| Wat je moet weten |
|---|
| 1Accelerated Understanding traint modellen tot een biljoen parameters en piekte bij 35 biljoen in het grootste experiment. |
| 2Anandkumar en Jenik wezen 2 miljard dollar kapitaal en 35 procent aandelen af bij het Prometheus-aanbod van Bezos. |
| 3Ex-Nvidia-topman Jensen Huang stond al sinds 2018 achter Anandkumars aanpak voor fysica-AI. |
| 4Reuters-journalist Jeffrey Dastin bracht het verhaal dinsdag 25 augustus wereldwijd naar buiten. |
AI-context. Accelerated Understanding meldt op de technische pagina van het bedrijf een inferentie-context van meer dan vijf biljoen tokens. Dat is goed voor ongeveer 22 terabyte aan uitvoer per prompt. Het bedrijf voltooide al meer dan 100 grote trainingsruns, elk op 2 tot 6 petabyte aan fysische data. Bij het grootste experiment liep dat verder op. Het piekte op 35 biljoen parameters. ASML verhoogde deze zomer de omzetraming voor 2026 van 36 tot 40 naar 43 tot 45 miljard euro. Die stijging kwam door de vraag naar AI-chips. Bron, Accelerated Understanding en ASML.
Zo werkt het fysica-AI model van Anandkumar
Bezos probeerde Anandkumar en Jenik in 2024 naar zijn nieuwe project Prometheus te halen, voordat hij zelf met Bajaj verderging. Het aanbod omvatte 2 miljard dollar aan toegezegd kapitaal door reeksen tot en met Series B. Het salaris verdubbelde van 1 naar 2 miljoen dollar binnen drie maanden. Daar kwam een aandelenbelang van 35 procent bovenop. Prometheus haalde in juni 2026 toch 12 miljard dollar op in die Series B. Dat meldt een diepgaand profiel van Tech Startups. Anandkumar en Jenik zeiden nee. Ze begonnen voor zichzelf. Ze kozen voor een andere richting dan de taalmodellen van OpenAI, Anthropic en Google. Andere AI-starters, zoals de zoekmachine voor AI-agenten Keenable, haalden dit jaar eveneens fors kapitaal op.
Het model werkt volgens de 4D-uitleg van het bedrijf in drie ruimtelijke dimensies plus tijd. Het voorspelt een volledig fysiek verloop in een keer, niet stap voor stap zoals een taalmodel. Neurale operatoren vervangen de transformerarchitectuur achter ChatGPT en Gemini. Geen woord komt eraan te pas. Jensen Huang steunde het plan al vroeg, nadat hij Anandkumars werk aan weersvoorspelling zag op de Nvidia-conferentie GTC in 2021. Hun band dateert van 2018. Over natuurkundigen zei Huang: “Ik wil dat het al hun lunches opeet.” Een enkele prompt met vijf biljoen tokens context levert zo’n 22 terabyte aan uitvoer op. Dat is meer data dan een gemiddeld datacenter in een dag verwerkt. Dus draait het eigenlijke verhaal om geheugen, niet om taal. Niet om taal alleen.
Wat dit betekent voor Nederland en Europa
ASML voelt de vraag naar AI-chips het eerst. Het zit middenin die keten. Het bedrijf verhoogde deze zomer zijn omzetraming voor 2026 naar 43 tot 45 miljard euro. Dat blijkt uit een analyse van de EUV-uitbreiding. Voor 2026 staan zo’n 65 Low-NA EUV-machines gepland, met een uitbreiding van 30 procent voorzien voor 2027. Modellen zoals dat van Accelerated Understanding duwen die vraag verder op, want meer parameters en context vragen om meer geheugenbandbreedte. Die bandbreedte komt uit chips die alleen met de machines van ASML te maken zijn. Dat spoor loopt ook naar het geheugentekort achter dure Nvidia-servers. Daarnaast valt ieder algemeen inzetbaar AI-model, ook een fysicamodel zonder taal, onder de EU AI Act. Ook zonder taal telt dat mee. Sinds 2 augustus 2026 gelden strengere transparantie-eisen voor zulke modellen. Bij verboden praktijken lopen de boetes op tot 35 miljoen euro of 7 procent van de wereldwijde omzet. Nederlandse bedrijven die zulke modellen straks inzetten voor chipontwerp of weersvoorspelling ontkomen niet aan die documentatieplicht. Ook de AI-rekenkosten voor chips lopen daardoor verder op.
Veelgestelde vragen
Wat doet Accelerated Understanding precies? Accelerated Understanding bouwt AI-modellen die natuurkundige processen voorspellen in plaats van taal. Het bedrijf noemt toepassingen in chipontwerp, robotica, weersvoorspelling en geologisch onderzoek, blijkens de eigen website.
Hoe groot is het contextvenster van het fysica-AI model? Het model verwerkt volgens Accelerated Understanding meer dan vijf biljoen tokens in een enkele prompt. Dat is ongeveer vijf miljoen keer groter dan de contextvensters van Anthropic en Google, meldde Reuters.
Waarom sloegen Anandkumar en Jenik het bod van Bezos af? Ze kozen voor natuurkunde in plaats van taal als basis voor intelligentie, zei Anandkumar tegen Reuters. Het aanbod van Bezos omvatte 2 miljard dollar aan kapitaal en 35 procent aandelen. Dat paste niet bij haar visie.
