Multiverse Computing: la startup española que encoge modelos de IA con redes tensoriales cuánticas
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de... La startup, fundada en San Sebastián, cierra una Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 mi...
Publicado porEditado con DeepSeek-V4-FlashImágenes generadas con GPT Image 1.5
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de...
La startup, fundada en San Sebastián, cierra una Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 millones de euros) con una valoración pre money de 1.700 millones de dólares, codirigida por Forgepoint Capital Internatio...
CompactifAI ya corre sobre procesadores Intel Xeon 6 sin GPU dedicada y se instala en dispositivos de borde (satélites, drones, móviles, Raspberry Pi), además de contar con clientes como Iberdrola, Bosch, Allianz, Tel...
What is Multiverse Computing, what is its latest funding round targeting up to $570 million at a $1.7 billion valuation, who are the co-leadAI-generated visualization of a large neural network being compressed by quantum-inspired tensor networks.
Prompt de IA
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Multiverse Computing, what is its latest funding round targeting up to $570 million at a $1.7 billion valuation, who are the co-lead. Article summary: ## What is Multiverse Computing. Topic tags: general, government, academic, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
¿Qué es Multiverse Computing?
Multiverse Computing es una 'scaleup' española con sede en San Sebastián, fundada por Enrique Lizaso, Román Orús y Samuel Mugel. La compañía desarrolla software inspirado en principios cuánticos para comprimir de forma drástica los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), de manera que puedan ejecutarse de forma eficiente en hardware mucho más modesto . Si buscas una forma de ejecutar modelos de IA potentes en dispositivos cotidianos —desde un móvil hasta un coche—, la tecnología de Multiverse es un candidato firme para hacerlo posible.
CompactifAI: la tecnología clave
Studio Global AI
Continúe su investigación
Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
¿Cuál es la respuesta corta a "Multiverse Computing: la startup española que encoge modelos de IA con redes tensoriales cuánticas"?
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de...
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de... La startup, fundada en San Sebastián, cierra una Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 millones de euros) con una valoración pre money de 1.700 millones de dólares, codirigida por Forgepoint Capital Internatio...
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
CompactifAI ya corre sobre procesadores Intel Xeon 6 sin GPU dedicada y se instala en dispositivos de borde (satélites, drones, móviles, Raspberry Pi), además de contar con clientes como Iberdrola, Bosch, Allianz, Tel...
Multiverse Computing: la startup española que encoge modelos de IA con redes tensoriales cuánticas
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de... La startup, fundada en San Sebastián, cierra una Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 mi...
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Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de...
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Prompt de IA
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openai.com
¿Qué es Multiverse Computing?
Multiverse Computing es una 'scaleup' española con sede en San Sebastián, fundada por Enrique Lizaso, Román Orús y Samuel Mugel. La compañía desarrolla software inspirado en principios cuánticos para comprimir de forma drástica los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), de manera que puedan ejecutarse de forma eficiente en hardware mucho más modesto . Si buscas una forma de ejecutar modelos de IA potentes en dispositivos cotidianos —desde un móvil hasta un coche—, la tecnología de Multiverse es un candidato firme para hacerlo posible.
CompactifAI: la tecnología clave
Studio Global AI
Continúe su investigación
Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
¿Cuál es la respuesta corta a "Multiverse Computing: la startup española que encoge modelos de IA con redes tensoriales cuánticas"?
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de...
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
Multiverse Computing usa redes tensoriales inspiradas en la física cuántica para comprimir modelos de lenguaje masivos (LLM) entre un 80% y un 95%, con apenas un 2 3% de pérdida de precisión, reduciendo los costes de... La startup, fundada en San Sebastián, cierra una Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 millones de euros) con una valoración pre money de 1.700 millones de dólares, codirigida por Forgepoint Capital Internatio...
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
CompactifAI ya corre sobre procesadores Intel Xeon 6 sin GPU dedicada y se instala en dispositivos de borde (satélites, drones, móviles, Raspberry Pi), además de contar con clientes como Iberdrola, Bosch, Allianz, Tel...
CompactifAI es el producto estrella de Multiverse. Utiliza redes tensoriales inspiradas en la física cuántica —un marco matemático originado en la mecánica cuántica— para comprimir los LLM de una forma fundamentalmente diferente a los métodos tradicionales como la cuantificación o la poda. En lugar de eliminar parámetros uno a uno o reducir la precisión numérica, CompactifAI "tensoriza" las capas de autoatención y perceptrón multicapa del modelo, centrando la compresión en el espacio de correlaciones del modelo. Esto permite recortar conexiones redundantes de forma controlada e interpretable .
