Discovered Materials 融资 900 万美元种子轮，让 AI agent 去解芯片散热
Discovered Materials 从 YC P26 批次出来，拿到 900 万美元种子轮，Lightspeed India Partners 领投，Y Combinator、Peak XV Partners 跟投，天使包括 Paul Graham、Gokul Rajaram 和 Thariq Shihipar。两位联合创始人 Advaith Sridhar 和 Akash Ramdas 十多年前在 IIT-Madras 认识。Akash 是斯坦福材料科学博士，做了十一年半导体材料研究。Advaith 在卡内基梅隆学 AI，在 Persona AI 和 Luma Labs 做过视频模型和 agent。
要解的问题是热，数字很残酷。2022 年的 H100 散 700 瓦。2024 年的 Blackwell 是 1.2 千瓦。今年的 Rubin 是 2.3 千瓦。英伟达和 AMD 几乎每一代都在把热设计功耗翻倍，而把热从裸片上导走的热界面材料，是全球最大几家化工公司捂了二十年的商业机密。一种新材料从实验做到进量产 fab，要好几年和好几亿美元——业内管这段叫死亡之谷。
真正值得细看的是架构。云端自主 agent 每天跑上千个虚拟材料假设，用围绕 Anthropic 模型搭的自定义 harness 生成候选。然后由团队自己训练的基础物理模型跑仿真，验证候选是不是真的成立。生成便宜且有创造力，验证昂贵且必须可信。这个切分今年出现在每一个认真的 AI for Science 系统里，也正是编程 agent 那个圈子付了学费才学会的同一课。
在 YC 三个月里，他们仿真、合成并实测出了性能对得上那些化工巨头卖了二十年的产品的热界面材料。他们还放出了几百种发现的材料，以及 Material Discovery Bench——第一个针对真实半导体问题的 agent 材料发现基准。把基准和结果一起放出来是对的直觉，这个领域现在还没有一套共识办法，去分辨一个真发现和一篇写得好的新闻稿。
https://discoveredmaterials.com/
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要解的问题是热，数字很残酷。2022 年的 H100 散 700 瓦。2024 年的 Blackwell 是 1.2 千瓦。今年的 Rubin 是 2.3 千瓦。英伟达和 AMD 几乎每一代都在把热设计功耗翻倍，而把热从裸片上导走的热界面材料，是全球最大几家化工公司捂了二十年的商业机密。一种新材料从实验做到进量产 fab，要好几年和好几亿美元——业内管这段叫死亡之谷。
真正值得细看的是架构。云端自主 agent 每天跑上千个虚拟材料假设，用围绕 Anthropic 模型搭的自定义 harness 生成候选。然后由团队自己训练的基础物理模型跑仿真，验证候选是不是真的成立。生成便宜且有创造力，验证昂贵且必须可信。这个切分今年出现在每一个认真的 AI for Science 系统里，也正是编程 agent 那个圈子付了学费才学会的同一课。
在 YC 三个月里，他们仿真、合成并实测出了性能对得上那些化工巨头卖了二十年的产品的热界面材料。他们还放出了几百种发现的材料，以及 Material Discovery Bench——第一个针对真实半导体问题的 agent 材料发现基准。把基准和结果一起放出来是对的直觉，这个领域现在还没有一套共识办法，去分辨一个真发现和一篇写得好的新闻稿。
https://discoveredmaterials.com/
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