近日，一家专注于AI for Chemistry领域的初创企业深度原理引发行业关注。该公司由两位博士毕业生贾皓钧与段辰儒于2023年底在美国波士顿创立，随后团队决定回国发展。贾皓钧曾在陶氏化学全球研发总部负责AI催化剂研发，段辰儒则曾在微软担任研究科学家，两人分别出任CEO与CTO。公司成立短短两年多时间，已完成七轮融资，展现出强劲的发展势头。
希鸥网观察到，深度原理的核心技术路径是将生成式AI与第一性原理计算深度融合。公司在物性预测、材料生成、化学反应生成等维度实现了全面领先，其推出的材料基座模型MPA在近40项实验物性预测任务中达到行业最佳水平。此外，公司研发的扩散生成模型及大语言模型相关成果，先后以封面论文形式发表于《Nature Computational Science》等国际顶尖期刊。
深度原理在技术落地上取得显著进展。公司推出的OA-ReactDiff等化学反应生成模型，将过渡态生成时间从传统数天缩短至0.4秒。公司还搭建了AI Scientist平台Mira，可自主完成科研全流程的设计与执行，并建立了L4级别的高通量实验室AI Materials Factory。成立仅一年多，公司已获得超千万元人民币商业订单，并与杉海创新、欧莱雅等头部企业建立合作，覆盖新材料、日化、新能源等领域。
AI for Materials赛道正迎来全球资本热潮。据行业数据，2025年全球AI材料研发市场规模已达20亿美元，预测2034年将增至179亿美元。英国公司Cusp AI正完成4亿美元融资，估值达26亿美元；Lila Sciences计划以85亿美元估值融资20亿美元。Google DeepMind推出的GNoME工具已预测超220万种晶体结构，并计划于2026年启动自动化材料发现实验室。
国内方面，深势科技致力于构建科学发现操作系统，服务全球超1000所高校；晶泰科技作为深度原理的早期投资方，已于2024年6月在港交所上市。此外，鼎犀智创、开物纪等新锐企业也在快速崛起。据行业机构统计，2026年上半年国内AI4M赛道累计融资总额超460亿元，同比增长245%。中国完备的制造业体系和庞大材料需求为产业化提供了独特土壤。
希鸥网认为，资本热浪之下，AI4M行业的真正考验才刚刚开始。AI虽能大幅压缩筛选与验证时间，但无法绕过实验科学的物理约束与工程验证门槛。依赖通用模型与开源数据的平台，与深耕垂直场景、构建闭环数据飞轮的企业之间，差距正在拉大。中国企业能否从资本故事走向产业实绩，取决于能否在真实场景中持续创造价值并获取市场资源。
对于创业者而言，深度原理的成功揭示了构建长期关系的重要性。在商业世界中，达成共识的成果有两个形态：成交与关系。深度原理与杉海创新、欧莱雅等企业的合作，正是通过真实共识实现了资源共享与优先合作。创业者应认识到，关系的本质是系列共识，而非名分本身。领导共识的能力是核心领导力，只有主动识别分歧、坦诚对话，才能超越利益不一致的天然障碍。
从管理原则看，公司治理与人才筛选同样关键。深度原理团队中，CEO与CTO各司其职，首席运营官张露阳的加入也体现了对专业能力的重视。企业应建立基于实证的员工了解与指导系统，将工作原则形成算法，提升决策质量。同时，要认识到机构规模过大会对有意义的人际关系构成威胁，将员工按100人分组是维护团队凝聚力的有效方式。
创业者在追求技术突破的同时，需关注企业文化的透明与诚信。深度原理在研发过程中保持开放合作，与晶泰科技等机构形成生态协同。坚持极度求真与极度透明，能建立与客户、员工的互信，避免被不实信息影响。分享最难分享的事情，是维系伙伴关系的关键。创业者应珍视诚实、能力强、表里如一的员工，打造允许犯错但不容忍一错再错的文化。
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