Studien: KI-Videos wirken echt, verfehlen die Physik; Simulatoren bleiben Milliarden wert

Offen ist weiterhin, ob ein neuronales Netz, das mit genügend Videomaterial trainiert wurde, die Physik-, Rendering- und Engineering-Software ersetzen kann, auf der die Industrie heute läuft, oder ob KI diese Software künftig eher bedienen wird. Die Industrieankündigungen auf Nvidias Konferenz GTC Berlin tendierten zur zweiten Variante: Synopsys und Siemens binden KI-Modelle in bestehende Simulations- und Produktdatenwerkzeuge ein, statt sie zu ersetzen. Das ist Polstobs Lesart der Mitteilungen, kein Urteil. Diese Analyse prüft die These, dass KI anspruchsvolle Software nützlicher macht, indem sie diese steuert.

Die deutlichsten Belege zu dieser Frage liefern Benchmarks. Physics-IQ, vorgestellt in einem erstmals im Januar 2025 veröffentlichten Fachaufsatz, testet Videomodelle an Szenen mit Flüssigkeiten, Licht, festen Körpern, Magneten und Wärme. Bei allen getesteten Systemen, darunter Sora von OpenAI, Runway, Pika, Googles Lumiere, Stable Video Diffusion und VideoPoet, stellte das Autorenteam ein stark begrenztes Physikverständnis fest, und bei den Modellen mit den realistischsten Ergebnissen fiel es nicht besser aus. Das Fazit war deutlich: „Visueller Realismus bedeutet kein physikalisches Verständnis“. Zugleich hieß es, einige Testfälle ließen sich bereits lösen, und man rechne mit raschen Fortschritten.

Andere Forschungsarbeiten weisen in dieselbe Richtung. Eine Studie unter Leitung von Bingyi Kang trainierte Videomodelle mit simulierten Clips von Objekten, die sich nach den Gesetzen der klassischen Mechanik bewegen und zusammenstoßen. Die Modelle kamen mit Fällen nahe an ihren Trainingsdaten zurecht, versagten aber bei unbekannten: Statt eine Regel zu lernen, kopierten sie das ähnlichste Beispiel, das sie gesehen hatten. Das Forschungsteam folgerte, dass größere Modelle allein nicht ausreichen würden. Auch Google DeepMind nennt Grenzen seines interaktiven Weltmodells Genie 3, darunter Sitzungen, die nur Minuten statt Stunden konsistent bleiben.

Im technischen Bericht zu Sora, veröffentlicht im Februar 2024, schrieb OpenAI: „Die Skalierung von Videogenerierungsmodellen ist ein vielversprechender Weg zum Bau universeller Simulatoren der physischen Welt“. Sora könne Personen und Szenenelemente bei Kamerabewegungen konsistent halten und Personen und Objekte oft, wenn auch nicht immer, weiterverfolgen, wenn sie verdeckt seien oder das Bild verließen; diese Fähigkeiten entstünden durch Skalierung, nicht durch eigens programmierte Regeln für 3D oder Objekte. Derselbe Bericht räumte ein, dass Sora „die Physik vieler grundlegender Interaktionen nicht genau modelliert“, etwa beim Zersplittern von Glas.

Selbst das Physics-IQ-Team ließ Raum für gelernte Physik: Manche Prinzipien seien womöglich allein durch Beobachtung erlernbar. Ein neuerer Anbieter, Odyssey, erklärte am 8. Oktober 2026, die Pro-Version seines Weltmodells Odyssey-3 habe in einer verifizierten Fassung des Physics-IQ-Tests einen neuen Höchstwert erzielt. Das ist eine Angabe des Unternehmens, die Polstob nicht überprüft hat. Sollten solche Fortschritte unabhängigen Tests standhalten, könnte die Lücke zwischen richtig aussehen und richtig sein kleiner werden.

Nvidias Geschäftsbericht beschreibt Omniverse als Software für die Echtzeit-Zusammenarbeit im 3D-Design und für die Simulation virtueller Welten; zudem habe das Unternehmen die Veröffentlichung offener Modellplattformen beschleunigt, darunter Cosmos für physische KI. In seinem Blog zeigte Nvidia, wie eine Person aus der Softwareentwicklung ein Frontier-KI-Modell eine Testumgebung für autonomes Fahren nach dem Vorbild der Market Street in San Francisco aufbauen ließ: Schritt für Schritt verknüpfte es Assets, Verkehr, Sensorsimulation und ein Fahrmodell und prüfte jede Verbindung. Der Agent ersetzte den Simulator nicht; er baute und verkabelte einen.

