Flexcompute, Physics World Model 개발을 위한 전략적 투자 유치

보스턴에 본사를 둔 Flexcompute는 2026년 10월 12일, 다른 투자자들과 함께 Applied Materials, Inc.의 벤처캐피털 부문인 Samsung Ventures와 Applied Ventures, LLC로부터 전략적 투자를 유치했다고 발표했다. 회사는 이번 투자로 실제 세계에서 어떤 설계든 물리 법칙 자체를 학습해 그 거동을 예측하는 AI 시스템인 Physics World Model 개발을 가속할 것이라고 밝혔다. 투자 세부 사항은 공개되지 않았다.

전략적 투자 및 자금 조달 이력

Flexcompute는 이번 투자금을 연구팀 확대, GPU 컴퓨팅 규모 확장, 그리고 유체, 전자기, 구조, 열 및 다중물리 연계 분야로 Physics World Model을 확장하는 데 사용할 계획이라고 밝혔다. 회사는 이번 투자가 반도체 및 제조업계 선도 기업들의 지원이라고 설명하면서, 데이터의 패턴만이 아니라 물리 법칙을 이해하는 AI를 향해 연구를 확대하겠다고 말했다.

이번 투자는 회사가 2021년 11월 29일 발표한 2,200만 달러 규모의 시리즈 B 투자에 이은 것이다. 해당 투자 라운드는 Coatue Management가 주도했으며 GGV Capital, 3W Investment, WI Harper, River Delta 및 기타 투자자들이 참여했다. 당시 보도자료는 회사의 컴퓨팅 기술이 대규모 미분 방정식을 풀어 실제 세계의 물리 현상을 시뮬레이션함으로써 산업용 및 소비자용 제품의 설계 과정을 가속한다고 설명했다. 이를 통해 엔지니어는 실물 시제품을 제작하기 전에 제품 성능을 평가할 수 있다. Flexcompute는 2016년에 설립됐다.

Samsung Ventures 관계자는 AI가 제품 설계 방식을 바꾸고 있지만 제품은 여전히 물리 법칙을 따라야 한다며, Flexcompute가 단순히 데이터가 아니라 물리 법칙을 이해하는 AI를 개발하고 있다고 설명했다. 이어 Physics World Model이 차세대 하드웨어 개발 방식을 바꿀 것으로 회사는 믿고 있다고 말했다.

Applied Materials의 최고 AI 책임자 Yu Cao는 AI를 실제 엔지니어링 문제에 적용하는 데 걸림돌이 되는 것은 각 문제의 결과를 물리 법칙에 비춰 얼마나 신속하게 검증할 수 있느냐라고 말했다. Cao는 “Flexcompute는 독보적인 기술을 개발했습니다. AI의 속도에 맞출 만큼 빠르면서도 생산 관련 의사 결정에 활용할 만큼 엄밀한 시뮬레이션입니다”라고 말했다. 이어 첨단 제조 분야에서는 설계 주기의 더 많은 부분을 디지털 환경에서 진행해 시간과 비용을 절감할 수 있다고 덧붙였다.

Physics World Model과 토큰화된 물리학

Flexcompute는 Physics World Model을 물리 법칙 자체를 학습하는 AI라고 설명하며, 열을 받아 휘어지는 칩 패키지부터 대기권에 재진입하는 우주선까지 다양한 사례를 들었다. 회사는 이러한 접근 방식이 과거의 텍스트, 이미지, 시뮬레이션 결과를 학습한다고 설명하는 현재의 AI 시스템과는 다르다고 밝혔다.

회사에 따르면 박사 학위 소지자 70명 이상으로 구성된 팀은 GPU에서 처음부터 전산유체역학, 전자기, 구조 및 열 해석 솔버를 개발했다. Flexcompute는 ‘Tokenized Physics’라고 부르는 방식을 통해 신경망과 제1원리 물리학을 모두 모델에 직접 통합한다고 밝혔다. 이에 따라 모든 예측이 물리 세계와 동일한 보존 법칙을 따르며, 모델이 한 번도 접해 보지 못한 설계에서도 정확도를 유지한다.

Flexcompute의 공동 창립자 겸 사장인 Vera Yang은 언어 모델은 텍스트를 통해 세계를 학습했지만 하드웨어는 텍스트가 아닌 법칙의 지배를 받으며, 아무리 많은 데이터를 사용해도 그 법칙을 대신할 수 없다고 말했다. Yang은 “우리는 비트와 원자 사이의 검증 계층을 구축하고 있습니다. 엔지니어나 AI 에이전트라면 누구나 설계를 제작하기 전에 그것이 제대로 작동할지 물어볼 수 있는 Physics World Model입니다”라고 말했다. 또한 Samsung과 Applied도 회사와 같은 관점을 갖고 있다며, AI의 다음 도약은 물리 세계를 이해하는 데서 비롯된다고 덧붙였다.

공개된 시연 사례와 Physics Twins 이용

Flexcompute는 이 접근 방식이 기존 시뮬레이션으로는 다룰 수 없는 문제를 이미 해결하고 있다고 밝혔다. 회사에 따르면 납땜 접합부가 80만 개를 넘고 ASIC과 광 엔진 32개를 포함하는 완전한 첨단 반도체 패키지에 대해, 50억 자유도의 휨 모델을 수분 만에 풀었으며 그 결과는 상용 유한요소 해석 결과와 2% 이내의 차이를 보였다.

고객은 Physics Twins를 통해 Physics World Model을 이용한다. 회사는 Physics Twins를 엔지니어와 AI 에이전트가 제품을 실제로 제작하기 전에 질문하고 시험하며 최적화할 수 있도록 각 고객의 제품을 모델링한 것이라고 설명한다. 이 작업 방식에서는 엔지니어가 목표를 설정하고 결과를 승인하는 동안 에이전트가 반복 작업을 수행하며, 어떤 결과가 가능한지는 물리 법칙이 결정한다.