¿Qué problema resuelve? Los modelos de lenguaje grandes son extremadamente caros de entrenar y ejecutar: requieren clústeres masivos de GPUs de alta gama. Su tamaño y consumo energético crean una barrera de coste e infraestructura para la mayoría de las empresas —los costes de inferencia son altos y el despliegue se limita a grandes centros de datos— . CompactifAI elimina esa barrera.
Resultados reportados:
Reducción del 80 % al 95 % en la huella de hardware (tamaño del modelo y memoria)
Solo un 2-3 % de pérdida de precisión en la mayoría de los benchmarks
Procesamiento de 4 a 12 veces más rápido y costes de inferencia entre un 50 % y un 80 % menores
El LlaMA-2 7B de Meta se comprimió hasta quedar en solo un 3 % de su tamaño original en una prueba
El Llama 3.3 70B se comprimió para funcionar en procesadores Intel Xeon 6 sin GPUs dedicadas
Un modelo comprimido de OpenAI (gpt-oss-120B) redujo sus necesidades de memoria de 61 GB a 32 GB —una reducción del 50 %— manteniendo un rendimiento casi equivalente
Ronda de financiación Serie C
En julio de 2026, Multiverse Computing anunció una ronda Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 millones de euros) con una valoración pre-money de 1.700 millones de dólares (aproximadamente 1.500 millones de euros pre-money, con una valoración post-money de unos 2.000 millones de euros) . La ronda sigue abierta a compromisos adicionales . La financiación total acumulada es de aproximadamente 800 millones de dólares .
Inversores colíderes
Forgepoint Capital International (capital riesgo estadounidense)
BNPP Solar Impulse Venture Fund (fondo de inversión climática de BNP Paribas)
Bullhound Capital (banco de inversión y capital riesgo británico)
Otros inversores participantes incluyen Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Qatar Development Bank, Zouk Capital, SETT, el Fondo del Consejo Europeo de Innovación (EIC Fund) y el fondo Hazten Scale-Up del Gobierno Vasco .
Dónde se despliega la tecnología
CompactifAI se despliega en una amplia gama de hardware, desde dispositivos de borde (drones, cámaras, satélites, vehículos, teléfonos inteligentes, Raspberry Pi) hasta servidores en la nube e infraestructura de IA soberana. La compañía dispone de un portal API y una aplicación de demostración para desarrolladores, y ofrece modelos comprimidos de OpenAI, Meta, DeepSeek y Mistral AI .
Clientes y socios
Clientes destacados:Iberdrola (energía), Bosch (industrial/fabricación) y más de 100 empresas en todo el mundo. Otros clientes empresariales mencionados son Allianz, Bank of Canada, Indra y Telefónica .
Alianzas clave:
PwC (noviembre de 2025) — simplificar la adopción de IA empresarial y reducir los costes de cómputo
Axelera AI (marzo de 2026) — integrar modelos comprimidos con CompactifAI en hardware de IA neerlandés
Qualcomm (agosto de 2026) — desplegar modelos comprimidos en los aceleradores de centros de datos de Qualcomm
Intel (julio de 2026) — el Llama 3.3 70B comprimido con CompactifAI funciona en procesadores Intel Xeon 6
Tech Mahindra (2023) — ofrecer soluciones de computación cuántica a clientes empresariales globales
HP Inc. — participó como inversor en la Serie C
Conclusión clave
Multiverse Computing representa un cambio significativo en la industria de la IA: en lugar de hacer los modelos más grandes, los hace más pequeños, rápidos y baratos de ejecutar. Su enfoque de compresión inspirado en la física cuántica ha atraído a grandes inversores estratégicos y socios, y su tecnología ya se utiliza en múltiples sectores. Para las empresas que buscan desplegar IA a escala sin la enorme infraestructura de GPU que suelen requerir los modelos grandes, CompactifAI ofrece un camino concreto hacia adelante.
