Замість того, щоб просто видаляти окремі параметри чи знижувати числову точність, CompactifAI «тензоризує» шари самовмотивованості (self-attention) та багатошарові перцептрони моделі, зосереджуючи стиснення на кореляційному просторі моделі. Це дозволяє контрольовано та інтерпретовано обрізати зайві зв'язки.

Яку проблему це вирішує? Великі мовні моделі надзвичайно дорогі в навчанні та експлуатації, потребуючи масивних кластерів потужних графічних процесорів (GPU). Їхній розмір та енергоспоживання створюють бар'єр з точки зору вартості та інфраструктури для більшості підприємств . CompactifAI долає цей бар'єр.

Заявлені результати:

• Зменшення апаратних вимог на 80%–95% (розмір моделі та пам'яті)
• Втрата точності лише на 2–3% у більшості тестів
• Прискорення обробки в 4–12 разів та зниження витрат на інференс на 50%–80%
• Модель Meta LLaMA-2 7B була стиснута до 3% від початкового розміру в одному з тестів
• Llama 3.3 70B була стиснута для роботи на процесорах Intel Xeon 6 без виділених GPU
• Стиснута модель OpenAI (gpt-oss-120B) скоротила потреби в пам'яті з 61 ГБ до 32 ГБ — зменшення на 50% — при збереженні майже еталонної продуктивності

Раунд фінансування Series C

У липні 2026 року Multiverse Computing оголосив про раунд Series C на суму до $570 млн (€500 млн) з оцінкою до інвестицій у $1,7 млрд (приблизно €1,5 млрд до отримання грошей, що дає пост-грошову оцінку близько €2 млрд) . Раунд залишається відкритим для додаткових зобов'язань . Загальний обсяг залучених коштів на сьогодні становить приблизно $800 млн .

Співлідери інвестицій

• Forgepoint Capital International (американський венчурний капітал)
• BNPP Solar Impulse Venture Fund (кліматичний венчурний фонд BNP Paribas)
• Bullhound Capital (британський інвестбанк та венчурний фонд)

Серед інших інвесторів — Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures (корпоративний венчурний підрозділ Національного банку Канади), Катарський банк розвитку, Zouk Capital, SETT, Фонд Європейської інноваційної ради (EIC Fund), а також фонд Hazten Scale-Up Fund уряду Країни Басків .

Де застосовується технологія

CompactifAI впроваджується на широкому спектрі обладнання: від периферійних пристроїв (дрони, камери, супутники, транспортні засоби, смартфони, Raspberry Pi) до хмарних серверів та суверенної ШІ-інфраструктури . Компанія має API-портал та демонстраційний застосунок для розробників, а стиснені моделі від OpenAI, Meta, DeepSeek та Mistral AI вже доступні .

Клієнти та партнери

Серед названих клієнтів — Iberdrola (енергетика), Bosch (промисловість/виробництво), а також понад 100 підприємств по всьому світу . Інші названі корпоративні клієнти включають Allianz, Bank of Canada, Indra та Telefónica .

Ключові партнерства:

• PwC (листопад 2025) — спрощення впровадження ШІ для підприємств та зниження обчислювальних витрат
• Axelera AI (березень 2026) — інтеграція стиснених моделей CompactifAI на нідерландському апаратному забезпеченні
• Qualcomm (серпень 2026) — розгортання стиснених моделей на прискорювачах центрів обробки даних Qualcomm
• Intel (липень 2026) — стиснена за допомогою CompactifAI модель Llama 3.3 70B працює на процесорах Intel Xeon 6
• Tech Mahindra (2023) — надання квантових обчислювальних рішень глобальним корпоративним клієнтам
• HP Inc. — також виступив інвестором у раунді Series C

Ключовий висновок

Multiverse Computing знаменує важливий зсув в індустрії штучного інтелекту: замість того, щоб робити моделі більшими, він робить їх меншими, швидшими та дешевшими в експлуатації. Його квантово-натхненний підхід до стиснення моделей привернув великих стратегічних інвесторів і партнерів, а технологія вже використовується в різних галузях. Для підприємств, які прагнуть масштабувати використання ШІ без потреби у масивній GPU-інфраструктурі, CompactifAI пропонує конкретний шлях уперед.

