Multiverse Computing : comment une start-up espagnole fait passer les modèles d'IA géants au régime sec

Quel problème résout-elle ? Les grands modèles de langage sont extrêmement coûteux à entraîner et à faire fonctionner. Ils nécessitent des clusters massifs de GPU haut de gamme, ce qui crée une barrière de coût et d'infrastructure pour la plupart des entreprises. Les coûts d'inférence sont élevés et le déploiement est limité aux grands centres de données . CompactifAI abat cette barrière.

Résultats annoncés :

• Réduction de 80 % à 95 % de l'empreinte matérielle (taille du modèle et mémoire)
• Seulement 2 à 3 % de perte de précision sur la plupart des benchmarks
• Traitement 4 à 12 fois plus rapide et coûts d'inférence réduits de 50 % à 80 %
• Le LlaMA-2 7B de Meta a été compressé à seulement 3 % de sa taille d'origine lors d'un test
• Le Llama 3.3 70B a été compressé pour fonctionner sur des processeurs Intel Xeon 6 sans GPU dédié
• Une version compressée du modèle OpenAI (gpt-oss-120B) a vu ses besoins en mémoire passer de 61 Go à 32 Go — soit une réduction de 50 % — tout en conservant des performances quasi identiques

Une levée de fonds record en série C

En juillet 2026, Multiverse Computing a annoncé une série C visant jusqu'à 570 millions de dollars (500 millions d'euros) pour une valorisation pré-money de 1,7 milliard de dollars (environ 1,5 milliard d'euros, avec une valorisation post-money d'environ 2 milliards d'euros) . Le tour de table reste ouvert à d'autres engagements . Le financement total de la société atteint désormais environ 800 millions de dollars .

Co-investisseurs principaux

• Forgepoint Capital International (capital-risque américain)
• BNPP Solar Impulse Venture Fund (fonds d'investissement climatique de BNP Paribas)
• Bullhound Capital (banque d'investissement et capital-risque britannique)

Parmi les autres investisseurs participants figurent Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, la Qatar Development Bank, Zouk Capital, SETT, le Fonds européen d'investissement (EIC Fund) et le Hazten Scale-Up Fund du gouvernement basque .

Où la technologie est-elle déployée ?

CompactifAI est déployée sur un large éventail de matériels, des appareils en périphérie (edge) — drones, caméras, satellites, véhicules, smartphones, Raspberry Pi — aux serveurs cloud et infrastructures d'IA souveraines . La société dispose d'un portail API et d'une application de démonstration pour les développeurs. Des modèles compressés d'OpenAI, Meta, DeepSeek et Mistral AI sont disponibles .

Clients et partenaires

Clients nommés : Iberdrola (énergie), Bosch (industrie manufacturière), et plus de 100 entreprises dans le monde . Parmi les autres clients d'entreprise cités figurent Allianz, la Banque du Canada, Indra et Telefónica .

Partenariats clés :

• PwC (novembre 2025) — simplification de l'adoption de l'IA en entreprise et réduction des coûts de calcul
• Axelera AI (mars 2026) — intégration de modèles compressés par CompactifAI sur du matériel d'IA néerlandais
• Qualcomm (août 2026) — déploiement de modèles compressés sur les accélérateurs de centre de données de Qualcomm
• Intel (juillet 2026) — le Llama 3.3 70B compressé par CompactifAI fonctionne sur les processeurs Intel Xeon 6
• Tech Mahindra (2023) — fourniture de solutions d'informatique quantique aux clients d'entreprise mondiaux
• HP Inc. — a également participé en tant qu'investisseur dans la série C

À retenir

Multiverse Computing représente un changement de paradigme dans l'industrie de l'IA : au lieu de fabriquer des modèles toujours plus gros, elle les rend plus petits, plus rapides et moins chers à faire fonctionner. Son approche inspirée du quantique pour la compression des modèles a attiré des investisseurs et partenaires stratégiques de premier plan, et sa technologie est déjà utilisée dans de multiples secteurs. Pour les entreprises qui cherchent à déployer l'IA à grande échelle sans l'infrastructure GPU massive que les gros modèles exigent habituellement, CompactifAI offre une voie concrète et viable.