Nach Angaben von Tripo trennt sein Renderer EdenLive, was in einer Szene geschieht, davon, wie sie aussieht: Ein Code-Agent, eine Spiel-Engine oder eine Simulations-Engine bestimmt, wie sich die Szene entwickelt, und das Modell malt die Bilder in Echtzeit. Siemens beschreibt seinen auf Omniverse-Technologie aufbauenden Digital Twin Composer als die Ebene, die die Physik von Werkzeugen wie Tecnomatix Plant Simulation und Process Simulate in einer zentral verwalteten 3D-Szene zusammenführt. Im Filmgeschäft verwandelt das auf maschinellem Lernen basierende Muskelsystem von Digital Domain nach Unternehmensangaben eine Hautsimulation, die von simulierten Knochen, Muskeln und Gewebe angetrieben wird, in Verformungen, die sich in der Animation direkt in den Rigs nutzen lassen.

Synopsys schloss die Übernahme von Ansys am 17. Juli 2025 ab, für eine Gesamtgegenleistung von rund 34,9 Mrd. Dollar: 17,6 Mrd. Dollar in bar und 17,1 Mrd. Dollar in Synopsys-Aktien zum beizulegenden Zeitwert, der Rest entfiel auf übernommene aktienbasierte Vergütungen und sonstige Posten, wie aus dem Geschäftsbericht hervorgeht. Darin bezeichnet sich Synopsys als weltweit führenden Anbieter von Software für technische Simulation und Analyse. Zudem ist vermerkt, dass Nvidia im Dezember 2025 in einer Privatplatzierung rund 4,8 Mio. Synopsys-Aktien zu je 414,79 Dollar kaufte, bei einem Nettoerlös von 2,0 Mrd. Dollar.

Siemens schloss den Kauf von Altair, einem Anbieter von Simulations- und Analysesoftware, am 26. März 2025 zu einem Unternehmenswert von rund 10 Mrd. Dollar ab, wie aus der Mitteilung zum Abschluss hervorgeht. Nach Angaben von Siemens erweiterte die Übernahme das Portfolio um mechanische und elektromagnetische Simulation, Hochleistungsrechnen, Data Science und KI.

Auf der GTC Berlin teilte Synopsys mit, dem Halos-Sicherheitsökosystem von Nvidia beigetreten zu sein, mit einem nach eigener Beschreibung physikbasierten und nachvollziehbaren Workflow, der Sensorsimulation, digitale Zwillinge und Sicherheitsanalysen umfasst. Siemens und Nvidia kündigten an, die Produktlebenszyklus-Software Teamcenter und Process Preparation X von Siemens mit Cosmos zu kombinieren, um die Inspektion von Leiterplatten mithilfe einer virtuellen Referenzplatine und synthetischer Daten vorzubereiten, bevor die erste physische Platine die Fertigungslinie erreicht. Beides sind Unternehmensankündigungen, und die veröffentlichten Ziele des Inspektionsprojekts sind Zielwerte, keine Ergebnisse.

Nicht alles stützt die Orchestrierungsthese als Geschäftsmodell. In den Risikofaktoren seines jüngsten Geschäftsberichts führt Nvidia Omniverse unter seinen eigenständigen Softwareangeboten auf und warnt, es könne erhebliche Kosten verursachen und mit diesen Angeboten „möglicherweise keine nennenswerten Umsätze erzielen“. Eigene Umsatzzahlen für Omniverse nennt der Bericht nicht.

Die Visual-Effects-Branche liefert ein gemischtes Bild. Digital Domain erklärte, dass der Verlust und die Nettoumlaufverbindlichkeiten für die sechs Monate bis 30. Juni 2026 erhebliche Zweifel an der Fähigkeit zur Unternehmensfortführung begründen könnten; die Unternehmensleitung hält die Bilanzierung unter der Fortführungsannahme dennoch für angemessen. Unabhängig davon gibt Digital Domain an, sein klassisches Kurzformatgeschäft in Shanghai ausgesetzt zu haben, nachdem einfach zu bedienende KI-Werkzeuge die Budgets und Arbeitsweisen der Kundschaft verändert hätten. Das britische Studiogeschäft von Technicolor ging in die Insolvenzverwaltung; die Insolvenzverwaltung verwies auf steigende Personalkosten und die Nachwirkungen des Drehbuchautorenstreiks, KI erwähnte sie nicht.

Wētā FX beschreibt eine engere Rolle für KI: Laut CTO Kimball Thurston darf die unterstützende KI des Studios die kreative Absicht nicht verändern und korrigiert nur Pixel.