Flexcompute sichert strategische Investition für das Physics World Model

Das in Boston ansässige Flexcompute gab bekannt, am 12. Oktober 2026 eine strategische Investition von Samsung Ventures und Applied Ventures, LLC, dem Venture-Capital-Arm von Applied Materials, Inc., sowie weiteren Investoren erhalten zu haben. Das Unternehmen erklärte, die Finanzierung werde seine Arbeit am Physics World Model beschleunigen – einem KI-System, das nach eigenen Angaben vorhersagen kann, wie sich beliebige Entwürfe in der realen Welt verhalten werden, indem es die physikalischen Gesetze selbst erlernt. Einzelheiten der Investition wurden nicht bekannt gegeben.

Strategische Investition und Finanzierungshistorie

Flexcompute erklärte, die Investition für den Ausbau seines Forschungsteams, die Erweiterung seiner GPU-Rechenkapazität und die Ausweitung des Physics World Model auf Strömungen, Elektromagnetismus, Strukturen, Wärme und multiphysikalische Kopplungen zu verwenden. Das Unternehmen beschrieb die Unterstützung als Beitrag von führenden Unternehmen aus der Halbleiter- und Fertigungsbranche und erklärte, seine Forschung mit dem Ziel auszubauen, eine KI zu entwickeln, die die physikalischen Gesetze versteht und nicht nur Muster in Daten erkennt.

Der neuen Investition ging eine Series-B-Finanzierungsrunde über 22 Millionen US-Dollar voraus, die das Unternehmen am 29. November 2021 bekannt gab. Sie wurde von Coatue Management angeführt; außerdem beteiligten sich GGV Capital, 3W Investment, WI Harper, River Delta und weitere Investoren. In der Mitteilung hieß es, die Computertechnologien des Unternehmens beschleunigten den Entwicklungsprozess für Industrie- und Konsumgüter, indem sie umfangreiche Differentialgleichungssysteme zur Simulation physikalischer Vorgänge in der realen Welt lösten. So könnten Ingenieurinnen und Ingenieure die Produktleistung bewerten, bevor physische Prototypen gebaut werden. Flexcompute wurde 2016 gegründet.

Ein Vertreter von Samsung Ventures sagte, KI verändere die Art und Weise, wie Produkte entworfen werden, obwohl diese weiterhin den physikalischen Gesetzen gehorchen müssten. Flexcompute entwickle eine KI, die diese Gesetze verstehe und nicht nur die Daten, erklärte er. Das Unternehmen glaube, dass das Physics World Model die Entwicklung der nächsten Hardwaregeneration prägen werde, so der Vertreter.

Yu Cao, Chief AI Officer bei Applied Materials, sagte, die Grenze für den Einsatz von KI bei realen technischen Problemen liege darin, wie schnell sich jedes einzelne Problem anhand der physikalischen Gesetze überprüfen lasse. „Flexcompute hat etwas Einzigartiges entwickelt: eine Simulation, die schnell genug ist, um mit der KI Schritt zu halten, und zugleich präzise genug für Entscheidungen in der Produktion“, sagte Cao. In der fortgeschrittenen Fertigung bedeute dies, dass ein größerer Teil des Entwicklungszyklus digital ablaufe, was Zeit und Kosten spare, fügte er hinzu.

Das Physics World Model und tokenisierte Physik

Flexcompute beschreibt das Physics World Model als eine KI, die die physikalischen Gesetze selbst erlernt. Als Beispiele nennt das Unternehmen ein Chipgehäuse, das sich unter Wärmeeinwirkung verzieht, und ein Raumfahrzeug, das wieder in die Atmosphäre eintritt. Diesen Ansatz stellt das Unternehmen den heutigen KI-Systemen gegenüber, die seiner Aussage nach aus der Vergangenheit lernen: aus Texten, Bildern und Simulationsergebnissen.

Nach Angaben des Unternehmens hat sein Team aus mehr als 70 Promovierten Löser für numerische Strömungsmechanik, Elektromagnetismus, Strukturmechanik und Wärmelehre von Grund auf für GPUs entwickelt. Mit dem, was Flexcompute als tokenisierte Physik bezeichnet, integriert das Unternehmen nach eigenen Angaben sowohl neuronale Netze als auch Physik auf Grundlage erster Prinzipien direkt in das Modell. Dadurch gehorche jede Vorhersage denselben Erhaltungssätzen wie die physische Welt und bleibe auch bei Entwürfen präzise, die das Modell noch nie zuvor gesehen habe.

Vera Yang, Mitgründerin und Präsidentin von Flexcompute, sagte, Sprachmodelle hätten die Welt anhand von Text erlernt, während für Hardware physikalische Gesetze statt Texte maßgeblich seien und keine Datenmenge diese ersetzen könne. „Wir entwickeln die Verifizierungsschicht zwischen Bits und Atomen: ein Physics World Model, mit dem Ingenieurinnen und Ingenieure sowie KI-Agenten prüfen können, ob ein Entwurf funktioniert, bevor er gebaut wird“, sagte Yang. Samsung und Applied sähen dasselbe wie Flexcompute: Der nächste große Fortschritt bei KI entstehe durch das Verständnis der physischen Welt, fügte sie hinzu.

Berichtete Demonstration und Zugang zu Physics Twins

Flexcompute zufolge löst der Ansatz bereits Probleme, an denen herkömmliche Simulationen scheitern. Bei einem vollständigen fortgeschrittenen Halbleitergehäuse mit mehr als 800.000 Lötstellen, einem ASIC und 32 optischen Engines habe das Unternehmen ein Verformungsmodell mit 5 Milliarden Freiheitsgraden innerhalb weniger Minuten berechnet. Die Ergebnisse hätten höchstens 2 % von kommerziellen Finite-Elemente-Ergebnissen abgewichen.

Kunden greifen über Physics Twins auf das Physics World Model zu. Dabei handelt es sich laut Unternehmen um Modelle ihrer eigenen Produkte, zu denen Ingenieurinnen und Ingenieure sowie KI-Agenten Fragen stellen, die sie testen und optimieren können, bevor etwas gebaut wird. In diesem Arbeitsablauf legen Ingenieurinnen und Ingenieure das Ziel fest und genehmigen das Ergebnis, während Agenten die Iterationen durchführen und die Physik bestimmt, was funktioniert.