Large Physics Models: Warum AI mehr ist als nur LLMs, PhysicsX Series C & die ex-Formel-1-Gründer – Philipp Müller & Daniel Höpfner (Prompted)

14. Juni 2026 · 29 Min.

PhysicsX nutzt physikzentrierte KI‑Modelle, um industrielle Simulations‑ und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.

In dieser Prompted‑Folge besprechen Philipp Müller und Daniel Höpfner die Series‑C‑Finanzierung von PhysicsX, ein UK‑Startup für Physics‑AI, und erklären, warum Simulationen eine eigene KI‑Welle neben klassischen LLMs auslösen. Es geht um das technische Fundament (Large Physics Models, Neural/Fourier/Graph‑Operatoren), das Gründerprofil mit Formel‑1‑Hintergrund und die wirtschaftliche Dimension: starke Investoren, große Bewertung und ein Forward‑Deployed‑Go‑to‑Market‑Modell. Abschließend diskutieren sie, welche Chancen solche Firmen für Europas Engineering‑Stärke bieten.

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Themen & Erkenntnisse

PhysicsX: Produktfokus und Gründer‑Background · ab 00:38: PhysicsX beschleunigt industrielle Simulationen mit einem Gründerteam aus Formel‑1‑ und Forschungsumfeld, um R&D‑Zyklen zu verkürzen.

Large Physics Models vs. klassische LLMs: Architektur und Einsatzgebiet · ab 04:05: Physics‑orientierte KI nutzt Neural/Graph/Fourier‑Operatoren statt reiner Transformer‑LLMs für physikalische Simulationen.

Finanzierung, Investoren und Go‑to‑Market: Bewertung, Team und Geschäftsmodell · ab 09:23: Große Series‑C mit Top‑Investoren, hohe Bewertung, ~300 Mitarbeitende und ein Plattform‑plus‑Forward‑Deployed‑Service‑Geschäftsmodell.

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