总部位于伦敦的深度学习初创公司 PhysicsX 宣布完成超额认购的 C 轮融资，筹资金额达 3 亿美元。此轮融资后，公司估值跃升至约 24 亿美元，较去年 B 轮融资时不到 10 亿美元的估值翻倍有余。
本轮融资由新加坡主权财富基金淡马锡领投。新晋机构投资者 M&G Investments 和 Intrepid Growth Partners 参与投资。此外，多位现有投资者追加持股，包括半导体设备巨头应用材料（Applied Materials）、AI 芯片霸主英伟达（NVIDIA），以及 Atomico、General Catalyst、西门子（Siemens）、NGP、Radius 和 July Fund 等。
突破仿真瓶颈
长期以来，先进制造业和重工业受限于物理计算的速度瓶颈。无论是设计高效涡轮机、清洁喷气发动机，还是高密度半导体芯片封装，工程师均依赖密集的计算机辅助工程（CAE）数值模拟。传统高保真模拟往往需耗费数小时至数周，导致工程团队仅能评估有限方案，大量性能优化潜力未被挖掘。
PhysicsX 通过构建基于神经网络的软件栈打破这一局限。不同于传统利用增量数值技术求解复杂微分方程的方法，该软件利用深度学习实现瞬时物理预测。凭借极速预测能力，工程师可即时模拟数千种设计决策及比例变体，将历时数月的工程项目压缩至数小时或数天内完成。
"大型物理模型"崛起
这笔巨额资金将主要用于扩大核心前沿研究，重点开发 PhysicsX 所称的"大型物理模型"（LPMs）。 akin to 驱动对话软件的大型语言模型，LPMs 在涵盖物理系统、热力学和流体力学的大规模数据集上进行训练。
LPMs 不再预测文本中的下一个词，而是预判复杂硬件在极端压力、热量和空气动力学负荷下的反应。该技术能将传统仿真数据与物理资产的实际遥测数据结合，为工业运营创建高响应、高精度的实时数字孪生。
此举也推动了高级仿真的普及。历史上，高保真物理工具仅局限于少数专业仿真科学家。通过提升计算效率并实现即时反馈，PhysicsX 使普通设计师、产线工程师和机器操作员能够独立测试想法并优化工作流程。
押注 AI 硬件基础设施
尽管 PhysicsX 此前服务于航空航天、国防、汽车及可再生能源等领域，但近期的指数级增长源于一个新兴市场的驱动：支撑 AI 热潮的物理供应链。
制造、供电及运营庞大 AI 数据中心的基础设施带来了前所未有的硬件设计挑战。电网需要超高效降压变压器，设施运营商急需巨型离心压缩机和下一代液冷模块，半导体代工厂则需超优化制造设备以生产最新 AI 芯片。
凭借为高功率基础设施设计提供精确仿真层，PhysicsX 的商业需求呈现爆炸式增长。预计半导体将成为该公司今年最大的单一行业细分市场。目前公司面临极高需求，营收同比翻倍，预订收入增长两倍，管理层正谨慎调控交付节奏以匹配客户需求。
【星途科讯 图文丨沐岑】
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