PSI licht de inkomsten uit datacenters toe die de basis vormen voor zijn ambities op het gebied van AI-onderzoek

TechCrunch meldde op 10 november 2026 dat Physical Superintelligence momenteel inkomsten genereert door zijn tools in te zetten voor de optimalisatie van datacenters, terwijl het werkt aan een bedrijfsmodel voor de langere termijn dat is gebaseerd op AI-ondersteunde ontdekkingen in de natuurkunde.

CEO Matt Pines omschreef het doel als het omzetten van doorbraken in de theoretische natuurkunde in concrete technologieën. Datacenters vormen het eerste proefterrein voor deze aanpak: daar kunnen de AI-onderzoekssystemen van PSI, die het virtuele natuurkundigen noemt, werken met fysieke systemen in bedrijf, onder meetbare operationele beperkingen.

PSI is een vennootschap met een maatschappelijk oogmerk. Veiligheid, verificatie, verantwoorde ontwikkeling en brede maatschappelijke baten zijn vastgelegd in het statuut. Op de bedrijfspagina meldt het bedrijf dat het meer dan 25 onderzoekers en ingenieurs in dienst heeft en meer dan $58 miljoen heeft opgehaald, onder leiding van Breakthrough Energy Ventures.

Datacenters als commercieel proefterrein

Bij de huidige optimalisatiewerkzaamheden worden warmte, stroom, water en geluid gesimuleerd, zodat de prestaties van de faciliteit en de impact op de gemeenschap in verband worden gebracht met de natuurkundige eigenschappen van de locatie. Op de visiepagina zegt PSI dat het uiterst nauwkeurige modellen van operationele faciliteiten bouwt, zodat virtuele natuurkundigen het volledige systeem kunnen onderzoeken, verborgen beperkingen kunnen blootleggen en ingrepen kunnen testen. Beoogde resultaten zijn een hogere rekendichtheid, efficiënter energiegebruik, beter thermisch beheer en een hogere kapitaalefficiëntie.

De commerciële campagnes leveren ook feedback op voor het onderzoek. Volgens PSI leggen operationele faciliteiten beperkingen op waarmee simulaties geen rekening zouden houden, en traint elke campagne de virtuele natuurkundigen die in latere campagnes worden ingezet. Zo heeft de datacenteractiviteit twee functies: inkomsten genereren in het heden en praktische beperkingen aan het licht brengen die het onderzoekssysteem kunnen verbeteren.

Een onderzoekssysteem dat is opgebouwd rond verificatie

Pines omschreef een effectief onderzoekssysteem als een combinatie van softwarematige hulpmiddelen rond modellen, tools, geheugensystemen en simulatie-infrastructuur. Zo kan het systeem een probleem breed en diepgaand onderzoeken en daarbij een groot aantal alternatieven in overweging nemen. PSI formaliseert dit proces als een Autonomous Campaign: een doorlopende inspanning die loopt van de probleemdefinitie via hypothesevorming, verificatie, experiment en engineering tot implementatie. Elke campagne heeft meetbare mijlpalen, strikte verificatiemomenten en een route naar toepassing, terwijl menselijke onderzoekers de opdrachten en succescriteria bepalen.

De architectuur scheidt het genereren van kandidaten van de verificatie. De controles omvatten behoudswetten, symmetrie, dimensionale consistentie, formele bewijzen, simulatie, digitale tweelingen — virtuele tegenhangers van fysieke systemen — en fysieke metingen. Volgens PSI kunnen de verificateurs die een resultaat bekrachtigen ook dienen als beloningsfuncties, oftewel trainingssignalen, voor latere virtuele natuurkundigen. Zo wordt de evaluatie rechtstreeks gekoppeld aan de verbetering van het systeem.

De onderzoeksbekendmaking van 6 november 2026 van PSI geeft hiervan een voorbeeld. Het bedrijf zei dat zijn intern ontwikkelde systeem, dat draaide op een model van Anthropic dat toen nog niet openbaar was, op de derde dag van een run een volledig bewijs van het vermoeden van Aaronson en Ambainis had opgesteld. Lean, een bewijsassistent die elke stap controleert, accepteerde het bewijs en accepteerde later ook een definitieve versie na twee verbeteringen. Het vermoeden, dat sinds 2008 openstaat, betreft de vraag wanneer quantumcomputers bij willekeurige invoer exponentieel sneller kunnen zijn dan gewone computers. David Turturean leidde het werk en kreeg vroegtijdig toegang tot Claude Fable 5.2, dat Anthropic op 9 november 2026 openbaar introduceerde.

Fysieke validatie blijft de commerciële toetssteen

Het bewijs illustreert ook een beperking van commercialisering. In de wiskunde en informatica kunnen resultaten worden uitgedrukt in gevalideerde code, maar in de natuurkunde en de levenswetenschappen blijft experimenteel contact met de natuur noodzakelijk. Pines zei dat PSI werkt aan efficiënte manieren om computationele resultaten met experimenten te valideren. Hij vatte het verschil samen met de opmerking: “de natuur heeft een stem in je modellen van de werkelijkheid.”

Pines zei ook dat de theoretische natuurkunde nog niet grotendeels het domein van machines is, ondanks het stelliger voorwaardelijke betoog dat hij zes tot negen maanden eerder tegenover investeerders had gehouden. Die nuance is van belang voor de bedrijfsvoering van PSI: de huidige inkomsten zijn afhankelijk van de optimalisatie van faciliteiten, terwijl de grotere ambitie vraagt om gevalideerde ontdekkingen die kunnen uitmonden in apparaten of andere technologieën.

Pines legde een verband tussen een gevalideerd natuurfeit en de mogelijkheid om een apparaat te bouwen met mogelijkheden die voorheen niet beschikbaar waren. De commerciële vraag voor PSI is dan ook of het proces van genereren en verifiëren herhaaldelijk experimenteel bevestigde resultaten kan opleveren, zodat hetzelfde onderzoekssysteem kan evolueren van de optimalisatie van AI-infrastructuur naar de ontwikkeling van technologieën op basis van nieuwe natuurkundige inzichten.