Finanțare

Flexcompute obține o investiție strategică pentru Physics World Model

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Compania Flexcompute, cu sediul în Boston, a anunțat pe 12 octombrie 2026 că a primit o investiție strategică de la Samsung Ventures și Applied Ventures, LLC, divizia de capital de risc a Applied Materials, Inc., printre alți investitori. Compania a declarat că finanțarea va accelera activitatea sa privind Physics World Model, un sistem de IA despre care spune că poate prezice cum se va comporta orice proiect în lumea reală, învățând chiar legile fizicii. Detaliile investiției nu au fost dezvăluite.

Investiția strategică și istoricul finanțării

Flexcompute a declarat că va folosi investiția pentru a-și extinde echipa de cercetare, a-și mări capacitatea de calcul GPU și a extinde Physics World Model la fluide, electromagnetism, structuri, căldură și cuplaje multifizice. Compania a descris susținerea financiară ca provenind de la lideri din industria semiconductorilor și din sectorul prelucrător și a spus că își va extinde cercetarea în direcția unei IA care înțelege legile fizicii, nu doar tiparele din date.

Noua investiție vine după o rundă de finanțare de serie B în valoare de 22 de milioane de dolari, pe care compania a anunțat-o la 29 noiembrie 2021, condusă de Coatue Management, cu participarea GGV Capital, 3W Investment, WI Harper, River Delta și a altor investitori. Comunicatul respectiv descria modul în care tehnologiile de calcul ale companiei accelerează procesul de proiectare a produselor industriale și de larg consum, rezolvând ecuații diferențiale de mari dimensiuni pentru a simula fizica lumii reale. Astfel, inginerii pot evalua performanța produselor înainte de a construi prototipuri fizice. Flexcompute a fost fondată în 2016.

Un reprezentant al Samsung Ventures a declarat că IA schimbă modul în care sunt proiectate produsele, deși acestea trebuie în continuare să respecte legile fizicii, și a descris Flexcompute ca pe o companie care dezvoltă o IA capabilă să înțeleagă aceste legi, nu doar datele. Reprezentantul a spus că firma consideră că Physics World Model va influența modul în care va fi dezvoltată următoarea generație de echipamente hardware.

Yu Cao, director pentru IA la Applied Materials, a declarat că limita în aplicarea IA la probleme reale de inginerie ține de viteza cu care fiecare problemă poate fi validată în raport cu legile fizicii. „Flexcompute a construit ceva unic: o simulare suficient de rapidă pentru a ține pasul cu IA și suficient de riguroasă pentru a fundamenta decizii de producție”, a spus Cao, adăugând că, în producția avansată, asta înseamnă că o parte mai mare a ciclului de proiectare se desfășoară digital, economisind timp și bani.

Physics World Model și Tokenized Physics

Flexcompute descrie Physics World Model ca pe o IA care învață chiar legile fizicii și oferă exemple care variază de la deformarea unui pachet de cipuri sub efectul căldurii până la reintrarea unei nave spațiale în atmosferă. Compania contrastează această abordare cu sistemele actuale de IA, despre care spune că învață din trecut: din texte, imagini și rezultate ale simulărilor.

Potrivit companiei, echipa sa, formată din peste 70 de doctori, a construit de la zero pe GPU-uri soluții pentru dinamica fluidelor computațională, electromagnetism, structuri și fenomene termice. Prin ceea ce numește Tokenized Physics, Flexcompute spune că integrează direct în model atât rețele neuronale, cât și fizica bazată pe prime principii, astfel încât fiecare predicție să respecte aceleași legi de conservare ca lumea fizică și să rămână exactă chiar și pentru proiecte pe care modelul nu le-a mai întâlnit.

Vera Yang, cofondatoare și președintă a Flexcompute, a declarat că modelele lingvistice au învățat despre lume din texte, în timp ce echipamentele hardware sunt guvernate de legi, nu de texte, iar nicio cantitate de date nu le poate înlocui. „Construim un nivel de verificare între biți și atomi: un Physics World Model pe care orice inginer sau agent IA îl poate întreba dacă un proiect va funcționa înainte de a fi construit”, a spus Yang. Ea a adăugat că Samsung și Applied văd același lucru ca firma sa: următorul salt în IA va veni din înțelegerea lumii fizice.

Demonstrația prezentată și accesul la Physics Twins

Flexcompute afirmă că această abordare rezolvă deja probleme care depășesc capacitățile simulărilor tradiționale. Pentru un pachet semiconductor avansat complet, cu peste 800.000 de îmbinări lipite, un ASIC și 32 de motoare optice, compania susține că a rezolvat în câteva minute un model de deformare cu 5 miliarde de grade de libertate, cu rezultate care diferă cu cel mult 2% de cele obținute prin metode comerciale cu elemente finite.

Clienții accesează Physics World Model prin Physics Twins, pe care compania le descrie ca modele ale propriilor produse, pe care inginerii și agenții IA le pot interoga, testa și optimiza înainte de construirea oricărui obiect. În acest flux de lucru, inginerii stabilesc obiectivul și aprobă rezultatul, în timp ce agenții efectuează iterațiile, iar legile fizicii determină ce funcționează.

Evan Mercer este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, acoperind startup-uri AI, capital de risc și dinamica finanțării care modelează generația următoare de companii tehnologice. Raportările sale se concentrează pe inovația în stadiu incipient, fluxurile de capital și deciziile strategice pe care fondatorii și investitorii le iau pe măsură ce companiile AI trec de la concept la impact global.

Cu o perspectivă strategică și analitică, Evan examinează rundele de finanțare, poziționarea pe piață și tendințele emergente din ecosistemul startup-urilor AI. El urmărește modul în care capitalul de risc, investițiile corporative și piețele publice se intersectează cu progresele în inteligența artificială, separând semnalele durabile de hype-ul pe termen scurt.

Articolele scrise de Evan Mercer sunt generate de IA și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea, contextul și o acoperire responsabilă a peisajului global al investițiilor în AI