Іспанський стартап Multiverse Computing оцінили в $1,7 млрд завдяки технології стиснення ШІ

На відміну від багатьох ШІ-компаній, які залучають мільярди на створення дедалі більших моделей, Multiverse Computing робить ставку на інший напрям: зменшити вже наявні моделі, щоб їх було дешевше й швидше запускати.

Її ключова технологія CompactifAI використовує квантово-натхненні тензорні мережі — математичні структури, які фізики спершу розробляли для моделювання квантових систем. За даними компанії та дослідників, технологія здатна стискати великі мовні моделі до 93%, зберігаючи близько 97% точності . Підхід описано в рецензованому дослідженні, опублікованому на arXiv у січні 2024 року .

Хто інвестував у раунд

Раунд Series C спільно очолили три інституційні інвестори: Forgepoint Capital International, BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund (BNPP SIVF) і Bullhound Capital .

Серед інших підтверджених учасників — Qatar Development Bank і HP Inc. Також до ширшого консорціуму інвесторів увійшли Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Zouk Capital, SETT, EIC Fund, фонд масштабування Hazten Scale-Up Fund уряду Країни Басків і Kutxa Fundazioa .

Як працює CompactifAI

CompactifAI перетворює шари механізму самоуваги та багатошарової перцептронної мережі в трансформерних моделях на тензорну форму, використовуючи певний тип тензорної мережі . У результаті частина кореляцій усередині моделі відсікається, а рівень стиснення контролюється параметром, відомим як розмірність зв’язку тензорної мережі.

Після цього стиснена модель проходить коротке розподілене донавчання, завдяки якому може відновити більшу частину початкової точності .

У дослідженні, опублікованому в січні 2024 року, команда продемонструвала, що поєднання CompactifAI з квантизацією дає змогу:

• зменшити обсяг пам’яті моделі Meta LLaMA-2 7B на 93%;
• скоротити кількість параметрів на 70%;
• прискорити навчання на 50%;
• прискорити виконання моделі на 25% — за падіння точності лише на 2–3% .

Окремо європейське спільне підприємство EuroHPC Joint Undertaking підтвердило, що сама CompactifAI стискає LLaMA-2 7B до 30% початкового розміру, а після короткого донавчання відновлюється понад 90% початкової точності .

Відтоді компанія випустила стиснені версії новіших моделей, зокрема Llama 3.1-8B і Llama 3.3-70B, зменшені на 80%. За заявою Multiverse Computing, вони мають на 60% менше параметрів, на 84% вищу енергоефективність, на 40% вищу швидкість виконання та дають змогу скоротити витрати на 50% без втрати точності .

У лютому 2026 року компанія також опублікувала на Hugging Face HyperNova 60B — стиснену на 50% версію OpenAI gpt-oss-120B .

Від квантових алгоритмів до стиснення ШІ

Спочатку Multiverse Computing була компанією з розробки квантових алгоритмів, однак згодом під керівництвом засновника й генерального директора Енріке Лісасо Ольмоса змістила фокус на стиснення ШІ-моделей .

Команда використала напрацювання у квантовій фізиці, зокрема математику тензорних мереж. Ці самі інструменти, які допомагають наближено описувати складні квантові системи, застосували для ефективнішого стискання ваг нейронних мереж .

Попередній раунд, який підготував ґрунт

У червні 2025 року Multiverse Computing залучила $215 млн (€189 млн) у раунді Series B. Його очолив Bullhound Capital, а серед учасників були HP Tech Ventures, Forgepoint Capital International, SETT, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Toshiba та інші інвестори .

Тоді компанію оцінили більш ніж у $500 млн — приблизно вп’ятеро дорожче, ніж після Series A, коли її оцінка становила близько $108 млн .

Отже, оцінка $1,7 млрд до залучення коштів у Series C означає ще один стрибок приблизно в п’ять разів усього за 13 місяців .

Швидке зростання та ринок запуску моделей

Компанія повідомила, що її річний дохід у перерахунку на поточний темп зріс більш ніж у десять разів від червня 2025 року . В одному з матеріалів Tech Funding News, опублікованому в LinkedIn, наведено конкретніший показник: зростання продажів у першому кварталі 2026 року на 96% рік до року .

Точні цифри відрізняються залежно від джерела, але загальна динаміка залишається стрімкою. За оцінкою одного аналітика, поточна угода передбачає верхню межу співвідношення оцінки компанії до її річного доходу в перерахунку на поточний темп на рівні 17× .

У матеріалах про Series B також згадувався потенційний обсяг ринку запуску ШІ-моделей у $106 млрд, однак у доступних первинних джерелах цього аналізу цифру безпосередньо не підтверджено .

На що підуть $570 млн

Multiverse Computing планує використати кошти для розширення бібліотеки ефективних моделей, подальших досліджень і розробок, а також для створення суверенної ШІ-інфраструктури та програмного забезпечення .

Компанія також розбудовуватиме операційну присутність у Східній і Південно-Східній Азії, на Близькому Сході та в Канаді . Серед цільових галузей — виробництво, фінанси, енергетика, аерокосмічна промисловість, кібербезпека, оборона та охорона здоров’я .