Flexcompute ระดมทุนเชิงกลยุทธ์เพื่อพัฒนา Physics World Model

Flexcompute ซึ่งมีสำนักงานใหญ่ในบอสตัน ประกาศเมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 ว่าได้รับเงินลงทุนเชิงกลยุทธ์จาก Samsung Ventures และ Applied Ventures, LLC ซึ่งเป็นหน่วยงานร่วมลงทุนของ Applied Materials, Inc. รวมถึงนักลงทุนรายอื่น ๆ บริษัทระบุว่าเงินทุนดังกล่าวจะช่วยเร่งการพัฒนา Physics World Model ซึ่งเป็นระบบ AI ที่บริษัทอธิบายว่าสามารถคาดการณ์ได้ว่าการออกแบบใด ๆ จะทำงานอย่างไรในโลกจริง โดยเรียนรู้กฎของฟิสิกส์โดยตรง ไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดของการลงทุน

การลงทุนเชิงกลยุทธ์และประวัติการระดมทุน

Flexcompute ระบุว่าจะนำเงินลงทุนไปขยายทีมวิจัย เพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลด้วย GPU และขยาย Physics World Model ให้ครอบคลุมพลศาสตร์ของไหล แม่เหล็กไฟฟ้า โครงสร้าง ความร้อน และปฏิสัมพันธ์ระหว่างฟิสิกส์หลายสาขา บริษัทกล่าวว่าผู้ลงทุนสนับสนุนเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และการผลิต และระบุว่าจะขยายงานวิจัยเพื่อพัฒนา AI ที่เข้าใจกฎของฟิสิกส์ ไม่ใช่เพียงรูปแบบในข้อมูล

การลงทุนครั้งใหม่นี้เกิดขึ้นหลังจาก Series B มูลค่า 22 ล้านดอลลาร์ ซึ่งบริษัท ประกาศเมื่อวันที่ 29 พฤศจิกายน 2021 โดยมี Coatue Management เป็นผู้นำการลงทุน และมี GGV Capital, 3W Investment, WI Harper, River Delta รวมถึงนักลงทุนรายอื่นเข้าร่วม ข่าวประชาสัมพันธ์ในครั้งนั้นระบุว่าเทคโนโลยีการประมวลผลของบริษัทช่วยเร่งกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์อุตสาหกรรมและสินค้าอุปโภคบริโภค ด้วยการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ขนาดใหญ่เพื่อจำลองฟิสิกส์ในโลกจริง ทำให้วิศวกรประเมินประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ได้ก่อนสร้างต้นแบบจริง Flexcompute ก่อตั้งขึ้นในปี 2016

ตัวแทนของ Samsung Ventures กล่าวว่า AI กำลังเปลี่ยนวิธีออกแบบผลิตภัณฑ์ แต่ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นก็ยังต้องเป็นไปตามกฎของฟิสิกส์ พร้อมอธิบายว่า Flexcompute กำลังพัฒนา AI ที่เข้าใจกฎเหล่านั้น ไม่ใช่แค่ข้อมูล ตัวแทนกล่าวว่าบริษัทเชื่อว่า Physics World Model จะกำหนดทิศทางการพัฒนาฮาร์ดแวร์รุ่นต่อไป

Yu Cao ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI ของ Applied Materials กล่าวว่า ข้อจำกัดของการนำ AI มาใช้กับปัญหาทางวิศวกรรมในโลกจริงอยู่ที่ความรวดเร็วในการตรวจสอบความถูกต้องของปัญหาแต่ละข้อเทียบกับกฎของฟิสิกส์ «Flexcompute สร้างสิ่งที่มีเอกลักษณ์ นั่นคือการจำลองที่รวดเร็วพอจะก้าวทัน AI และเข้มงวดแม่นยำพอสำหรับการตัดสินใจในกระบวนการผลิต» Cao กล่าว พร้อมเสริมว่าในอุตสาหกรรมการผลิตขั้นสูง นั่นหมายถึงการดำเนินงานในวงจรการออกแบบส่วนใหญ่เกิดขึ้นในรูปแบบดิจิทัล ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย

