I video IA sembrano veri ma sbagliano la fisica, dicono gli studi. E i simulatori valgono miliardi

Resta aperta la questione se una rete neurale addestrata su una quantità sufficiente di video possa sostituire i software di fisica, rendering e ingegneria su cui l'industria già si regge, o se invece l'IA finirà per far funzionare quei software. Gli annunci industriali alla conferenza GTC Berlin di Nvidia sono andati nella seconda direzione: Synopsys e Siemens integrano modelli di IA negli strumenti esistenti di simulazione e gestione dei dati di prodotto, anziché sostituirli. È la lettura che Polstob dà dei comunicati, non un verdetto. Questa analisi mette alla prova la tesi secondo cui l'IA rende più utili i software sofisticati facendoli funzionare.

Le prove più nette sulla questione vengono dai benchmark. Physics-IQ, presentato in un paper pubblicato per la prima volta a gennaio 2025, mette alla prova i modelli video su scene con fluidi, luce, oggetti solidi, magneti e calore. In tutti i sistemi testati, tra cui Sora di OpenAI, Runway, Pika, Lumiere di Google, Stable Video Diffusion e VideoPoet, gli autori hanno riscontrato una comprensione della fisica fortemente limitata, e non migliore nei modelli con i risultati visivamente più realistici. La loro sintesi è netta: «il realismo visivo non implica comprensione fisica». Hanno aggiunto che alcuni casi di test potevano già essere risolti e che si aspettano progressi rapidi.

Altre ricerche vanno nella stessa direzione. Uno studio guidato da Bingyi Kang ha addestrato modelli video su clip simulate di oggetti che si muovono e si urtano secondo la meccanica classica, e ha rilevato che i modelli gestivano i casi vicini ai dati di addestramento ma fallivano su quelli nuovi, copiando l'esempio più vicino già visto invece di apprendere una regola. Gli autori hanno concluso che ingrandire i modelli non basterebbe da solo. Anche Google DeepMind elenca dei limiti per il suo world model interattivo Genie 3, tra cui sessioni che restano coerenti per minuti anziché per ore.

Nel rapporto tecnico su Sora, pubblicato a febbraio 2024, OpenAI scriveva che «scalare i modelli di generazione video è una strada promettente verso simulatori generalisti del mondo fisico». Secondo il rapporto, Sora riusciva a mantenere coerenti persone ed elementi della scena con il movimento della telecamera e spesso, anche se non sempre, a non perdere traccia di persone e oggetti quando venivano coperti o uscivano dall'inquadratura, e queste capacità derivavano dalla scala, non da regole scritte apposta per il 3D o per gli oggetti. Lo stesso rapporto ammetteva che Sora «non modella con precisione la fisica di molte interazioni di base», citando come esempio un vetro che va in frantumi.

Gli stessi autori di Physics-IQ hanno lasciato spazio a una fisica appresa, scrivendo che alcuni principi potrebbero essere ricavabili dalla sola osservazione. Un nuovo arrivato, Odyssey, ha dichiarato l'8 ottobre 2026 che la versione Pro del suo world model Odyssey-3 aveva stabilito un nuovo record su una versione verificata del test Physics-IQ. Si tratta di un'affermazione della società, che Polstob non ha verificato. Se progressi del genere reggessero a test indipendenti, la distanza tra sembrare giusto ed essere giusto potrebbe ridursi.

Il rapporto annuale di Nvidia descrive Omniverse come un software per la collaborazione nella progettazione 3D in tempo reale e per la simulazione di mondi virtuali, e afferma che la società ha accelerato il rilascio di piattaforme di modelli aperti, tra cui Cosmos per la physical AI. Sul suo blog Nvidia ha mostrato uno sviluppatore che guida un modello di IA di frontiera nell'assemblare un ambiente di test per la guida autonoma ricalcato su Market Street a San Francisco, collegando per fasi asset, traffico, simulazione dei sensori e un modello di guida e verificando ogni collegamento. L'agente non ha sostituito il simulatore: ne ha costruito e collegato uno.

