क्वांटम फिजिक्स से AI मॉडल्स को छोटा करने वाली Multiverse Computing ने $570M जुटाए, वैल्यूएशन $1.7B

AI कंपनियों की मौजूदा लहर के विपरीत, जो और भी बड़े मॉडल बनाने के लिए पैसे जुटा रही हैं, Multiverse Computing का दांव भविष्य में AI मॉडल्स को छोटा और सस्ता बनाने पर है। इसकी मुख्य तकनीक, CompactifAI, क्वांटम-प्रेरित 'टेंसर नेटवर्क्स' का उपयोग करती है। ये गणितीय संरचनाएँ मूल रूप से भौतिकविदों (physicists) द्वारा क्वांटम सिस्टम को मॉडल करने के लिए विकसित की गई थीं। CompactifAI बड़े लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को 93% तक कंप्रेस (compress) कर सकती है, जबकि उनकी 97% सटीकता बरकरार रहती है । इस दृष्टिकोण को जनवरी 2024 में arXiv पर प्रकाशित एक सहकर्मी-समीक्षित पेपर (peer-reviewed paper) में मान्य किया गया है ।

कौन कर रहा है यह बड़ा दांव?

सीरीज़ C का नेतृत्व तीन संस्थागत निवेशकों ने संयुक्त रूप से किया है: Forgepoint Capital International, BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund (BNPP SIVF), और Bullhound Capital । इसमें शामिल अन्य प्रमुख निवेशकों में Qatar Development Bank और HP Inc. शामिल हैं। इस व्यापक समूह में Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Zouk Capital, SETT, EIC Fund, Basque Government का Hazten Scale-Up Fund और Kutxa Fundazioa जैसे निवेशक भी हैं ।

कैसे काम करता है CompactifAI?

CompactifAI ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल्स के सेल्फ-अटेंशन (self-attention) और मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) लेयर्स को एक विशेष प्रकार के टेंसर नेटवर्क का उपयोग करके 'टेंसराइज़' करता है । यह मॉडल के अंदर सहसंबंधों (correlations) को काटने का काम करता है, और टेंसर नेटवर्क के 'बॉन्ड डायमेंशन' के ज़रिए कंप्रेशन की डिग्री को नियंत्रित किया जा सकता है। इसके बाद थोड़े समय के लिए डिस्ट्रीब्यूटेड रीट्रेनिंग (retraining) की जाती है, जिससे कंप्रेस किया गया मॉडल अपनी अधिकतर मूल सटीकता वापस पा लेता है ।

जनवरी 2024 के पेपर में, टीम ने प्रदर्शित किया कि CompactifAI को अन्य कंप्रेशन तकनीकों के साथ मिलाकर Meta के LLaMA-2 7B मॉडल के मेमोरी साइज़ को 93% तक कम किया जा सकता है, इसके पैरामीटर काउंट में 70% की कटौती की जा सकती है, ट्रेनिंग को 50% तेज़ और इन्फरेंस (inference) को 25% तेज़ किया जा सकता है, जबकि सटीकता में केवल 2-3% की गिरावट आती है । यूरोपीय संघ के EuroHPC Joint Undertaking ने भी अलग से पुष्टि की है कि अकेला CompactifAI LLaMA-2 7B मॉडल को उसके मूल आकार के केवल 30% तक कंप्रेस करता है, जो कि थोड़ी रीट्रेनिंग के बाद 90% से अधिक सटीकता वापस पा लेता है ।

कंपनी ने नए मॉडल्स के कंप्रेस वर्ज़न भी जारी किए हैं। इनमें Llama 3.1-8B और Llama 3.3-70B के 80% कंप्रेस वर्ज़न शामिल हैं, जो 60% कम पैरामीटर, 84% अधिक ऊर्जा दक्षता, 40% तेज़ इन्फरेंस और 50% लागत में कमी का दावा करते हैं । फरवरी 2026 में, Multiverse ने OpenAI के gpt-oss-120B मॉडल का 50% कंप्रेस वर्ज़न, HyperNova 60B, Hugging Face पर मुफ्त जारी किया ।

