בעוד שחברות AI רבות מגייסות הון כדי לבנות מודלים גדולים יותר ויותר, Multiverse Computing מהמרת על כיוון אחר: להפוך את המודלים הקיימים לקטנים וזולים משמעותית להפעלה. הטכנולוגיה המרכזית שלה, CompactifAI, משתמשת ברשתות טנזוריות בהשראת הפיזיקה הקוונטית — מבנים מתמטיים שפיזיקאים פיתחו במקור כדי לדמות מערכות קוונטיות — כדי לדחוס מודלי שפה גדולים בעד 93%, תוך שמירה על כ-97% מהדיוק שלהם . הגישה תוארה ואומתה במאמר מחקר שעבר ביקורת עמיתים ופורסם ב-arXiv בינואר 2024 .
את הסבב הובילו במשותף שלושה משקיעים מוסדיים: Forgepoint Capital International, קרן BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund (BNPP SIVF) ו-Bullhound Capital .
בין המשתתפים הנוספים שאושרו: Qatar Development Bank ו-HP Inc. לצד קונסורציום רחב יותר הכולל את Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Zouk Capital, SETT, קרן EIC, קרן Hazten Scale-Up Fund של ממשלת חבל הבסקים ו-Kutxa Fundazioa .
הטכנולוגיה "מטנזרת" את שכבות מנגנון הקשב העצמי (self-attention) ואת שכבות הפרספטרון הרב-שכבתי במודלים המבוססים על ארכיטקטורת טרנספורמר, באמצעות סוג מסוים של רשת טנזורית . בפועל, היא מצמצמת חלק מהמתאמים בתוך המודל. מידת הדחיסה נקבעת באמצעות פרמטר המכונה ממד הקשר (bond dimension) של הרשת הטנזורית. לאחר מכן, תקופת אימון מחדש קצרה ומבוזרת מאפשרת למודל הדחוס לשחזר חלק ניכר מהדיוק המקורי .
במאמר מינואר 2024 הדגימה החברה כי שילוב של CompactifAI עם קוונטיזציה — ייצוג של פרמטרי המודל בדיוק מספרי נמוך יותר — יכול להפחית ב-93% את גודל הזיכרון של מודל LLaMA-2 7B של Meta, לצמצם ב-70% את מספר הפרמטרים, לקצר את זמן האימון ב-50% ולהאיץ את ההסקה ב-25%. כל זאת עם ירידה של 2%–3% בלבד בדיוק .
מיזם EuroHPC Joint Undertaking של האיחוד האירופי אישר בנפרד כי CompactifAI לבדה מצמצמת את LLaMA-2 7B ל-30% בלבד מגודלו המקורי, ולאחר אימון מחדש מאפשרת לשחזר יותר מ-90% מהדיוק .
מאז השיקה החברה גרסאות דחוסות של מודלים חדשים יותר, ובהן גרסאות של Llama 3.1-8B ושל Llama 3.3-70B שדחוסו ב-80%. לפי החברה, הן כוללות 60% פחות פרמטרים, יעילות אנרגטית גבוהה ב-84%, הסקה מהירה יותר ב-40% ועלות נמוכה ב-50% — ללא פגיעה בדיוק .
בפברואר 2026 השיקה Multiverse את HyperNova 60B, גרסה שדחסה ב-50% את gpt-oss-120B של OpenAI, והעמידה אותה להורדה ב-Hugging Face .
Multiverse Computing הוקמה במקור כחברת אלגוריתמים קוונטיים, ובהמשך שינתה כיוון והתמקדה בדחיסת מודלי AI, תחת המייסד והמנכ"ל אנריקה ליסאסו אולמוס .
החברה יישמה את המומחיות שלה בפיזיקה קוונטית — ובמיוחד את המתמטיקה של רשתות טנזוריות — כדי לבנות את CompactifAI. הרעיון הוא להשתמש בכלים מתמטיים שנועדו במקור לקירוב של מערכות קוונטיות מורכבות, וליישם אותם על דחיסה יעילה של המשקולות במודלים עצביים .
סבב Series C מסמן האצה משמעותית בקצב הצמיחה של החברה. ביוני 2025 גייסה Multiverse Computing 215 מיליון דולר (189 מיליון אירו) בסבב Series B, בהובלת Bullhound Capital ובהשתתפות HP Tech Ventures, Forgepoint Capital International, SETT, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Toshiba ומשקיעים נוספים .
הסבב ההוא העריך את החברה ביותר מ-500 מיליון דולר — זינוק של פי חמישה לעומת שווי של כ-108 מיליון דולר לאחר סבב Series A במרץ 2024 . השווי הקדם-כספי של 1.7 מיליארד דולר בסבב Series C מייצג אפוא זינוק נוסף של פי חמישה בתוך כ-13 חודשים .
החברה דיווחה כי ההכנסות השנתיות בקצב מנורמל צמחו ביותר מפי עשרה מאז יוני 2025 . דיווח אחד, שצוטט בפוסט של Tech Funding News בלינקדאין, דיבר על צמיחה של פי 96 במכירות ברבעון הראשון של 2026 לעומת הרבעון המקביל . המספר המדויק משתנה בין המקורות, אך מגמת הצמיחה המהירה ברורה. לפי אנליסט אחד, השווי משקף יחס מרבי של פי 17 בין שווי החברה להכנסות השנתיות בקצב מנורמל .
בחלק מהסיקור של סבב Series B הוזכר שוק יעד כולל של 106 מיליארד דולר לתחום הסקת המסקנות (inference) ב-AI. עם זאת, הנתון לא אושר ישירות במקורות הראשוניים שנאספו לניתוח זה .
Multiverse Computing מסרה כי כספי הסבב ישמשו להרחבת ספריית המודלים היעילים שלה, להמשך מחקר ופיתוח, להקמת תשתיות ותוכנה ל-AI ריבוני ולהרחבת פעילותה במזרח ובדרום-מזרח אסיה, במזרח התיכון ובקנדה .
החברה מכוונת לפריסות אצל לקוחות עסקיים בתחומי הייצור, הפיננסים, האנרגיה, התעופה והחלל, הסייבר, הביטחון והרפואה .