Tripo afferma che il suo renderer EdenLive separa ciò che accade in una scena dal suo aspetto: un agente di codice, un motore di gioco o un motore di simulazione decide come evolve la scena, e il modello ne dipinge la grafica in tempo reale. Siemens descrive il suo Digital Twin Composer, basato sulla tecnologia Omniverse, come lo strato che porta la fisica di strumenti come Tecnomatix Plant Simulation e Process Simulate in un'unica scena 3D gestita. Nel cinema, Digital Domain afferma che il suo sistema muscolare basato sul machine learning trasforma una simulazione della pelle, guidata da ossa, muscoli e tessuti simulati, in deformazioni che gli animatori possono usare direttamente nei loro rig.

Synopsys ha completato l'acquisizione di Ansys il 17 luglio 2025 per un corrispettivo complessivo di circa 34,9 mld di dollari, composto da 17,6 mld in contanti e 17,1 mld in azioni Synopsys al fair value, con il resto in piani azionari assunti e altre voci, secondo il suo rapporto annuale. Lo stesso documento definisce Synopsys leader mondiale nei software di simulazione e analisi ingegneristica. Riporta inoltre che a dicembre 2025 Nvidia ha acquistato circa 4,8 milioni di azioni Synopsys a 414,79 dollari ciascuna in un collocamento privato, per proventi netti di 2,0 mld di dollari.

Siemens ha completato l'acquisto di Altair, fornitore di software di simulazione e analisi, il 26 marzo 2025 a un enterprise value di circa 10 mld di dollari, secondo il suo comunicato di chiusura. Secondo Siemens, l'operazione ha aggiunto al suo portafoglio simulazione meccanica ed elettromagnetica, calcolo ad alte prestazioni, data science e IA.

Alla GTC Berlin, Synopsys ha annunciato l'adesione all'ecosistema di sicurezza Halos di Nvidia con un flusso di lavoro che descrive come fondato sulla fisica e tracciabile, dalla simulazione dei sensori ai digital twin fino all'analisi di sicurezza. Siemens e Nvidia hanno detto di combinare il software di gestione del ciclo di vita del prodotto Teamcenter di Siemens e Process Preparation X con Cosmos per preparare l'ispezione dei circuiti stampati con una scheda di riferimento virtuale e dati sintetici, prima che la prima scheda fisica arrivi sulla linea. Sono entrambi annunci aziendali, e gli obiettivi pubblicati per il progetto di ispezione sono traguardi, non risultati.

Non tutto sostiene la tesi dell'orchestrazione come modello di business. Tra i fattori di rischio del suo ultimo rapporto annuale, Nvidia elenca Omniverse tra le sue offerte software autonome e avverte che potrebbe sostenere costi significativi e «non ottenere ricavi significativi» da queste offerte. Il documento non indica un dato separato sui ricavi di Omniverse.

Il settore degli effetti visivi offre indicazioni contrastanti. Digital Domain ha dichiarato che, per i sei mesi al 30 giugno 2026, la perdita e le passività correnti nette potrebbero sollevare dubbi significativi sulla sua capacità di continuare a operare in continuità aziendale, anche se gli amministratori ritengono appropriato il presupposto della continuità. Inoltre Digital Domain afferma di aver sospeso a Shanghai la sua attività tradizionale sui formati brevi dopo che strumenti di IA facili da usare hanno cambiato budget e abitudini dei clienti. Le attività di studio di Technicolor nel Regno Unito sono finite in amministrazione controllata; gli amministratori hanno indicato l'aumento del costo del lavoro e gli effetti persistenti dello sciopero degli sceneggiatori, senza menzionare l'IA.

Wētā FX descrive un ruolo più limitato per l'IA: il suo direttore tecnico, Kimball Thurston, ha detto che l'IA di supporto dello studio non può modificare l'intento creativo e si limita a correggere i pixel.