên khoảng 2,6 tỷ USD chỉ sau hai năm thành lập. Vòng đầu tư do Kleiner Perkins và NEA dẫn dắt, với sự tham gia của Bezos Expeditions – quỹ đầu tư của nhà sáng lập Amazon Jeff Bezos, Quỹ Sovereign AI của Chính phủ Anh cùng nhiều nhà đầu tư chiến lược như AMD Ventures, Lux Capital và Invest-NL.
Cùng thời điểm, CuspAI công bố sáng kiến AI Materials Foundry – một liên minh toàn cầu quy tụ hơn 45 doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu, trong đó có Nvidia, Meta, Hyundai, Applied Materials, Tokyo Electron và Lam Research, nhằm tăng tốc quá trình khám phá vật liệu bằng AI.
AI không chỉ tạo nội dung mà còn tạo ra vật liệu mới
Nếu AI tạo sinh (Generative AI) đang thay đổi cách con người tạo văn bản, hình ảnh hay phần mềm, thì CuspAI hướng đến một tham vọng lớn hơn: thiết kế các vật liệu hoàn toàn mới ở cấp độ nguyên tử.
Theo các nhà sáng lập Chad Edwards và Max Welling, nhiều giới hạn của ngành bán dẫn, năng lượng sạch và sản xuất tiên tiến hiện nay không nằm ở năng lực tính toán mà ở việc thế giới chưa sở hữu những vật liệu phù hợp. AI có thể rút ngắn quá trình vốn kéo dài nhiều năm xuống còn vài tuần hoặc vài tháng bằng cách kết hợp mô hình sinh dữ liệu, mô phỏng lượng tử, lập kế hoạch tổng hợp và xác thực thực nghiệm trong một quy trình thống nhất.
Nền tảng AI của CuspAI mang tên MIRA được thiết kế để thực hiện toàn bộ chu trình khám phá vật liệu: từ tạo cấu trúc vật liệu mới, mô phỏng đặc tính, đề xuất quy trình tổng hợp trong phòng thí nghiệm đến hỗ trợ kiểm chứng kết quả.
Bài toán lớn của ngành bán dẫn
Trong nhiều thập kỷ, tiến bộ của ngành bán dẫn phụ thuộc không chỉ vào thiết kế chip mà còn vào những đột phá về vật liệu.
Các công nghệ như chip 2 nm, transistor Gate-All-Around (GAA), đóng gói 3D, bộ nhớ HBM hay điện toán lượng tử đều đòi hỏi những vật liệu mới có khả năng dẫn điện, dẫn nhiệt hoặc chịu nhiệt tốt hơn.
Nhiều vật liệu quan trọng hiện nay như iridium hay ruthenium có trữ lượng hạn chế và chi phí rất cao. CuspAI kỳ vọng AI sẽ giúp phát hiện các vật liệu thay thế, giảm phụ thuộc vào tài nguyên khan hiếm, đồng thời cải thiện hiệu suất và độ bền của chip bán dẫn.
Từ AI tạo sinh đến "AI for Science"
Giới chuyên gia nhận định, AI đang bước vào giai đoạn mới mang tên AI for Science – sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết các bài toán khoa học nền tảng.
Thay vì chỉ hỗ trợ sáng tạo nội dung, AI sẽ trở thành công cụ khám phá tri thức mới trong vật lý, hóa học, sinh học và khoa học vật liệu. Đây được xem là một trong những hướng phát triển có giá trị kinh tế lớn nhất trong thập kỷ tới.
Việc Nvidia và Meta tham gia AI Materials Foundry cho thấy các tập đoàn công nghệ không chỉ quan tâm đến mô hình AI mà còn hướng tới việc xây dựng nền tảng khoa học phục vụ thế hệ chip và hạ tầng tính toán tiếp theo.
Jeff Bezos đặt cược vào "hạ tầng của tương lai"
Khoản đầu tư của Jeff Bezos phản ánh xu hướng mới của dòng vốn công nghệ.
Nếu trước đây các quỹ tập trung vào chatbot hay nền tảng AI tạo sinh, thì hiện nay sự quan tâm đang chuyển dần sang các công nghệ nền tảng có khả năng tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn, như vật liệu bán dẫn, pin thế hệ mới, lưu trữ năng lượng và công nghệ sản xuất.
Đối với Chính phủ Anh, CuspAI cũng được xem là một dự án chiến lược nhằm củng cố vị thế của quốc gia trong lĩnh vực AI và khoa học vật liệu, đồng thời thúc đẩy năng lực nghiên cứu và sản xuất công nghệ cao.
Mở ra cơ hội cho chuỗi cung ứng bán dẫn toàn cầu
Việc AI tham gia trực tiếp vào quá trình phát minh vật liệu có thể tạo ra những thay đổi sâu rộng đối với ngành công nghiệp bán dẫn.
Nếu thời gian nghiên cứu được rút ngắn đáng kể, các nhà sản xuất chip sẽ có cơ hội đưa nhanh hơn các công nghệ mới vào thương mại hóa, đồng thời giảm chi phí phát triển và hạn chế rủi ro trong chuỗi cung ứng nguyên liệu.
Đối với các quốc gia đang tham gia chuỗi cung ứng bán dẫn như Việt Nam, xu hướng này cũng đặt ra yêu cầu phải đầu tư mạnh hơn vào khoa học vật liệu, hóa học tính toán, AI ứng dụng và hạ tầng nghiên cứu. Trong kỷ nguyên AI, lợi thế cạnh tranh sẽ không chỉ đến từ năng lực sản xuất chip mà còn từ khả năng khám phá những vật liệu tạo nên thế hệ chip tiếp theo.
Có thể nói, sau cuộc đua GPU và mô hình ngôn ngữ lớn, khoa học vật liệu đang nổi lên như chiến trường công nghệ mới, nơi AI không còn đơn thuần hỗ trợ con người mà trực tiếp tham gia vào quá trình tạo ra các nền tảng vật chất cho nền kinh tế số trong nhiều thập kỷ tới.