突破材料研发“反摩尔定律”：华控基金投资深度原理，卡位万亿级蓝海

近日，全球领先的 AI for Materials 科技企业「深度原理 Deep Principle」宣布完成A系列融资，累计融资金额近10亿元人民币；据悉，本轮融资是国内 AI4M 领域迄今为止的最大规模融资。华控基金作为重要投资方参与本轮融资，与地方国资平台及市场头部机构共同加码，展现了资本市场对 AI 赋能材料研发这一前沿领域的高度共识。

Top-Down研判：锁定“第一认知价值”，卡位万亿级蓝海

华控基金始终秉持“研究驱动”的投资理念，在人工智能的广阔版图中，华控将目光从通用 AI 层层收窄——从 AI 到 AI 应用，再到 AI for Science，最终锁定"AI for Materials"（AI4M）作为当前最具代表性的细分领域。这一赛道正处于从"专家经验试错"向"生成式 AI + 具身智能实验室"范式转移的关键窗口期，具备极高的"第一认知价值"。

根据华控投研体系的分析，全球新材料产值预计到2030年将突破70万亿人民币，属于拥有巨大存量替代与万亿增量空间的超级赛道。更重要的是，AI + 材料是打破传统材料研发“反摩尔定律”（周期长、试错成本高）的唯一路径，已被我国“十五五”109项重大工程列为首位“高端新材料”的核心布局方向，具备极高的国家战略意义。

华控认为，当前 AI4M 行业正处于“第一认知价值”爆发期。行业的终局赢家必须建立“大模型算得准+自动化实验室造得出”的软硬一体双向闭环，并在此过程中积累极度稀缺的私有负样本数据，构筑难以逾越的数据飞轮与工程壁垒。基于此逻辑，华控确立了“全生态卡位，投早投新”的策略，既布局具有全球顶级学术背景、在生成式 AI 算法上具备 SOTA 级统治力的市场化顶尖团队，也战略绑定拥有深厚政企军工资源的“国家队”标杆，以全面占据赛道制高点。深度原理正是华控在这一逻辑下筛选出的标杆企业。

企业介绍：源自MIT的顶尖团队，定义材料研发新范式

深度原理由两位麻省理工学院（MIT）博士创立。创始人兼 CEO贾皓钧博士曾在陶氏化学全球研发总部从事新材料与催化剂研究，创始人兼CTO段辰儒博士曾任 Azure Quantum 研究科学家，长期从事量子计算与分子生成模型等方向研究。团队成员来自 MIT、斯坦福大学、浙江大学、上海交通大学等高校，以及微软、谷歌、巴斯夫等企业，构成了兼具前沿算法能力与工业落地经验的跨学科阵容。

在技术层面，公司自研了 Reactive AI 底层算法平台，构建起覆盖材料生成、性质预测、化学反应生成等多个环节的模型体系。其中，物性预测模型在近40项公开实验中达到 SOTA 水平，材料生成模型具备复杂约束下的多目标优化能力；最具标志性的突破是化学反应生成模型，将过去需耗时数天甚至数月完成的过渡态计算压缩至0.4秒，且误差极低。依托全栈领先模型，公司进一步推出了端到端材料研发智能体 Agent Mira，可自主完成科研全流程的设计、执行、复盘与动态调优，实现材料研发流程的自动化。

更具突破性的是，深度原理正在全栈投建L4级高通量干湿闭环实验室 AI Materials Factory，由 Mira 自动设计实验链路、操控实验设备、收集实验数据，率先打通了 AI 预测—高通量实验验证—知识沉淀— AI 能力迭代的完整闭环。公司聚焦算力基建材料、新能源、超导、碳中和等核心赛道，攻坚下一代 AI 技术落地的关键材料难题。

商业化层面，深度原理已积累多个国际和国内头部客户并实现持续复购，合作模式从单点研发问题逐步升级为 AI Agent 订阅与管线共同研发。业务覆盖精细化工、营养日化、新能源、电子材料等多个重要新材料领域，已落地多个单客户千万级项目，展现出极强的自我造血与大B端交付能力。

结语：以独立研究构建认知先发，做科技创新投资的引领者

硬科技投资最大的挑战，是能否在技术尚未成熟之时，就看懂其底层逻辑与演化路径，而华控基金投资深度原理，正是对这一命题的实质性回应。

通过独立研究构建认知先发，华控在 AI4M 赛道尚处于范式转移早期时，即以自上而下的研究和投资理念清晰的研判框架进行布局；通过全产业链穿透锁定成长纵深，华控也将助力深度原理构建从算法到实验、从研发到商业化的完整闭环。这既是华控"科技创新投资引领者"使命的应有之义——以研究驱动实现认知价值、成长价值与市场价值的统一；也是"科技创新生态建设者"的实质践行——链接资本与产业资源，为被投企业构建共生共荣的成长生态。

面向未来，华控基金将继续以"资本 + 产业资源"的伙伴式投资，陪伴像深度原理这样的硬科技突围者从实验室走向产业化，在万亿级赛道中建立经得起验证的投资范式。