AI 模擬技術突破：PhysicsX 獲淡馬錫領投，估值翻倍至 24 億美元
編輯核心觀點
- ✦源自 F1 賽車工程背景的 AI 新創 PhysicsX 完成 3 億美元 C 輪融資，估值在一年內從 10 億美元以下躍升至 24 億美元。
- ✦該公司開發「大型物理模型（Large Physics Models）」技術，能將傳統工程模擬所需的數天時間縮短至秒級，應用於航太、半導體與能源等領域。
- ✦AI 基礎設施需求成為 PhysicsX 的成長引擎，目前正協助資料中心冷卻系統、晶片封裝與電力渦輪等硬體設備進行設計優化。
從 F1 賽道到 AI 模擬平台
總部位於倫敦的 AI 新創 PhysicsX 近期完成 3 億美元的 C 輪融資，由新加坡主權財富基金淡馬錫（Temasek）領投。此次融資使公司估值達到 24 億美元，相較於 2025 年 B 輪融資時不到 10 億美元的估值，在不到一年內翻了一倍以上。除了淡馬錫外，M&G Investments 與 Intrepid Growth Partners 也參與了本輪投資；既有投資人如輝達（Nvidia）、應用材料（Applied Materials）、Atomico、General Catalyst 與西門子（Siemens）則持續加碼。
PhysicsX 由 Jacomo Corbo 與 Robin Tuluie 於 2019 年共同創立，兩人皆具備深厚的 F1 一級方程式賽車工程背景。Corbo 曾任麥肯錫（McKinsey）旗下 AI 部門 QuantumBlack 的共同創辦人與首席科學家；Tuluie 則曾擔任雷諾（Renault/Alpine）F1 車隊研發主管及賓利汽車（Bentley Motors）車輛技術總監。該公司於 2023 年結束隱身狀態，當時獲得由 General Catalyst 領投的 3,200 萬美元 A 輪資金。
大型物理模型：加速硬體開發的關鍵
PhysicsX 打造了一套 AI 原生工程平台，旨在取代耗時數小時甚至數天的傳統物理模擬。該技術結合 AI 驅動的物理推論與數值模擬，能將結果產出速度提升至秒級。公司將此技術稱為「大型物理模型（Large Physics Models）」，其概念類似於驅動聊天機器人的大型語言模型，但應用範圍聚焦於引擎、渦輪與晶片在壓力下的物理行為方程式。
這項技術已廣泛應用於航太、汽車、半導體製造、能源與材料生產，並成功將飛機設計週期從數月縮短至數天。
資料中心需求帶動成長
PhysicsX 的快速成長動力，主要來自於 AI 產業本身對基礎設施的龐大需求。隨著資料中心、氣體渦輪、壓縮機、冷卻系統與半導體製造設備的需求激增，工程模擬的複雜度與頻率也隨之提高。Corbo 向《金融時報》表示，目前公司處於「供應端受限」的狀態，必須限制對現有客戶的推廣速度以應對市場需求，並預計半導體將成為今年公司最大的產業領域。
我們現在 candidly（坦白說）非常受限於供應端，必須調節對現有客戶的推廣速度。
這形成了一種特殊的產業動態：一家 AI 公司最大的客戶，竟是那些負責打造 AI 產業所需物理基礎設施的企業。每一套資料中心冷卻系統、每一項晶片封裝技術，以及支撐 AI 供應鏈的電力渦輪，皆是 PhysicsX 的潛在應用場景。
隨著 C 輪資金到位，PhysicsX 將擴大在美國的業務，並在淡馬錫總部所在地新加坡設立新辦公室。過去一年，公司員工數已從 150 人擴編至 350 人，營收在兩年內成長超過四倍。儘管具備全球擴張野心，Corbo 強調公司總部將持續設於倫敦。
