Paris-startup simulerer fysikk 1000 ganger raskere – med AI bygget for industrien

For ingeniører i industrien er ventetid en kostbar affære. En enkelt fysikksimulering – enten det gjelder en ny flymotor, en bildel eller et kretskort – kan i dag ta dager eller uker å gjennomføre. En fransk startup hevder nå at den tiden er forbi.

NP Company (NP Co.) offentliggjorde 2. juni 2026 en tidligfase-investering (pre-seed) på 6 millioner euro, ledet av det europeiske venturefondet Partech, der Boris Golden gikk inn i styret . Det som vakte oppsikt, var investorene som stilte seg bak selskapet på eiersiden. To av grunnleggerne av Mistral AI – Guillaume Lample og Cédric O – deltok personlig, sammen med Dataiku-grunnlegger Florian Douetteau og Artefact-sjef Vincent Luciani. I tillegg kom Peugeot-familiens investeringsselskap med på eiersiden .

Listen over investorer er uvanlig profilert for et selskap som inntil nylig opererte under navnet Augur .

Grunnlag i Frankrikes fremste AI-miljø

NP Co. ble grunnlagt i 2025 av Emmanuel Menier (administrerende direktør) og Matthieu Nastorg (teknologidirektør) . Begge har doktorgrad innen kunstig intelligens for simulering fra Université Paris-Saclay. Selskapet har sin opprinnelse i Inria, det offentlige franske forskningsinstituttet som har klekket ut flere vellykkede AI-prosjekter – det samme miljøet som også fostret gründerteamet i Mistral AI .

Transformermodeller erstatter tradisjonelle simulatorer

Selskapet utvikler forhåndstrente grunnmodeller (foundational models) som bruker transformatorarkitektur – den samme underliggende teknologien som driver store språkmodeller – men anvendt på fysikksimulering i stedet for tekst . Modellene trenes opp på industrielle fysikkdata og er designet for å erstatte tradisjonell simuleringsprogramvare i bransjer som romfart, forsvar, energi, elektronikk, datasentre og bilproduksjon .

Tradisjonelle fysikksimulatorer må gjennomføre beregningstunge simuleringer fra bunnen av for hver eneste design-endring. NP Co. sin tilnærming er en helt annen: modellen forhåndstrenes én gang på de relevante fysikkdataene. Når en ingeniør deretter tester et nytt design, kan modellen levere et svar på brøkdelen av et sekund, uten at man må starte en ny full simuleringskjede .

Enorm hastighetsgevinst åpner nye dører

Forskjellen i ytelse er dramatisk. En tradisjonell vurdering av et design kan altså ta dager eller uker. NP Co. sine modeller kan ifølge selskapet levere resultater på sekunder . Startupen har demonstrert 1000 ganger raskere simuleringer på industrielle tester – blant annet utført sammen med den franske flymotorprodusenten Safran – og hevder at teknologien har en klar vei mot en akselerasjonsfaktor på 50 000 på mer komplette problemstillinger .

For en ingeniørgruppe betyr dette et paradigmeskifte. Der man tidligere kunne teste et knippe ulike designkonfigurasjoner i løpet av en uke, kan man nå utforske tusener av varianter på den samme tiden .

Veien videre for 6 millioner euro

Den ferske kapitalen skal i første rekke brukes til å utvide forskerteamet og videreutvikle grunnmodellene . På lengre sikt er ambisjonen å bygge automatiserte designverktøy og sanntids operative simulatorer for alt fra energianlegg til produksjonslinjer . NP Co. ønsker ikke bare å gjøre dagens arbeidsflyt raskere – de vil gjøre det mulig å designe komplekse fysiske systemer på helt nye måter.

Et strategisk trekk i skyggen av Mistral

Tidspunktet for investeringen er påfallende. 19. mai 2026 – knappe to uker før NP Co. sto frem – kunngjorde Mistral AI at de kjøpte opp det østerrikske selskapet Emmi AI, som også lager AI-drevne modeller for industriell fysikksimulering . To av Mistrals egne medgrunnleggere gikk så personlig inn på eiersiden i en Paris-startup som jakter på nesten nøyaktig det samme markedet. En av omtalene i fransk fagpresse beskrev investorene som «et påfallende eksklusivt kobbel av troende» i et selskap de færreste hadde hørt om før det nylig skiftet navn fra Augur .

Om dette er en bevisst sikringsstrategi eller bare et spill på det antatt sterkeste tekniske teamet, er et åpent spørsmål. Signalet er likevel umulig å misforstå: Fysikksimulering er i ferd med å bli trukket inn i æraen for grunnmodeller. Noen av Europas tyngste aktører innen kunstig intelligens satser tidlig på hvem som kommer til å lede an.