Multiverse Computing: la startup española que encoge modelos de IA con redes tensoriales cuánticas

¿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.