礪思資本領投，開物紀完成天使 + 輪數億元融資

來源：獵云網

3 月 24 日，AI4Materials 企業開物紀宣布完成天使 + 輪數億元融資。本輪由 Monolith 領投，光合創投、集富亞洲跟投，高瓴創投、IDG、藍馳創投、BV 百度風投、L2F 光源創業者基金等老股東超額加注。

本輪融資將主要用于深化材料大模型能力建設、推進多條自研材料管線的產業化落地，并持續強化全球頂尖復合型人才團隊建設。

作為一家構建 “模型 — 實驗 — 量產” 閉環系統的全棧式材料創新平臺，開物紀聚焦于材料 IP 的全流程閉環，從模型規模化訓練、推理、實驗驗證到噸級量產，致力于實現材料從 “發現” 到 “量產” 的高效轉化。

開物紀由 AI4Materials 領域國際領軍科學家陸子恒博士創立。陸博士曾任微軟研究院首席研究員及科學智能中心材料團隊負責人，長期從事大規模深度學習研發及其在材料設計領域的應用研究，并擁有 10 余年能源材料、實驗室與產業落地經驗。聯合創始人楊孟洋博士曾任微軟高級研究經理，具備光學、電子、材料交叉研發背景，曾領導團隊參與微軟存儲與材料研發項目，推動相關工作從概念驗證、原型系統搭建走向系統級部署。產業 CTO 任瑜博士擁有 20 余年產業落地經驗，曾于 BASF 等材料龍頭企業長期負責戰略選品、復雜技術體系的工程化與量產推進。

此外，公司已構建起一支覆蓋模型預訓練、Agentic AI、實驗室研發與產業轉化的頂級復合型團隊，核心成員來自 Microsoft Research、Google DeepMind、BASF、劍橋大學、帝國理工大學、哥倫比亞大學、清華大學、北京中關村學院等海內外一流產業機構與高校，形成了從底層研究、模型研發到工程放大的全鏈條能力，也使開物紀具備了 “以終為始” 的產業洞察。

開物紀堅持弱先驗約束的規模化 (scaling) 路線，已構建具備底層高并發機制的合成數據 (synthetic data) 與高通量物理實驗數據環境，通過大規模預訓練，讓模型學習更具泛化能力的材料與化學空間表示，提升對未知材料體系的搜索、生成與篩選能力，從而突破人為化學先驗對創新空間的限制，更高效地尋找高價值、突破性源頭材料 IP。基于這一能力，公司構建了 “Prophet 預測引擎 + Creator 生成引擎” 雙引擎架構。Prophet 用于高精度廣譜性質預測與篩選，Creator 面向跨元素體系的材料生成與逆向設計。與此同時，公司已建立百萬級高并發數據基礎設施，實驗室、自動化高通量平臺、公斤級驗證平臺也已啟動建設，正加快形成模型、實驗與工程協同推進的底層能力體系。

創始團隊在材料大模型與產業轉化方向已積累深厚經驗。相關研究已驗證 Scaling Law 在材料大模型中的有效性，并于 2025 年發表于《Nature》。在既往研究與產業實踐中，團隊亦曾推動多類高價值材料從模型設計走向實驗驗證與器件級落地：在固態電解質方向顯著壓縮研發周期；在熱管理材料方向首次在超 64 萬種無機晶體結構中系統探索熱導率分布，部分關鍵熱導材料被第三方驗證；在可回收 PCB 基板材料方向，已實現材料合成并加工出符合真實工況的器件級產品。這些積累構成了開物紀當前技術路線與能力體系的重要基礎。

開物紀堅持 “以終為始” 的推進方式，從項目立項開始即同步考慮可制造性、穩定性和放大約束，推動材料從實驗室迭代走向公斤級驗證、中試放大與真實工況應用。公司既推進自研材料管線，也與產業伙伴開展合作共研，探索 AI 材料領域的新商業模式。目前，公司已圍繞新能源電池、冷存儲、具身散熱材料、超導材料等高價值方向展開重點探索，并持續拓展更多具備產業潛力的材料場景。未來，開物紀將進一步深化模型 — 實驗閉環，推動多條材料管線的孵化與產業化交付。

開物紀創始人陸子恒博士表示：“AI 正以令人驚訝的速度改造現代社會。開物紀希望構建的不只是更快的研發工具，而是一套可復用、可放大的材料智能基礎設施，讓材料 IP 的產生從依賴個體經驗和低頻偶然，逐步走向可預測、可規模化。我們期待沿著這條路徑持續推進，從模型到量產，把真正有價值的材料做出來。”

領投方 Monolith 表示：“我們一直在關注 AI 與基礎科學的結合點，這個方向需要耐心。開物紀讓我們覺得不一樣的地方在于，他們不是只做一個好看的模型，而是從一開始就想清楚了大模型在材料領域該怎么用、用到哪、怎么落地。團隊對技術路線的判斷很清晰，同時也很務實，我們非常看好這種 ‘看得遠、走得穩’ 的思路。”