源码资本与金雨茂物联合领投,创材深造完成近亿元A+轮融资,AI材料研发闭环率先跑通

源码资本与金雨茂物联合领投，创材深造完成近亿元A+轮融资，AI材料研发闭环率先跑通

金属材料AI for Science行业迎来一笔标志性融资。日前，创材深造（Deep Material）正式宣布完成近亿元人民币A+轮融资，本轮融资由老股东源码资本与新股东金雨茂物联合领投，亿宸资本等机构跟投。这是继2025年先后完成由合世家资本、晨晖资本参与的数千万元A轮系列融资后，公司在不到一年时间内再度获得资本加注。在AI4S赛道从模型能力竞争转向产业落地能力的行业拐点上，这轮融资的完成，标志着资本市场对创材深造“真实数据驱动研发闭环”路径的认可。

创材深造成立于2021年，是一家专注AI与高端金属材料研发深度融合的硬科技企业。公司创始人王轩泽毕业于上海交通大学人工智能方向，成长于材料世家，于2015年即意识到AI变革材料研发的潜力，并在五年后判断技术与数据条件已趋成熟，遂投身创业。公司核心团队自成立之初便组建了专门的AI团队与材料团队，具备跨学科综合研发能力。与多数AI材料创业公司从算法或文献数据切入不同，创材深造选择了一条更“重”的路线：自研高通量设备、自建自动化实验室，以真实物理实验数据驱动材料研发。

目前，创材深造已率先完成AI材料研发的完整闭环，构建起由四大核心模块支撑的智能研发系统。其中，M-Cortex作为材料专用垂类大模型与智能调度中枢，能够基于文献、历史数据与研发经验自动生成科学假设与候选配方，并调度后续环节完成验证；M-Science负责材料计算与候选筛选；M-Lab自动化高通量实验室已迭代至3.0版本，实现实验数据生产效率数百倍提升，单条原始数据存储规模超过10GB；M-Data则是行业中最适配AI训练的材料数据集，数据量超过10万条，且涵盖实验全过程与失败结果。基于这套系统，公司已发布近20款全自主知识产权的高性能金属材料，其中多款已实现量产落地，将材料研发周期从传统的5至10年压缩至2至3个月，成本降至原来的十分之一。

本轮融资的资金用途，指向的正是这套系统的规模化复制与能力外溢。据悉，本轮资金将主要用于核心智能系统M-Loop的持续研发、M-Lab高通量实验平台的复制扩产、M-Data数据集的持续积累、分布式自驱实验室网络OPL（One Person Lab）建设，以及顶尖复合型人才引进。这意味着创材深造正从“跑通闭环”阶段迈向“放大闭环”阶段，通过扩大数据生产规模与实验网络覆盖，将AI研发能力从当前已落地的材料品类，逐步复制到更广泛的金属材料领域。

从行业视角来看，创材深造此轮融资的时机与产业节奏高度吻合。当前，AI for Science正进入“基础设施竞争”的深水区，模型能力本身不再是稀缺资源，而包含实验条件、过程参数、失败结果与工艺反馈的高维真实科学数据，正成为决定竞争壁垒的核心资产。政策层面，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出AI4S应用普及率目标，北京、上海等地相继出台专项方案，自主实验室与科学数据集建设已上升为地方战略。创材深造以自建实验基础设施为底座、以真实数据为飞轮的模式，恰好契合了这一竞争逻辑的迁移。对于这家已将全链路从“需求输入”打通至“真实交付”的公司而言，本轮融资的意义不在于缓解资金压力，而在于为下一阶段的规模化扩张储备弹药。