NVIDIA 利用 AI Day Seoul 展示了與三家韓國製造商在實體 AI 領域的合作成果：三星電子在晶片模擬方面、Kakao Mobility 在 L4 級自動駕駛系統方面以及 LG 電子在工廠機器人方面。其中最引人注目的是三星，它將晶片級熱力學分析的運算時間從 32 核心 CPU 上的約 18 小時縮短到 GPU 上的 41 秒，速度提升了約 1,600 倍。這要歸功於他們將 AI 預測的材質屬性與更粗的網格和 GPU 加速相結合。
三星加速半導體仿真
三星正在拓展與英偉達在材料研究、製程開發和裝置工程領域的合作。在技術電腦輔助設計（TCAD）方面，三星利用英偉達的cuISS和cuDSS加速器零件模擬核心的稀疏線性系統，GPU加速也延伸至其製程和光學模擬。在材料研究領域，三星的sMOL平台借助英偉達cuEST，在特定量子化學計算中實現了高達5倍的端到端速度提升。此外，三星正在探索cuEquivariance，以加速用於訓練和運行原子級AI模型的張量運算。
1,600倍的效能提升源自於三星基於NVIDIA PhysicsNeMo所建構的晶片級熱力學分析工作流程。在一個AI均質化案例中，三星以AI預測的粗網格有效材料屬性取代了精細網格求解，並在GPU上運行，將求解時間從32核心CPU上的約18小時縮短至41秒。此比較僅涵蓋這兩種配置；NVIDIA並未指明具體是哪款GPU，且速度提升不僅反映了硬體效能，也反映了粗網格和AI替代模型的效能提升。
NVIDIA補充說，其Agent Toolkit最終可以將這些模擬工具和AI模型連接起來，以便工程代理可以運行分析和比較設計，不過NVIDIA稱這只是一種可能性，並非三星已經部署的功能。
Kakao Mobility 計畫 4 級駕駛系統
Kakao Mobility計畫利用NVIDIA的車輛運算和安全技術，推動L4級自動駕駛系統的發展。該系統將結合Kakao Mobility自主研發的駕駛軟體及其在首爾江南區的營運經驗，並與NVIDIA的車輛運算平台整合。該計畫採用NVIDIA Hyperion平台，這是一個基於NVIDIA DRIVE AGX Thor的車輛感測器和運算參考平台，並由NVIDIA Halos為整個開發和驗證流程提供安全保障。
初期開發計畫圍繞起亞汽車的專用車輛展開，旨在支援韓國未來的L4級自動駕駛服務。 NVIDIA並未透露部署時間表或車輛數量。
LG展示機器人在製造業的學習能力
LG電子和NVIDIA在實際製造環境中，利用搭載NVIDIA Isaac GR00T的LG CLOiD機器人，展示了機器人操作和製造任務。這項工作實現了NVIDIA所謂的「實體AI資料飛輪」：真實世界資料收集、基於Cosmos的資料增強、GR00T模型訓練、NVIDIA Jetson AGX Thor上的板載計算以及基於模擬的評估，最終結果被打包成可重用的工作流程，用於CLOiD的持續開發和驗證。
LG 和 NVIDIA 正在利用此演示來完善一套可重複使用的機器人培訓、評估和改進流程，以用於製造業。 NVIDIA 表示，演示已完成，目前正在進行開發，但尚未確定量產部署日期。
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