Multiverse Computing: la startup spagnola che comprime i modelli AI con la fisica quantistica

Cos'è Multiverse Computing?

Multiverse Computing è una scaleup spagnola con sede a San Sebastián, fondata da Enrique Lizaso, Román Orús e Samuel Mugel. L'azienda sviluppa software di compressione ispirato ai principi della fisica quantistica, in grado di ridurre drasticamente le dimensioni dei grandi modelli linguistici (LLM) così da farli funzionare in modo più efficiente su hardware molto più leggero . Se stai cercando un modo per eseguire modelli AI potenti su dispositivi di uso quotidiano — da uno smartphone a un'automobile — la tecnologia di Multiverse è un candidato concreto per renderlo possibile.

CompactifAI: la tecnologia chiave

CompactifAI è il prodotto di punta di Multiverse. Utilizza reti tensoriali di ispirazione quantistica — un quadro matematico nato originariamente nella fisica quantistica — per comprimere gli LLM in modo radicalmente diverso rispetto ai metodi tradizionali come la quantizzazione o il pruning. Invece di rimuovere semplicemente singoli parametri o ridurre la precisione numerica, CompactifAI "tensorizza" i layer di self-attention e i percettroni multistrato del modello, concentrando la compressione sullo spazio di correlazione del modello. In questo modo, riesce a troncare le connessioni ridondanti in modo controllato e interpretabile .

Quale problema risolve? I grandi modelli linguistici sono estremamente costosi da addestrare e gestire: richiedono cluster massicci di GPU di fascia alta. Le loro dimensioni e il consumo energetico creano una barriera di costi e infrastrutture per la maggior parte delle imprese — i costi di inferenza sono alti e la distribuzione è limitata ai grandi data center . CompactifAI supera questa barriera.

Risultati riportati:

• Riduzione dell'80%–95% dell'impronta hardware (dimensioni del modello e memoria)
• Solo il 2–3% di perdita di precisione nella maggior parte dei benchmark
• Velocità di elaborazione da 4x a 12x superiore e costi di inferenza ridotti del 50%–80%
• Il modello LlaMA-2 7B di Meta è stato compresso fino a raggiungere solo il 3% della dimensione originale in un test
• Llama 3.3 70B è stato compresso per funzionare su processori Intel Xeon 6 senza GPU dedicate
• Un modello compresso di OpenAI (gpt-oss-120B) ha visto il suo fabbisogno di memoria ridotto da 61GB a 32GB — una riduzione del 50% — mantenendo prestazioni quasi identiche

Round di finanziamento Serie C

Nel luglio 2026, Multiverse Computing ha annunciato un round di Serie C da un massimo di 570 milioni di dollari (500 milioni di euro) a una valutazione pre-money di 1,7 miliardi di dollari (circa 1,5 miliardi di euro pre-money, con una valutazione post-money di circa 2 miliardi di euro) . Il round resta aperto per ulteriori impegni . Il finanziamento totale raccolto finora è di circa 800 milioni di dollari .

Investitori co-lead

• Forgepoint Capital International (venture capital statunitense)
• BNPP Solar Impulse Venture Fund (fondo di venture capital climatico di BNP Paribas)
• Bullhound Capital (banca d'investimento e VC britannica)

Tra gli altri investitori figurano Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Qatar Development Bank, Zouk Capital, SETT, il Fondo EIC e il Hazten Scale-Up Fund del governo basco .

Dove viene distribuita la tecnologia

CompactifAI è distribuita su un'ampia gamma di hardware, dai dispositivi edge (droni, telecamere, satelliti, veicoli, smartphone, Raspberry Pi) ai server cloud e alle infrastrutture AI sovrane . L'azienda dispone di un portale API e di un'app dimostrativa per sviluppatori, e sono disponibili modelli compressi di OpenAI, Meta, DeepSeek e Mistral AI .

Clienti e partner

Clienti nominati includono Iberdrola (energia), Bosch (industria/manifatturiero) e oltre 100 imprese a livello globale . Altri clienti enterprise nominati includono Allianz, Banca del Canada, Indra e Telefónica .

Partnership chiave:

• PwC (novembre 2025) — semplificazione dell'adozione dell'AI enterprise e riduzione dei costi di calcolo
• Axelera AI (marzo 2026) — integrazione dei modelli compressi con CompactifAI su hardware AI olandese
• Qualcomm (agosto 2026) — distribuzione di modelli compressi sugli acceleratori per data center di Qualcomm
• Intel (luglio 2026) — Llama 3.3 70B compresso con CompactifAI funziona su processori Intel Xeon 6
• Tech Mahindra (2023) — fornitura di soluzioni di calcolo quantistico a clienti enterprise globali
• HP Inc. — ha partecipato come investitore nel round di Serie C

Punti chiave

Multiverse Computing rappresenta un cambiamento significativo nel settore dell'AI: invece di rendere i modelli più grandi, li rende più piccoli, più veloci e meno costosi da eseguire. Il suo approccio alla compressione dei modelli, ispirato alla fisica quantistica, ha attratto importanti investitori strategici e partner, e la sua tecnologia è già in uso in diversi settori. Per le imprese che vogliono distribuire l'AI su larga scala senza la massiccia infrastruttura GPU che i modelli grandi richiedono solitamente, CompactifAI offre una strada concreta.