投资界获悉，开物纪宣布完成天使 + 轮数亿元融资。本轮由 Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG 资本、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。

至此，开物纪在短短不到半年内，已连续完成两轮融资。" 这家公司融资火爆，成立时间不长但融资金额却已相当大。" 一位知情人士对投资界透露。

这是一家典型的 AI4Materials（人工智能驱动材料科学）企业，由一支 90 后博士团队在 2025 年成立，致力于实现材料从 " 发现 " 到 " 量产 " 的高效转化。

90 后港科大博士带队

五个月前刚融资

陆子恒，无疑是开物纪的灵魂人物。

出生于 1992 年，陆子恒博士毕业于香港科技大学机械与航空航天学系，后又在剑桥大学材料系进行博士后研究。此后，他曾任微软研究院首席研究员及科学智能中心材料团队负责人，长期从事大规模深度学习研发及其在材料设计领域的应用研究。

开物纪创始人陆子恒

除此之外，开物纪联合创始人杨孟洋博士曾任微软高级研究经理，具备光学、电子、材料交叉研发背景，曾领导团队参与微软前沿存储与材料研发项目，推动相关工作从概念验证、原型系统搭建走向系统级部署。

担任产业 CTO 的任瑜博士，则拥有 20 余年产业落地经验，曾于 BASF 等材料龙头企业长期负责战略选品、复杂技术体系的工程化与量产推进。

开物纪联合创始人杨孟洋

在这支核心团队的联手之下，开物纪也在 2025 年 9 月应运而生。作为一家构建 " 模型—实验—量产 " 闭环系统的全栈式材料创新平台，开物纪聚焦于材料 IP 的全流程闭环，从模型规模化训练、推理、实验验证到吨级量产。

成立之初，开物纪便获得了投资人的青睐。去年 11 月，开物纪宣布完成亿元级天使轮融资，由 IDG 资本、蓝驰创投联合领投，BV 百度风投、L2F 光源创业者基金、高瓴创投跟投。

值得一提的是，创始团队在材料大模型与产业转化方向已积累深厚经验。相关研究已验证 Scaling Law 在材料大模型中的有效性，并于 2025 年发表于《Nature》。

而在既往研究与产业实践中，团队亦曾推动多类高价值材料从模型设计，走向实验验证与器件级落地，包括在固态电解质方向显著压缩研发周期；在热管理材料方向首次在超 64 万种无机晶体结构中系统探索热导率分布，部分关键热导材料被第三方验证；在可回收 PCB 基板材料方向，已实现材料合成并加工出符合真实工况的器件级产品。

毫无疑问，这些积累构成了开物纪当前技术路线与能力体系的重要基础。

据介绍，开物纪坚持弱先验约束的规模化 ( scaling ) 路线，已构建具备底层高并发机制的合成数据 ( synthetic data ) 与高通量物理实验数据环境，通过大规模预训练，让模型学习更具泛化能力的材料与化学空间表示，提升对未知材料体系的搜索、生成与筛选能力，从而突破人为化学先验对创新空间的限制，更高效地寻找高价值、突破性源头材料 IP。

基于这一能力，公司构建了 "Prophet 预测引擎 + Creator 生成引擎 " 双引擎架构。Prophet 用于高精度广谱性质预测与筛选，Creator 面向跨元素体系的材料生成与逆向设计。

与此同时，开物纪已建立百万级高并发数据基础设施，实验室、自动化高通量平台、公斤级验证平台也已启动建设，正加快形成模型、实验与工程协同推进的底层能力体系。

新材料下半场：All in AI

可以看到，一条超级赛道正隐隐爆发。

众所周知，传统材料研发长期被 " 数据少、试错贵、周期长 " 所困，一个新材料从发现到量产往往需要超过十年时间。但如今，如火如荼的 AI 浪潮，为材料行业带来了新的可能性。

工信部此前数据显示，2025 年中国新材料产业达到 10 万亿市场规模，复合增长率达 13.5%，到 2035 年我国新材料产业的总体实力将跃居全球前列。

同时，中投顾问产业研究院发布的数据也显示，2020 年至 2025 年，中国 AI 材料科学 CAGR（年均复合增长率）预计将达 36.76%。这也意味着，长远来看中国 AI 材料科学或达到万亿市场规模。

当然，创投圈还有一个亘古不变的共识——无论融资再怎么豪华，实验室中的技术突破再多，如果无法通过真实的订单验证，终究只是 " 空中楼阁 "。

正因如此，开物纪坚持 " 以终为始 " 的推进方式，从项目立项开始即同步考虑可制造性、稳定性和放大约束，推动材料从实验室迭代走向公斤级验证、中试放大与真实工况应用。公司既推进自研材料管线，也与产业伙伴开展合作共研，探索 AI 材料领域的新商业模式。

据了解，开物纪目前已围绕新能源电池、冷存储、具身散热材料、超导材料等高价值方向展开重点探索，并持续拓展更多具备产业潜力的材料场景。未来，开物纪将进一步深化模型—实验闭环，推动多条材料管线的孵化与产业化交付。

而本轮领投方 Monolith 身后的掌舵者，便是原红杉中国合伙人曹曦。他带领的这支团队长期关注 AI 与基础科学的结合点，并强调这一方向需要耐心。" 开物纪让我们觉得不一样的地方在于，他们不是只做一个好看的模型，而是从一开始就想清楚了大模型在材料领域该怎么用、用到哪、怎么落地。团队对技术路线的判断很清晰，同时也很务实，我们非常看好这种‘看得远、走得稳’的思路。"

光合创投合伙人蔡伟表示，开物纪团队从材料发现的第一性原理（基于电子密度泛函 DFT）出发，深耕 AI for Science 底层技术，核心团队具备 AI 算法、材料科学、高性能计算等交叉学科背景，依托自主研发的材料预测和生成模型，有望颠覆性地按照真实环境下所需的性质特点从 0 到 1 发现并得到真正可以合成的材料，真正做到了材料 AI for Science 领域的变革突破。

集富亚洲投资人赵博石同样指出，集富团队长期追踪 AI4S 在材料科学领域的演进与突破，认为技术拐点或已接近。开物纪陆博士团队具备打造 AI 材料科学 SOTA 模型的成熟经验，同时储备了支撑材料科学模型实现 Scaling up 的创新技术路线。" 集富认为，开物纪是最有能力为 AI 材料科学领域带来突破性 Aha Moment 的稀缺团队。"

正如陆子恒博士所言，AI 正以令人惊讶的速度改造现代社会。开物纪希望构建的不只是更快的研发工具，而是一套可复用、可放大的材料智能基础设施，让材料 IP 的产生从依赖个体经验和低频偶然，逐步走向可预测、可规模化。" 我们期待沿着这条路径持续推进，从模型到量产，把真正有价值的材料做出来。"

本文来源投资界，作者：刘博，原文：https://news.pedaily.cn/202603/562002.shtml

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