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.

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.