McLaren Automotive執行長Nick Collins解釋，「這是企業真正的策略轉型。透過以難以想像的速度持續整合與優化我們的數據、智慧與工程理念，我們能以快速的速度交付產品開發，同時保護公司DNA。」
在Rescale環境中，該平台完全以McLaren資料訓練，並運用NVIDIA AI基礎設施、AI物理模型，以及代理工程函式庫。這建立了一個統一的平台方法使用NVIDIA開放模型，並以NVIDIA PhysicsNeMo框架訓練AI物理，將McLaren的CAE、系統工程與設計連結成一個統一的AI資料結構，持續學習與優化，同時遵守McLaren品質標準與效能特性的完整性，並消除與中心資料或其他外部來源的重疊風險。
Rescale創辦人兼執行長Joris Poort表示，「我們的基礎平台讓McLaren能夠運用由NVIDIA AI基礎設施驅動的最新代理性工程技術，為工程師在產品開發的關鍵領域，例如：碳材料、結構動力學、耐久性，最終實現工程卓越計畫化擴展，來提供複合競爭優勢，以更快交付世界級產品。」。
NVIDIA計算工程副總裁兼總經理Tim Costa表示，「汽車工程的未來正被代理人工智慧與先進模擬重寫，將數十年的設計傳承轉化為一個即時生成引擎，加速車輛生命週期的每個階段。透過整合Rescale的統一控制層與NVIDIA的開放式代理人工智慧模型及加速物理模型，McLaren將多年傳統模擬壓縮成數小時的即時設計探索。」
轉型McLaren產品開發生命週期
AI加速工作流程使McLaren能夠超越傳統物理與計算建模方法的限制，進行運作與探索。
- 更快的虛擬模擬：AI驅動的物理物理大幅縮短模擬時間，每次測試都會將新資料回傳系統，持續提升代理模型與AI代理對物理世界的理解。
- 快速設計探索：工程師能在數小時內評估數千次設計迭代，涵蓋多個物理與工程領域，根本改變最佳效能設計的達成速度。
- 即時性能預測：機器學習模型能即時預測製造性能，例如：在高性能碳纖維結構與零件的生產。
- 代理工程：Rescale協助McLaren自動化複雜且重複性的工程任務，提升專家在NVIDIA基礎設施上的生產力三倍。
- 知識型工程：Rescale的平台建立「工程知識圖譜，捕捉過去工作的洞見，推動代理型工程工作流程並加速產品開發決策」。
McLaren在NVIDIA GTC 2026的展位上展示其AI強化工程的應用，該全球頂尖AI大會於3月16日至19日在加州聖荷西舉行。
