Am 28. September 2026 hat Mistral AI in München ein Entwicklungszentrum für „Physics AI“ und „Industrial AI“ eröffnet. Der neue Standort an der TUM München soll physikalische Grundlagenforschung direkt mit angewandtem Engineering für Industriekunden verbinden. Für deutsche Kernbranchen ist das gedacht: Automobilindustrie, Energiewirtschaft, Luftfahrt und klassische Fertigung.

Im Münchner Team arbeiten mehr als 30 Forscher, Ingenieure und Physiker. Sie kamen aus der Übernahme des in Linz gegründeten Unternehmens Emmi AI, die im Mai 2026 vollzogen wurde. Emmi AI entwickelt Physics-AI-Modelle für industrielle Ingenieurprozesse und Simulationen. Die Technik soll Abläufe in Energie, Automobil, Halbleiterindustrie und Luftfahrt beschleunigen – dort, wo ein Rechenlauf nicht bloß eine Zahl ausspuckt, sondern über Sicherheit, Material und Kosten entscheidet.

Physik direkt im KI-Modell

In München geht es unter anderem um numerische Strömungsmechanik, kurz CFD, Strukturmechanik und Multi-Physik-Simulationen. Mistral AI will physikalische Gesetze direkt in KI-Modelle integrieren. Industrielle Prozesse könnten dadurch präziser und ressourcenschonender simuliert werden, statt für jede Variante aufwendig neu gerechnet zu werden.

Die Verbindung aus Mistrals KI-Plattform und Emmis Erfahrung in Engineering und Fertigung soll einen umfassenden KI-Stack für industrielles Engineering schaffen. Gründer sowie mehr als 30 Forschende und Ingenieure wechselten im Mai 2026 zu Mistrals Teams für Wissenschaft und angewandte KI. Mistral AI kündigte an, seine Investitionen in Europa auszubauen – besonders in Österreich, Deutschland und Litauen, wo Mitglieder des Emmi-Teams tätig sind. Zusätzliche Einstellungen vor Ort sind geplant. Konkrete Angaben zur Investitionshöhe oder zu weiteren Stellen in München machte das Unternehmen allerdings bislang nicht.

Linz wird neben Paris, London, Amsterdam, München, San Francisco und Singapur ein offizieller Standort von Mistral AI. Mistral-CEO Arthur Mensch erklärte, die Übernahme solle Kunden aus Branchen mit hohen Sicherheits- und Qualitätsanforderungen eine integrierte Plattform für komplexe Aufgaben sowie für Forschung und Entwicklung bieten. Mistral-Mitgründer und Chief Science Officer Guillaume Lample verwies auf Echtzeitsimulationen und digitale Zwillinge auf Basis von Physics AI.

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Crash-Tests mit mehr als einem Petabyte Daten

Mit BMW entwickelt Mistral AI sogenannte „Large Industry Models“. Trainiert werden sie mit Ingenieur- und Simulationsdaten des Münchner Autobauers. Als erstes Einsatzgebiet sind Crash-Simulationen vorgesehen. BMW führt wöchentlich Tausende virtuelle Crashtests durch und verfügt über mehr als 1 Petabyte Simulationsdaten – eine Datenmenge, bei der selbst große Festplatten vermutlich kurz Luft holen.

Emmi-AI-Mitgründer und Chief Science Officer Johannes Brandstetter nannte als bisherige Anwendungsbereiche unter anderem die Stabilisierung von Stromnetzen, die Simulation von Spritzgussverfahren und Sicherheitstests für Fahrzeuge. Die integrierte Technologie soll außerdem die Entwicklung von Flugzeugen, Fahrzeugen und Halbleitern unterstützen.

Mit Siemens Energy kooperiert Mistral AI bei industriellen Anwendungen von „Physics AI“. Eine Forschungspartnerschaft mit der Technischen Universität München widmet sich Windkanaluntersuchungen und digitalen Zwillingen für die Fahrzeug-Aerodynamik. In einem solchen virtuellen Abbild lassen sich Änderungen testen, bevor Material zugeschnitten, ein Bauteil gefertigt oder ein Fahrzeug in den Windkanal geschickt wird.

Europas Rechenkapazität als Teil der Strategie

Die Expansion nach Bayern ist Teil von Mistral AIs europäischer Souveränitäts- und Rechenkapazitätsstrategie. Bis 2030 will das Unternehmen europäische Rechenkapazitäten mit einer Gesamtleistung von einem Gigawatt aufbauen. In einer Series-D-Finanzierungsrunde nahm Mistral AI 3 Milliarden Euro ein; die Post-Money-Bewertung stieg dadurch auf mehr als 21 Milliarden Euro. Die Runde wurde von Samsung Electronics angeführt, EQTs Scaleup Europe Fund und PSG Equity fungierten als Co-Leads.

Der Weg führt dabei nicht nur über München. Mistrals angekündigtes Netz reicht von Österreich über Deutschland und Litauen bis zu den weiteren offiziellen Standorten in Europa und darüber hinaus. Für ein junges KI-Unternehmen ist das ein ziemlich großer Spagat: Forschung, Rechenleistung und Industriepartnerschaften müssen gleichzeitig wachsen, während die Anwendungen zuverlässig genug für sicherheitskritische Prozesse bleiben sollen.

Virtuelle Zwillinge werden zum gemeinsamen Spielfeld

In eine ähnliche Richtung arbeitet Dassault Systèmes. Das Unternehmen kombiniert seine Virtual-Twin-Technologien mit NVIDIA-KI-Infrastruktur, offenen KI-Modellen, KI-gestützten Physikmodellen und Omniverse-Bibliotheken. Ziel sind wissenschaftlich validierte „Industry World Models“.

Auf der agentenbasierten 3DEXPERIENCE-Plattform sollen virtuelle, auf Fachwissen spezialisierte Assistenten neue Arbeitsweisen ermöglichen und Fachkräften zusätzliche Expertise bereitstellen. Am National Institute for Aviation Research der Wichita State University unterstützt dieser Ansatz Virtual-Twin-Workflows, die Simulationen und Compliance-Anforderungen schon früher im Designprozess berücksichtigen.

Auch Lucid Motors untersucht virtuelle Zwillinge seiner Fahrzeuge. Dafür nutzt der Autobauer Multiphysik-Simulationsmodelle auf Basis physikbasierter KI-Modelle von NVIDIA. Der Anspruch: schneller von der Konzeptphase zur Produktion kommen, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen. In München klingt das ähnlich – nur stehen dort nun zusätzlich BMW-Crashtests, Windkanäle, Stromnetze und die nächste Runde industrieller Physik-AI auf dem Programm.