Flexcompute pozyskuje strategiczną inwestycję na rzecz Physics World Model

Pochodząca z Bostonu firma Flexcompute ogłosiła 12 października 2026 r., że otrzymała strategiczną inwestycję od Samsung Ventures i Applied Ventures, LLC, ramienia venture capital spółki Applied Materials, Inc., a także od innych inwestorów. Firma poinformowała, że finansowanie przyspieszy prace nad Physics World Model — systemem AI, który, jak opisuje go spółka, przewiduje, jak każdy projekt będzie zachowywał się w rzeczywistym świecie, ucząc się samych praw fizyki. Szczegółów inwestycji nie ujawniono.

Strategiczna inwestycja i historia finansowania

Flexcompute poinformowała, że wykorzysta inwestycję do rozbudowy zespołu badawczego, zwiększenia skali obliczeń na GPU oraz rozszerzenia Physics World Model na mechanikę płynów, elektromagnetyzm, mechanikę konstrukcji, ciepło i sprzężenia wielofizyczne. Firma określiła inwestorów jako liderów branży półprzewodników i produkcji oraz zapowiedziała rozwijanie badań nad AI, która rozumie prawa fizyki, a nie tylko wzorce w danych.

Nowa inwestycja jest następstwem rundy finansowania serii B o wartości 22 mln dolarów, którą spółka ogłosiła 29 listopada 2021 r. Rundzie przewodził Coatue Management, a udział w niej wzięły GGV Capital, 3W Investment, WI Harper, River Delta i inni inwestorzy. W komunikacie opisano, że technologie obliczeniowe firmy przyspieszają projektowanie produktów przemysłowych i konsumenckich, rozwiązując złożone równania różniczkowe służące do symulowania zjawisk fizycznych w rzeczywistym świecie. Dzięki temu inżynierowie mogą ocenić działanie produktu, zanim zbudują fizyczne prototypy. Flexcompute została założona w 2016 roku.

Przedstawiciel Samsung Ventures powiedział, że AI zmienia sposób projektowania produktów, które nadal muszą podlegać prawom fizyki, i opisał Flexcompute jako firmę tworzącą AI rozumiejącą te prawa, a nie tylko dane. Przedstawiciel dodał, że firma wierzy, iż Physics World Model wpłynie na sposób opracowywania sprzętu nowej generacji.

Yu Cao, dyrektor ds. AI w Applied Materials, powiedział, że ograniczeniem we wdrażaniu AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów inżynieryjnych jest szybkość weryfikacji każdego z nich pod kątem zgodności z prawami fizyki. „Flexcompute stworzyła coś wyjątkowego: symulację na tyle szybką, by dotrzymać kroku AI, i na tyle rygorystyczną, by można było na jej podstawie podejmować decyzje produkcyjne” — powiedział Cao. Dodał, że w zaawansowanej produkcji oznacza to przeniesienie większej części cyklu projektowego do świata cyfrowego, co pozwala oszczędzić czas i pieniądze.

Physics World Model i skwantyfikowana fizyka

Flexcompute opisuje Physics World Model jako AI, która uczy się samych praw fizyki, podając przykłady od odkształcania się obudowy układu scalonego pod wpływem ciepła po ponowne wejście statku kosmicznego w atmosferę. Firma przeciwstawia to podejście obecnym systemom AI, które — jak twierdzi — uczą się na podstawie przeszłości: tekstów, obrazów i wyników symulacji.

Według firmy jej zespół, w którym pracuje ponad 70 osób ze stopniem doktora, stworzył od podstaw na procesorach GPU solvery do obliczeniowej mechaniki płynów oraz analiz elektromagnetycznych, konstrukcyjnych i cieplnych. W ramach podejścia, które Flexcompute nazywa Tokenized Physics, firma bezpośrednio łączy w modelu zarówno sieci neuronowe, jak i fizykę opartą na pierwszych zasadach. Dzięki temu każda prognoza jest zgodna z tymi samymi prawami zachowania co świat fizyczny i pozostaje dokładna nawet w przypadku projektów, których model nigdy wcześniej nie widział.

Vera Yang, współzałożycielka i prezeska Flexcompute, powiedziała, że modele językowe poznały świat na podstawie tekstów, podczas gdy działanie sprzętu podlega prawom, a nie tekstom, i żadna ilość danych ich nie zastąpi. „Tworzymy warstwę weryfikacji między bitami a atomami: Physics World Model, któremu każdy inżynier lub agent AI może zadać pytanie, czy dany projekt będzie działał, zanim zostanie zbudowany” — powiedziała Yang. Dodała, że Samsung i Applied dostrzegają to samo co jej firma: kolejny przełom w AI będzie wynikał ze zrozumienia świata fizycznego.

Opisywana demonstracja i dostęp do Physics Twins

Flexcompute twierdzi, że to podejście już pozwala rozwiązywać problemy, którym tradycyjne symulacje nie są w stanie sprostać. Firma podaje, że w przypadku kompletnego, zaawansowanego pakietu półprzewodnikowego zawierającego ponad 800 000 połączeń lutowanych, układ ASIC i 32 silniki optyczne rozwiązała w ciągu kilku minut problem modelowania odkształceń o 5 mld stopni swobody, uzyskując wyniki różniące się o mniej niż 2% od rezultatów komercyjnych symulacji metodą elementów skończonych.

Klienci korzystają z Physics World Model za pośrednictwem Physics Twins, które firma opisuje jako modele ich własnych produktów, zadające się przepytywać, testować i optymalizować przez inżynierów oraz agentów AI, zanim cokolwiek zostanie zbudowane. W tym procesie inżynierowie określają cel i zatwierdzają wynik, a agenci przeprowadzają kolejne iteracje, przy czym o tym, co działa, rozstrzygają prawa fizyki.