公司概况 - AI for Materials（人工智能赋能新材料研发）领域的初创企业索格智算，于2025年9月成立，创始团队源自上海交通大学，由数学学院特聘教授、人工智能新材料研究中心主任徐振礼领衔，核心成员拥有数学、人工智能、高性能计算与材料科学的交叉学科背景 [5] - 公司近期完成超千万元种子轮融资，由启高资本领投，交大菡源资产、紫竹小苗和紫竹科投跟投，资金将主要用于原创AI计算引擎的持续研发、研发团队扩充以及算力基础设施建设 [5] 核心技术 - 公司致力于用算法突破新材料研发周期长、成本高的行业痛点，其核心技术之一是新型神经网络描述子SOG-Net，该算法通过将总势能分解为短程与长程项独立建模并高效耦合，引入可训练的高斯和函数，自适应拟合库仑、色散等长程作用，显著降低了复杂系统能量与力的预测误差 [6] - 基于原创算法，团队研发了随机分批分子动力学模拟软件RBMD，并进一步推出软硬件一体化的专用模拟器纳泰（NanoTitan），该设备可在单GPU卡上完成千万原子模拟，计算速度比主流软件提升数十倍，将新材料研发周期从数年缩短至数月 [8] - RBMD算法已接入国家超算互联网平台，NanoTitan一体机已投入市场，服务于多家高校院所及研发机构 [10] 业务模式与市场布局 - 公司初步形成to C与to B并行的业务模式，to C端以NanoTitan一体机为主，面向高校及科研院所的计算实验室；to B端则聚焦大型企业的新材料研发需求，由核心团队直接对接 [10] - 在稀土永磁材料方向，公司与上市企业天和磁材共同构建稀土永磁材料的人工智能研发与应用系统，形成“材料设计—实验验证—工程应用”全流程闭环 [10] - 在锂电材料领域，团队与宁德时代未来能源研究院相关团队合作，提出了R2D多场耦合模型，突破了近三十年来基于均质假设的电化学建模框架，该模型可精准预测电池材料失效机制 [11] - 公司已与华为建立合作，在面向国产芯片的高性能计算、算子学习等领域展开联合研发 [12] 行业痛点与公司价值 - 在新材料研发领域，传统计算模拟方式往往面临“高精度-高效率-低成本”的不可能三角，尤其是材料模拟中的长程相互作用，一直是制约计算精度的瓶颈 [5] - 公司通过原创算法突破，精准破解了行业“精度-效率”的核心痛点，其国产化的高性能分子模拟一体机在科研和工业端均具备突出竞争力 [15] 发展战略 - 本轮融资后，公司将不断扩大核心研发团队，汇聚全球跨学科人才，一方面加速核心算法在多场景（如稀土永磁、新材料、半导体等）的工程化落地，夯实“超算+AI”双轮驱动的技术壁垒，打造新材料研发的一体化平台；另一方面通过资源集聚，推动公司从“科研攻坚”转向“市场开拓”，为后续规模化发展奠定坚实基础 [14] 投资方观点 - 启高资本表示，坚定看好AI for Materials赛道的发展潜力，中国新材料产业规模庞大且AI渗透率尚处早期，行业技术范式的升级正催生重大机遇，公司算法创新与软硬件一体化的发展路径极具优势，有望成为AI赋能新材料研发领域的领军者，在电池、稀土、半导体等关键赛道释放重要价值 [15] - 交大未来产业投资基金表示，公司凭借顶尖交叉学科团队，在AI+材料科学领域实现底层算法突破，其核心的SOG-Net与随机分批加速算法精准攻克材料界面长程模拟难题，并依托国产化软硬一体机实现高效落地，技术护城河显著，公司以“精准力场+专用硬件”的差异化路径，切入固态电池、稀土永磁等关键领域，商业化前景清晰 [15] - 紫竹小苗表示，公司是典型的交大科技成果转化项目，其“随机分批”系列原创算法从底层解决了分子动力学模拟的规模化瓶颈，这种从0到1的底层创新是种子期投资最珍视的价值 [16] - 紫竹科投表示，结合国内可观新材料的市场格局，公司通过智能算法的突破与行业经验的积淀，已和宁德时代、华为等国内头部企业在新能源、稀土等领域通力合作，彰显了一流高校科技团队的技术能力和产业价值，未来企业通过以AI+为核心，构建“材料研发、中试熟化、材料智造”，有望推动、引领国内先进基础材料、关键战略材料、前沿新材料优化升级 [17]