前F1工程師創立的PhysicsX再獲巨額融資，要讓工程模擬「瞬間」完成

從賽道到工廠：PhysicsX的創立故事

PhysicsX由執行長Jacomo Corbo與董事長Robin Tuluie共同創立，兩人均為一級方程式賽車工程領域的資深老將 。他們將賽場上追求極致速度與效率的思維，帶入了工業硬體開發。公司總部位於倫敦，並在紐約設有辦公室，同時正積極擴展其在舊金山灣區及新加坡的據點 。目前員工人數已超過300人，在過去一年內翻倍成長 。

商業動能強勁

PhysicsX的巨額融資背後，有著堅實的商業表現支撐。公司透露，其確認收入年增率翻倍，而預訂收入更是達到了三倍增長 。在同一時期內，客戶數量也實現了倍增 。管理層特別指出，AI數據中心的硬體設計是目前增長最快的業務板塊 。

平台如何運作：從數月到數秒的AI加速

PhysicsX打造了一個原生AI工程平台，旨在取代傳統硬體開發中耗時費力的模擬流程。其AI軟體套件能部署預測複雜物理行為的模型，將傳統物理求解器所需的數小時、數天，甚至數月的計算時間，壓縮至幾秒鐘內完成 。

這種速度讓工程團隊能夠評估「數量級更多的設計變體」，並將物理驅動的洞察，持續嵌入從早期概念設計、細部製造流程優化，到現場即時數位孿生的整個產品生命週期 。目前，PhysicsX的服務客戶遍及航太與國防、半導體、汽車、能源與再生能源、工業機械以及先進材料等領域 。

3億美元資金將投向何處？

根據公司官方公告，這筆C輪資金將主要分配至三大戰略優先事項 ：

• 全球擴張： 擴展商業營運與市場進入規模，特別聚焦於美國及亞太地區。
• 平台擴充： 拓展其AI原生平台的能力，以涵蓋更多工程應用場景，並打入新的周邊產業。
• 前瞻研究： 開發新一代、規模更大且經過預訓練的基礎模型，PhysicsX將其命名為大型物理模型（LPMs）。這些模型旨在從合成模擬數據與真實世界的物理感測器數據中共同學習，象徵著朝向為工業設計與營運提供更通用物理推理能力的重要一步。

透過在模擬與真實數據上訓練LPMs，PhysicsX不僅希望加速設計探索，更目標是閉合數位原型與運作中機械物理性能之間的回饋循環。這一突破可望進一步消弭工業工程中運算與測試之間的傳統鴻溝。