Multiverse Computing gọi vốn 570 triệu USD, định giá 1,7 tỷ USD nhờ công nghệ 'thu nhỏ' mô hình AI bằng vật lý lượng tử

Không giống như làn sóng các công ty AI huy động vốn để xây dựng các mô hình ngày càng lớn hơn, Multiverse Computing đặt cược rằng tương lai của AI nằm ở việc làm cho các mô hình hiện tại trở nên nhỏ hơn đáng kể và rẻ hơn khi vận hành. Công nghệ cốt lõi của họ, CompactifAI, sử dụng mạng tensor lấy cảm hứng từ lượng tử — cấu trúc toán học ban đầu được các nhà vật lý phát triển để mô hình hóa các hệ thống lượng tử — để nén các mô hình ngôn ngữ lớn tới 93% trong khi vẫn giữ lại khoảng 97% độ chính xác của chúng . Cách tiếp cận này đã được xác nhận trong một bài báo bình duyệt đăng trên arXiv vào tháng 1 năm 2024 .

Ai đang đặt cược vào công nghệ này?

Vòng Series C được đồng dẫn dắt bởi ba nhà đầu tư tổ chức: Forgepoint Capital International, BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund (BNPP SIVF), và Bullhound Capital . Các nhà đầu tư khác đã xác nhận bao gồm Qatar Development Bank và HP Inc., cùng với một tập đoàn rộng hơn gồm Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Zouk Capital, SETT, EIC Fund, Quỹ Hazten Scale-Up của Chính phủ Basque, và Kutxa Fundazioa .

CompactifAI hoạt động như thế nào?

CompactifAI hoạt động bằng cách "tensor hóa" các lớp self-attention và multi-layer perceptron của các mô hình dựa trên transformer sử dụng một loại mạng tensor cụ thể . Điều này cắt bỏ các tương quan trong mô hình một cách hiệu quả, với mức độ nén được kiểm soát bởi kích thước liên kết (bond dimension) của mạng tensor. Một giai đoạn retraining phân tán ngắn sau đó cho phép mô hình nén phục hồi hầu hết độ chính xác ban đầu của nó .

Trong bài báo tháng 1 năm 2024, nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng CompactifAI kết hợp với lượng tử hóa có thể giảm kích thước bộ nhớ của mô hình LLaMA-2 7B của Meta xuống 93%, giảm 70% số lượng tham số, tăng tốc độ huấn luyện lên 50%, và tăng tốc độ suy luận lên 25% — tất cả chỉ với mức giảm độ chính xác 2–3% . Liên doanh EuroHPC của EU đã xác nhận riêng rằng chỉ riêng CompactifAI đã nén LLaMA-2 7B xuống còn 30% kích thước ban đầu trong khi phục hồi hơn 90% độ chính xác sau retraining .

Công ty đã phát hành các phiên bản nén của các mô hình mới hơn, bao gồm các phiên bản nén 80% của Llama 3.1-8B và Llama 3.3-70B, được cho là đạt ít hơn 60% tham số, hiệu quả năng lượng cao hơn 84%, suy luận nhanh hơn 40%, và giảm 50% chi phí mà không làm giảm độ chính xác . Vào tháng 2 năm 2026, Multiverse đã phát hành HyperNova 60B, một phiên bản nén 50% của gpt-oss-120B của OpenAI, trên Hugging Face .