CompactifAI es el producto estrella de Multiverse. Utiliza redes tensoriales inspiradas en la física cuántica —un marco matemático originado en la mecánica cuántica— para comprimir los LLM de una forma fundamentalmente diferente a los métodos tradicionales como la cuantificación o la poda. En lugar de eliminar parámetros uno a uno o reducir la precisión numérica, CompactifAI "tensoriza" las capas de autoatención y perceptrón multicapa del modelo, centrando la compresión en el espacio de correlaciones del modelo. Esto permite recortar conexiones redundantes de forma controlada e interpretable .
¿Qué problema resuelve? Los modelos de lenguaje grandes son extremadamente caros de entrenar y ejecutar: requieren clústeres masivos de GPUs de alta gama. Su tamaño y consumo energético crean una barrera de coste e infraestructura para la mayoría de las empresas —los costes de inferencia son altos y el despliegue se limita a grandes centros de datos— . CompactifAI elimina esa barrera.
Resultados reportados:
Reducción del 80 % al 95 % en la huella de hardware (tamaño del modelo y memoria)
Solo un 2-3 % de pérdida de precisión en la mayoría de los benchmarks
Procesamiento de 4 a 12 veces más rápido y costes de inferencia entre un 50 % y un 80 % menores
El LlaMA-2 7B de Meta se comprimió hasta quedar en solo un 3 % de su tamaño original en una prueba
El Llama 3.3 70B se comprimió para funcionar en procesadores Intel Xeon 6 sin GPUs dedicadas
Un modelo comprimido de OpenAI (gpt-oss-120B) redujo sus necesidades de memoria de 61 GB a 32 GB —una reducción del 50 %— manteniendo un rendimiento casi equivalente
Ronda de financiación Serie C
En julio de 2026, Multiverse Computing anunció una ronda Serie C de hasta 570 millones de dólares (500 millones de euros) con una valoración pre-money de 1.700 millones de dólares (aproximadamente 1.500 millones de euros pre-money, con una valoración post-money de unos 2.000 millones de euros) . La ronda sigue abierta a compromisos adicionales . La financiación total acumulada es de aproximadamente 800 millones de dólares .
Inversores colíderes
Forgepoint Capital International (capital riesgo estadounidense)
BNPP Solar Impulse Venture Fund (fondo de inversión climática de BNP Paribas)
Bullhound Capital (banco de inversión y capital riesgo británico)
Otros inversores participantes incluyen Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Qatar Development Bank, Zouk Capital, SETT, el Fondo del Consejo Europeo de Innovación (EIC Fund) y el fondo Hazten Scale-Up del Gobierno Vasco .
Dónde se despliega la tecnología
CompactifAI se despliega en una amplia gama de hardware, desde dispositivos de borde (drones, cámaras, satélites, vehículos, teléfonos inteligentes, Raspberry Pi) hasta servidores en la nube e infraestructura de IA soberana. La compañía dispone de un portal API y una aplicación de demostración para desarrolladores, y ofrece modelos comprimidos de OpenAI, Meta, DeepSeek y Mistral AI .
Clientes y socios
Clientes destacados:Iberdrola (energía), Bosch (industrial/fabricación) y más de 100 empresas en todo el mundo. Otros clientes empresariales mencionados son Allianz, Bank of Canada, Indra y Telefónica .
Alianzas clave:
PwC (noviembre de 2025) — simplificar la adopción de IA empresarial y reducir los costes de cómputo
Axelera AI (marzo de 2026) — integrar modelos comprimidos con CompactifAI en hardware de IA neerlandés
Qualcomm (agosto de 2026) — desplegar modelos comprimidos en los aceleradores de centros de datos de Qualcomm
Intel (julio de 2026) — el Llama 3.3 70B comprimido con CompactifAI funciona en procesadores Intel Xeon 6
Tech Mahindra (2023) — ofrecer soluciones de computación cuántica a clientes empresariales globales
HP Inc. — participó como inversor en la Serie C
Conclusión clave
Multiverse Computing representa un cambio significativo en la industria de la IA: en lugar de hacer los modelos más grandes, los hace más pequeños, rápidos y baratos de ejecutar. Su enfoque de compresión inspirado en la física cuántica ha atraído a grandes inversores estratégicos y socios, y su tecnología ya se utiliza en múltiples sectores. Para las empresas que buscan desplegar IA a escala sin la enorme infraestructura de GPU que suelen requerir los modelos grandes, CompactifAI ofrece un camino concreto hacia adelante.