Scimplify融资2500万美元，用AI加速关键材料生产以挑战中国供应链

印度材料科技公司Scimplify完成2500万美元战略融资，用于把它那套AI驱动的特种化学品与关键材料生产方式铺到更多市场。

此轮为全股权融资，日立创投领投。客户方汉高与Teknor Apex以新投资人身份进入，Accel India、Bertelsmann India Investments、Omnivore、3one4 Capital等原有股东继续参与。

融资把这家班加罗尔公司的投后估值推到2.5亿美元。2025年3月完成4000万美元B轮时，这个数字还是1.5亿美元。

加上本轮，Scimplify累计股权融资达到8000万美元，公司未对外披露估值。

Scimplify成立于2023年，路子与传统化工企业不同：不自己建产能，而是用自研平台Scinode协调一张覆盖500多家工厂的生产网络。

客户下单后，公司在班加罗尔和海得拉巴的研究设施里开发化学制造工艺，再转移给合作工厂做商业化生产。

Scinode负责匹配可行的生产路线与工厂，并跟踪质量与合规要求。平台按职能拆出多个专用AI智能体，分别对应研发、制造与质控。

联合创始人Sachin Santhosh说，每个智能体都从客户的最终需求倒推该做什么，这让团队快了很多，也能把客户的历史情境留存下来供后续调用。

速度体现在交付上：部分项目从收到需求到交出成品材料只需两个月，同类工作按常规节奏要12到18个月。

AI在材料领域的名声，多半来自发现环节。这些年深度学习方法被用来预测晶体结构、筛选候选化合物，把原本靠反复试错的活儿压缩了不少。

但实验室里漂亮的配方，和工厂里能稳定出货的吨级产品之间，隔着工艺放大、设备验证、批次一致性和一整套质量体系。

Scimplify卡的就是这道缝。它卖的不是新分子，而是“能不能造、谁来造、多久造出来”的确定性。

这门生意的门槛不在算力，而在工艺积累和工厂调度网络，这也是客户最不愿意自己重搭一遍的部分。

高中化学实验课的下午最难熬。通风橱嗡嗡响，桌上摊着翻烂的试剂手册，为查清一个反应要什么温度，一页页往后翻，老师在旁边催：这点东西，外头的厂子得跑小半年。当时听着觉得挺正常，化学嘛，本来就慢。谁能想到十几年后，几个AI智能体几秒钟就排出生产路线，连哪家工厂能做、合不合规都一并算好，交付从一年半压到两个月。那本翻烂的手册要是知道这事，大概会有点不服气：真就这么快，当年熬掉的那些下午算什么？

全球制造业正在分散关键材料的来源。稀土冶炼分离、钨加工等环节长期高度集中在中国，日本、美国、欧洲的企业都在寻找第二供应源。

Scimplify眼下约九成生产在印度境内完成，同时帮客户为那些来源集中在中国等少数国家的材料建立替代渠道。

手头在推进的两个方向，是从废料中提取钨的衍生物，以及稀土材料。这两类材料的全球供应都严重依赖中国。

客户名单里有日本电子厂商TDK、德国化工集团巴斯夫和日立。产业资本入局的含义也在这里：汉高、Teknor Apex投的不只是财务回报，还有自己原料清单上的一份备份。

按照Sachin Santhosh给出的数字，公司在美业务的年化营收运行率从一年前的约1000万美元升到约6000万美元，涨了六倍，美国眼下占其业务约三成。

印度以外客户合计贡献超过一半营收，18个月前这个比例还不到5%。

Scimplify服务超过1000家客户，产品交付到40多个国家，年化营收运行率约2亿美元，是一年前的三倍，公司把下一年的目标定在4亿美元。

它已连续两个月EBITDA（息税折旧摊销前利润）为正。Santhosh预计本月可实现税后盈利。年化运行率是当前节奏的外推，不等于已确认收入，但能说明订单密度确实在往上走。

能源、电子与国防三项业务目前贡献约45%到50%的营收，一年前还不足15%。一边是AI推高电子与能源基础设施的材料需求，一边是持续中的战事拉动国防采购。

本轮资金里约750万美元投向美国扩张，包括搭建当地制造网络；另有200万美元用于Scinode的后续开发。

公司目前约340名员工，其中科学家约70人，多数在印度，同时在美国、日本、印尼和阿联酋设有本地团队。

接下来一年，它计划把生产网络延伸到美国和日本，争取这两地的客户。

把工艺经验和工厂调度装进AI平台，再靠轻资产网络放大，这条路能不能持续，取决于两件事：合作工厂的质量是否稳得住，客户是否愿意把关键材料的配方长期交给一家成立三年的公司。

材料行业的信任建立得慢，换掉也慢。Scimplify用两年多把年化营收做到2亿美元，接下来要回答的是，这套模式离开印度的制造基础之后还灵不灵。