维度网讯，Vinci联合创始人兼CEO哈迪克·卡巴里亚在一段技术阐述中，系统剖析了AI硬件发展面临的多物理场瓶颈，并披露了构建“持续物理智能层”作为解决方案的技术路径。当前AI基础设施的规模扩张已使传热、热力学、信号完整性与电磁兼容等问题从单点工程矛盾演变为贯穿系统设计的全局约束。卡巴里亚指出，工程团队需要的不是更响亮的AI承诺，而是可验证、可复现、可签审的物理智能，其分辨率与吞吐量须匹配现代设计周期的需求。

卡巴里亚对硬件仿真与生成式AI的机制差异进行了严格区分。生成式AI的输出具有概率性与创造性，而硬件工程中的物理结果必须满足确定性要求。Vinci从物理第一原理方程出发训练模型，而非对大语言模型进行微调。传热、应力、变形等物理量受偏微分方程组的精确支配，该公司将此方程体系直接嵌入基础模型的推理层，使AI系统产出收敛于求解器级精度的确定性结果。该方案学习阶段仅用于加速求解路径，最终结果的物理自洽性始终由数值方程检验。

Vinci将这一方案架构化为一个“始终在线”的物理层，将第一原理仿真从后期校核环节前移至设计原语层面。卡巴里亚将此平台定义为物理推理层，任何硬件组织的成员均可随时调用该层，无需借助传统有限元分析所需的专业人员或复杂前处理流程。一个代表性产线基准测试中，该系统自动摄取约1 GB全分辨率版图文件，端到端完成热力学翘曲与应力分析耗时约30分钟，涵盖100厘米×100厘米级电路板与100毫米×100毫米级先进封装，可处理20微米至亚微米尺度的精细结构。整个流程实现了零人工干预的全自动执行。

Vinci基础模型的预训练体系为上述性能提供了支撑。据公司披露，其单一预训练模型在45TB以上结构化物理数据上完成训练，无需针对客户数据进行微调或定制工作流变更，部署后立即产出验证结果，且全程运行于客户防火墙内部以确保知识产权安全。该模型已投产于三家领先半导体制造商的下一代设计项目，另有超过10家全球半导体公司独立完成对Vinci输出与传统FEA求解器及实验数据的基准对比，全部案例中Vinci的结果精度均达到或超越既有成熟方法。

在产业价值层面，物理推理层的持续部署正推动一个传统瓶颈的化解——先进仿真能力从少数专家的专有工具向整个工程团队的常规资源转变。随着先进芯片封装、2.5D/3D IC等架构复杂度的持续攀升，传统仿真工具在速度、分辨率与精度上逼近极限，并日益受制于专业人才的稀缺。卡巴里亚表示，仿真加速后工程团队自然执行更多迭代，不仅压缩开发周期，更趋向于在整个设计流程中嵌入连续物理分析，这一转变使原本因风险过高而被搁置的技术设想进入实际探索范围。该公司将多重物理能力的持续扩展列为核心路线图，涵盖热传导、热力学翘曲后，弹性力学、塑性力学、非线性本构系统以及Navier-Stokes方程等算子正在训练中，目标是将统一算子基础模型推向多物理场耦合分析与协同设计领域。

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