Замість того, щоб просто видаляти окремі параметри чи знижувати числову точність, CompactifAI «тензоризує» шари самовмотивованості (self-attention) та багатошарові перцептрони моделі, зосереджуючи стиснення на кореляційному просторі моделі. Це дозволяє контрольовано та інтерпретовано обрізати зайві зв'язки.

Яку проблему це вирішує? Великі мовні моделі надзвичайно дорогі в навчанні та експлуатації, потребуючи масивних кластерів потужних графічних процесорів (GPU). Їхній розмір та енергоспоживання створюють бар'єр з точки зору вартості та інфраструктури для більшості підприємств . CompactifAI долає цей бар'єр.

Заявлені результати:

• Зменшення апаратних вимог на 80%–95% (розмір моделі та пам'яті)
• Втрата точності лише на 2–3% у більшості тестів
• Прискорення обробки в 4–12 разів та зниження витрат на інференс на 50%–80%
• Модель Meta LLaMA-2 7B була стиснута до 3% від початкового розміру в одному з тестів
• Llama 3.3 70B була стиснута для роботи на процесорах Intel Xeon 6 без виділених GPU
• Стиснута модель OpenAI (gpt-oss-120B) скоротила потреби в пам'яті з 61 ГБ до 32 ГБ — зменшення на 50% — при збереженні майже еталонної продуктивності

Раунд фінансування Series C

У липні 2026 року Multiverse Computing оголосив про раунд Series C на суму до $570 млн (€500 млн) з оцінкою до інвестицій у $1,7 млрд (приблизно €1,5 млрд до отримання грошей, що дає пост-грошову оцінку близько €2 млрд) . Раунд залишається відкритим для додаткових зобов'язань . Загальний обсяг залучених коштів на сьогодні становить приблизно $800 млн .

Співлідери інвестицій

• Forgepoint Capital International (американський венчурний капітал)
• BNPP Solar Impulse Venture Fund (кліматичний венчурний фонд BNP Paribas)
• Bullhound Capital (британський інвестбанк та венчурний фонд)

Серед інших інвесторів — Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP Inc., Orange Ventures, Scania Invest, NAventures (корпоративний венчурний підрозділ Національного банку Канади), Катарський банк розвитку, Zouk Capital, SETT, Фонд Європейської інноваційної ради (EIC Fund), а також фонд Hazten Scale-Up Fund уряду Країни Басків .

Де застосовується технологія

CompactifAI впроваджується на широкому спектрі обладнання: від периферійних пристроїв (дрони, камери, супутники, транспортні засоби, смартфони, Raspberry Pi) до хмарних серверів та суверенної ШІ-інфраструктури . Компанія має API-портал та демонстраційний застосунок для розробників, а стиснені моделі від OpenAI, Meta, DeepSeek та Mistral AI вже доступні .

Клієнти та партнери

Серед названих клієнтів — Iberdrola (енергетика), Bosch (промисловість/виробництво), а також понад 100 підприємств по всьому світу . Інші названі корпоративні клієнти включають Allianz, Bank of Canada, Indra та Telefónica .

Ключові партнерства:

• PwC (листопад 2025) — спрощення впровадження ШІ для підприємств та зниження обчислювальних витрат
• Axelera AI (березень 2026) — інтеграція стиснених моделей CompactifAI на нідерландському апаратному забезпеченні
• Qualcomm (серпень 2026) — розгортання стиснених моделей на прискорювачах центрів обробки даних Qualcomm
• Intel (липень 2026) — стиснена за допомогою CompactifAI модель Llama 3.3 70B працює на процесорах Intel Xeon 6
• Tech Mahindra (2023) — надання квантових обчислювальних рішень глобальним корпоративним клієнтам
• HP Inc. — також виступив інвестором у раунді Series C

Ключовий висновок

Multiverse Computing знаменує важливий зсув в індустрії штучного інтелекту: замість того, щоб робити моделі більшими, він робить їх меншими, швидшими та дешевшими в експлуатації. Його квантово-натхненний підхід до стиснення моделей привернув великих стратегічних інвесторів і партнерів, а технологія вже використовується в різних галузях. Для підприємств, які прагнуть масштабувати використання ШІ без потреби у масивній GPU-інфраструктурі, CompactifAI пропонує конкретний шлях уперед.