Physics World Model และฟิสิกส์แบบโทเคน

Flexcompute อธิบายว่า Physics World Model คือ AI ที่เรียนรู้กฎของฟิสิกส์โดยตรง โดยยกตัวอย่างตั้งแต่แพ็กเกจชิปบิดงอเมื่อได้รับความร้อน ไปจนถึงยานอวกาศที่กลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศ บริษัทเปรียบเทียบแนวทางนี้กับระบบ AI ในปัจจุบัน ซึ่งบริษัทระบุว่าเรียนรู้จากสิ่งที่ผ่านมา ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ และผลการจำลอง

บริษัทระบุว่า ทีมงานซึ่งมีผู้จบปริญญาเอกมากกว่า 70 คนได้พัฒนาตัวแก้ปัญหาพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ แม่เหล็กไฟฟ้า โครงสร้าง และความร้อนขึ้นใหม่ทั้งหมดบน GPU ภายใต้แนวทางที่บริษัทเรียกว่า Tokenized Physics นั้น Flexcompute ระบุว่าได้นำทั้งโครงข่ายประสาทเทียมและฟิสิกส์จากหลักการพื้นฐานมาใส่ไว้ในโมเดลโดยตรง เพื่อให้การคาดการณ์ทุกครั้งเป็นไปตามกฎการอนุรักษ์เดียวกับโลกกายภาพ และยังคงแม่นยำแม้กับการออกแบบที่โมเดลไม่เคยพบมาก่อน

Vera Yang ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานของ Flexcompute กล่าวว่า โมเดลภาษาขนาดใหญ่เรียนรู้โลกจากข้อความ ขณะที่ฮาร์ดแวร์อยู่ภายใต้กฎ ไม่ใช่ข้อความ และไม่ว่ามีข้อมูลมากเพียงใดก็ไม่อาจใช้แทนกฎเหล่านั้นได้ «เรากำลังสร้างชั้นการตรวจสอบระหว่างบิตกับอะตอม นั่นคือ Physics World Model ที่วิศวกรหรือเอเจนต์ AI ทุกคนสามารถถามได้ว่าการออกแบบจะใช้งานได้หรือไม่ ก่อนที่จะลงมือสร้าง» Yang กล่าว เธอเสริมว่า Samsung และ Applied มองเห็นเช่นเดียวกับบริษัทว่า ความก้าวหน้าครั้งต่อไปของ AI จะเกิดจากการเข้าใจโลกกายภาพ

การสาธิตที่รายงานและการเข้าถึง Physics Twins

Flexcompute ระบุว่าแนวทางนี้กำลังแก้ปัญหาที่การจำลองแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้แล้ว บริษัทรายงานว่า สำหรับแพ็กเกจเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงทั้งชุด ซึ่งมีจุดบัดกรีมากกว่า 800,000 จุด, ASIC หนึ่งตัว และเครื่องยนต์ออปติคัล 32 ชุด บริษัทแก้แบบจำลองการบิดงอที่มีระดับความเป็นอิสระ 5 พันล้านระดับได้ภายในไม่กี่นาที โดยมีผลคลาดเคลื่อนจากผลการวิเคราะห์ไฟไนต์เอลิเมนต์เชิงพาณิชย์ไม่เกิน 2%

ลูกค้าเข้าถึง Physics World Model ผ่าน Physics Twins ซึ่งบริษัทอธิบายว่าเป็นแบบจำลองผลิตภัณฑ์ของลูกค้าเอง ที่วิศวกรและเอเจนต์ AI สามารถซักถาม ทดสอบ และปรับให้เหมาะสมได้ก่อนเริ่มสร้างจริง ในกระบวนการนี้ วิศวกรจะกำหนดเป้าหมายและอนุมัติผลลัพธ์ ส่วนเอเจนต์จะดำเนินการปรับแก้ซ้ำ โดยมีหลักฟิสิกส์เป็นตัวกำหนดว่าสิ่งใดใช้ได้ผล