NP Co. e l'IA che simula la fisica 1.000 volte più veloce

Dottori di ricerca e radici nell'ecosistema Inria

NP Co. è stata fondata nel 2025 da Emmanuel Menier (CEO) e Matthieu Nastorg (CTO) . Entrambi hanno un dottorato in IA applicata alla simulazione conseguito all'Università di Paris-Saclay e la società è nata all'interno dell'Inria, l'istituto di ricerca pubblico francese che ha già sfornato diverse iniziative nel campo dell'IA . Questo lignaggio accademico colloca le radici della startup nello stesso ecosistema di ricerca francese che ha prodotto il team fondatore di Mistral AI.

L'architettura Transformer applicata alla fisica

L'azienda sta costruendo modelli fondamentali pre-addestrati utilizzando un'architettura transformer — lo stesso approccio che alimenta i grandi modelli linguistici come ChatGPT — ma applicata alla simulazione fisica anziché al testo . I modelli sono addestrati su dati di fisica industriale e sono progettati per sostituire i software di simulazione tradizionali nei settori aerospaziale, della difesa, dell'energia, dell'elettronica, dei data center e dell'automotive .

Per capire la differenza, si pensi a un simulatore tradizionale: per ogni modifica progettuale deve ricalcolare tutto da zero, un processo computazionalmente costoso. L'approccio di NP Co., invece, prevede un pre-addestramento una tantum sulla fisica rilevante. Quando l'ingegnere vuole testare una nuova configurazione, il modello produce il risultato in fase di inferenza, senza dover riavviare l'intera catena di calcolo .

Un vantaggio di velocità già dimostrato con Safran

La differenza prestazionale è lampante. Mentre gli strumenti di simulazione tradizionali richiedono tipicamente da giorni a settimane per ogni valutazione progettuale, i modelli pre-addestrati di NP Co. forniscono risultati in pochi secondi . La startup ha dimostrato accelerazioni di 1.000 volte su benchmark industriali — inclusi quelli gestiti da Safran, colosso mondiale dei motori aeronautici — e dichiara di poter raggiungere un'accelerazione di 50.000 volte su problemi di assemblaggio completo .

Questo salto di velocità cambia radicalmente ciò che è possibile fare durante la fase di progettazione. Se prima un team di ingegneri poteva testare una manciata di configurazioni, ora può esplorare migliaia di varianti nello stesso tempo che serviva per una singola simulazione .

A cosa serviranno i 6 milioni di euro

Il capitale raccolto servirà principalmente a espandere il team di ricerca e a continuare lo sviluppo dei modelli fondamentali . Nel lungo termine, NP Co. punta a costruire strumenti di progettazione automatizzata e simulatori operativi in tempo reale per le infrastrutture industriali. L'obiettivo non è semplicemente accelerare i flussi di lavoro esistenti, ma aprire la strada a modi completamente nuovi di progettare sistemi fisici complessi .

La strategia di Mistral: coprirsi le spalle o puntare sul team migliore?

L'investimento è arrivato in una finestra temporale molto significativa. Il 19 maggio 2026, appena 13 giorni prima dell'annuncio di NP Co., Mistral AI aveva acquisito Emmi AI, una startup austriaca che costruiva modelli fisici per la simulazione industriale . Subito dopo, due dei co-fondatori della stessa Mistral hanno investito personalmente in una startup parigina che opera praticamente nello stesso settore. La stampa specializzata ha descritto la lista degli investitori come "un gruppo di sostenitori straordinariamente blasonato" per un'azienda così giovane e ancora poco conosciuta .

Che si tratti di una strategia di copertura del rischio o semplicemente di una scommessa sul team tecnico più promettente, il segnale è inequivocabile: la simulazione fisica sta entrando nell'era dei modelli fondazionali, e alcune delle figure più in vista dell'IA europea stanno facendo le loro prime puntate per decidere chi guiderà questa rivoluzione.