本輪融資由Lightspeed領投，將擴大公司人工智慧代理的規模，壓縮多年材料研發時間，縮短從實驗室到工廠的生產週期

舊金山--(美國商業資訊)--致力於開發人工智慧代理，以發掘並加速半導體晶片新材料採用進程的公司Discovered Materials今日宣布完成900萬美元種子輪融資。該公司同時發布了由前沿人工智慧模型所發現的數百種新材料，以及Material Discovery Bench——這是首個針對現實世界半導體晶片問題所設計的、以代理程式為基礎的材料發現基準測試平台。

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本輪融資由Lightspeed India Partners領投，Y Combinator和Peak XV Partners跟投，天使投資人包括Paul Graham、Gokul Rajaram和Thariq Shihipar。這筆資金將加速公司實現其使命：使新材料的發現速度足以滿足人工智慧對運算能力的需求。

「人工智慧正在催生對更高性能晶片的空前需求，但新材料投產速度緩慢，嚴重限制了晶片研發的進展。Akash和Advaith擁有難得的深厚材料科學專長和前沿人工智慧工程技術，這使得他們能夠將數年的材料研發壓縮到幾天之內完成。」Lightspeed India Venture Partners合夥人Heman Mohapatra表示，「我們很高興能與Discovered Materials合作，共同構建半導體創新的未來，首先將著手解決發熱的晶片所面臨的迫切散熱問題。」

人工智慧晶片面臨散熱難題。如今，GPU的熱通量約為140 W/cm²——比太空梭重返地球大氣層時的錐體溫度還要高，而且這個問題還在惡化。正是由於這種高溫，資料中心才會消耗巨量的電力和水。新型材料可以從兩個方面著手解決這個問題：一方面，透過實現3D堆疊來減少發熱，另一方面則在熱量產生後加速散熱。但目前，將一種新材料從科學實驗轉化為工業生產，需要數年時間和數億美元的投入。Discovered Materials建構的人工智慧代理，可以將數月的跨學科研究壓縮到幾天之內完成，涵蓋了模擬、合成和實驗驗證。

為了研究人工智慧代理的快速發展並評估其能力，該公司今天發布了數百種由前沿人工智慧模型發現、適用於半導體應用的新材料，同時發布的還有材料發現基準測試平台——Material Discovery Bench，該平台由來自工業界和學術界的專家共同構建，用於追蹤前沿模型在因應該問題上的性能。公司將繼續建構用於在模擬與實驗環境中測試人工智慧發現材料的評估工具。

「過去50年來，運算技術的進步推動了大部分技術的發展，但當今晶片的能效比人類大腦低至少10,000倍。」Discovered Materials共同創辦人Akash Ramdas表示，「新材料是我們彌合這一差距的關鍵。在過去的三個月內，我們研發出了新型導熱材料，其性能可媲美全球最大化工企業耗費數年才開發出的產品。」

共同創辦人Advaith Sridhar和Akash Ramdas於十多年前在印度理工學院馬德拉斯分校相識。Akash擁有史丹佛大學材料科學博士學位，並在過去11年中致力於半導體晶片新材料的研究，他關於新型奈米互連技術的研究成果曾一度成為史丹佛大學工程學院2025年最受關註的焦點。Advaith曾在卡內基美隆大學學習人工智慧，並曾在Persona AI（已被收購）和Luma Labs擔任研究工程師，負責建立影片模型和代理。此次種子輪融資將用於擴大團隊和實驗室規模，並提升公司人工智慧研究代理的研發能力。

關於Discovered Materials

Discovered Materials致力於開發人工智慧代理，以發掘並加速半導體晶片新材料採用進程，並以製造出性能堪比人腦的晶片為使命。如需瞭解更多資訊，請造訪：discoveredmaterials.com。

Discovered Materials創辦人：Akash（左）和Advaith（右）