三星仿真从18小时缩短至41秒，与英伟达的物理AI合作

根据英伟达于2026年11月9日公布的国内企业合作内容，三星电子通过GPU加速，将原本约需18小时的半导体仿真缩短至41秒完成。英伟达表示，正在与三星电子、LG电子、Kakao Mobility等韩国企业合作，利用加速计算、AI及仿真技术，支持韩国“物理AI”生态系统的发展。物理AI是指AI理解现实世界的物理环境，并控制机器人或汽车等的技术。

三家企业在利用英伟达技术做什么

• 三星电子：在半导体材料研究、工艺开发及器件设计等领域应用AI技术。据英伟达介绍，在利用“PhysicsNeMo”进行的半导体热-机械分析中，原本使用32核中央处理器（CPU）需耗时约18小时的仿真，通过图形处理器（GPU）加速技术缩短至41秒完成，运算速度提升约1600倍。
• LG电子：利用英伟达的机器人AI模型“Isaac GR00T”，提升机器人学习及制造环境仿真水平。双方已完成让LG电子的“CLOi”机器人在实际制造环境中运行的演示，并构建了反复进行AI学习与性能验证的技术开发体系。
• Kakao Mobility：利用英伟达的自动驾驶平台“Hyperion”及安全技术“Halos”，开发在指定区域内无需驾驶员介入运行的4级自动驾驶系统。计划以起亚的目的型车辆（PBV）为核心整合相关技术，为国内自动驾驶服务商用化奠定基础。

对韩国企业AX转型的启示

三星电子案例中值得关注的重点并非速度本身，而是可反复验证的次数。若一次解析需耗时约18小时，那么即便每天只改变设计条件验证一次都十分勉强；但若缩短至41秒，就能多次改变条件反复运行测试。若某组织在设计、工艺解析上耗时较长并考虑引入GPU加速，优先选择反复验证次数受限最严重的解析任务作为对象较为合理。

LG电子在制造环境仿真中提升了机器人学习水平，并完成了让CLOi在实际制造环境中运行的演示。其顺序是先在虚拟环境中反复学习与验证，再转移到实际现场。若正在考虑引入机器人，与其先关注机型，不如先确认是否具备在虚拟环境中对该机器人进行学习与验证的手段，这样更为稳妥。

三家企业的推进阶段也各不相同。已得出结果数据的（三星电子）、已完成演示的（LG电子）、仍在开发中并计划未来奠定商用化基础的（Kakao Mobility），这三种不同阶段同时出现在一份发布内容中。在将此类合作发布作为引入评估资料参考时，需要区分这三个阶段分别解读。

本周需要确认的事项只有一件：请将贵组织的设计、工艺解析任务中，单次运行耗时过长、导致反复验证受限的工作逐一列成清单。

出处： 英伟达携手三星、LG、Kakao，培育韩国“物理AI”