क्वांटम एल्गोरिदम से AI कंप्रेशन तक का सफर

Multiverse Computing की स्थापना मूल रूप से एक क्वांटम एल्गोरिदम कंपनी के रूप में हुई थी। बाद में, संस्थापक और CEO एनरिक लिज़ासो ओल्मोस के नेतृत्व में कंपनी ने AI मॉडल कंप्रेशन की ओर रुख किया । कंपनी ने क्वांटम भौतिकी (टेंसर नेटवर्क गणित) में अपनी मुख्य विशेषज्ञता का उपयोग करके CompactifAI को विकसित किया। उन्होंने पहचाना कि जटिल क्वांटम सिस्टम को अनुमानित करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले गणितीय उपकरणों का उपयोग न्यूरल नेटवर्क के वज़न को कुशलतापूर्वक कंप्रेस करने के लिए भी किया जा सकता है ।

बुनियाद तैयार करने वाली सीरीज़ B

यह सीरीज़ C, कंपनी के पिछले राउंड से एक नाटकीय छलांग है। जून 2025 में, Multiverse Computing ने $215 मिलियन (€189 मिलियन) की सीरीज़ B जुटाई थी, जिसका नेतृत्व Bullhound Capital ने किया था और जिसमें HP Tech Ventures, Forgepoint Capital International, SETT, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Toshiba और अन्य ने भाग लिया था । उस राउंड ने कंपनी को लगभग $500 मिलियन से अधिक का मूल्यांकन दिया, जो इसकी सीरीज़ A मूल्यांकन (लगभग $108 मिलियन) से पाँच गुना अधिक था ।

इस तरह, लगभग 13 महीनों में सीरीज़ C के लिए $1.7 बिलियन की प्री-मनी वैल्यूएशन एक और पाँच गुना छलांग दर्शाती है ।

विकास पथ और बाजार के अवसर

कंपनी ने बताया कि जून 2025 के बाद से उसका वार्षिक राजस्व 10 गुना से अधिक बढ़ गया । एक रिपोर्ट, जिसे Tech Funding News के LinkedIn पोस्ट में उद्धृत किया गया है, 2026 की पहली तिमाही में 96 गुना साल-दर-साल बिक्री वृद्धि का आंकड़ा बताती है । हालांकि स्रोतों के अनुसार सटीक आंकड़ा अलग-अलग है, लेकिन विकास की गति स्पष्ट रूप से तेज़ है। एक विश्लेषक के अनुसार, कंपनी का मूल्यांकन वार्षिक राजस्व के अधिकतम 17 गुना के अनुपात का संकेत देता है ।

सीरीज़ B की कवरेज में AI इन्फरेंस के लिए $106 बिलियन के कुल बाजार का आंकड़ा उल्लेख किया गया था, हालांकि इस विश्लेषण के लिए प्राप्त प्राथमिक स्रोतों में इसकी सीधे तौर पर पुष्टि नहीं हुई ।

फंडिंग का उपयोग कहाँ होगा?

Multiverse Computing का कहना है कि सीरीज़ C की पूंजी का उपयोग कुशल मॉडल लाइब्रेरी के विस्तार, निरंतर अनुसंधान एवं विकास, सॉवरेन AI इंफ्रास्ट्रक्चर और सॉफ्टवेयर के निर्माण और पूर्वी एशिया, दक्षिण-पूर्व एशिया, मध्य पूर्व और कनाडा में परिचालन बढ़ाने के लिए किया जाएगा । कंपनी विनिर्माण, वित्त, ऊर्जा, एयरोस्पेस, साइबर सुरक्षा, रक्षा और हेल्थकेयर जैसे उद्योगों में एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट को लक्षित कर रही है ।