解決了什麼問題? 大型語言模型的訓練和運行成本極高,需要大量高階GPU叢集。其龐大的體積和耗電量為多數企業帶來了成本與基礎設施的障礙——推論成本高昂,且部署僅限於大型資料中心 。CompactifAI 突破了這個障礙。
已公布的成果:
2026年7月,Multiverse Computing 宣布進行C輪融資,目標金額高達 5.7億美元(5億歐元),投前估值為17億美元(約15億歐元),投後估值約為20億歐元 。此輪融資仍開放接受額外投資 。截至目前,該公司的總融資額約為8億美元 。
其他參與的投資者包括 Santander Alternative Investments、Tikehau Capital、HP Inc.、Orange Ventures、Scania Invest、NAventures、Qatar Development Bank、Zouk Capital、SETT、EIC Fund 以及巴斯克政府的 Hazten Scale-Up Fund 。
CompactifAI 已部署於多種硬體平台,從邊緣裝置(無人機、相機、衛星、車輛、智慧型手機、Raspberry Pi)到雲端伺服器與主權AI基礎設施 。該公司提供API入口網站和一款展示用應用程式,開發者可取得經壓縮的 OpenAI、Meta、DeepSeek 和 Mistral AI 模型 。
已具名的客戶包括 Iberdrola(能源)、Bosch(工業/製造),以及全球超過100家企業 。其他知名的企業客戶包括 Allianz、加拿大銀行(Bank of Canada)、Indra 和 Telefónica 。
關鍵合作夥伴關係:
Multiverse Computing 代表了AI產業的一個重大轉變:與其讓模型變得更大,不如讓它們更小、更快、更便宜。其量子靈感的模型壓縮技術吸引了主要的戰略投資者和合作夥伴,且該技術已於多個行業中應用。對於希望在不需要大型模型所需的龐大GPU基礎設施下大規模部署AI的企業而言,CompactifAI 提供了一條具體可行的道路。
解決了什麼問題? 大型語言模型的訓練和運行成本極高,需要大量高階GPU叢集。其龐大的體積和耗電量為多數企業帶來了成本與基礎設施的障礙——推論成本高昂,且部署僅限於大型資料中心 。CompactifAI 突破了這個障礙。
已公布的成果:
2026年7月,Multiverse Computing 宣布進行C輪融資,目標金額高達 5.7億美元(5億歐元),投前估值為17億美元(約15億歐元),投後估值約為20億歐元 。此輪融資仍開放接受額外投資 。截至目前,該公司的總融資額約為8億美元 。
其他參與的投資者包括 Santander Alternative Investments、Tikehau Capital、HP Inc.、Orange Ventures、Scania Invest、NAventures、Qatar Development Bank、Zouk Capital、SETT、EIC Fund 以及巴斯克政府的 Hazten Scale-Up Fund 。
CompactifAI 已部署於多種硬體平台,從邊緣裝置(無人機、相機、衛星、車輛、智慧型手機、Raspberry Pi)到雲端伺服器與主權AI基礎設施 。該公司提供API入口網站和一款展示用應用程式,開發者可取得經壓縮的 OpenAI、Meta、DeepSeek 和 Mistral AI 模型 。
已具名的客戶包括 Iberdrola(能源)、Bosch(工業/製造),以及全球超過100家企業 。其他知名的企業客戶包括 Allianz、加拿大銀行(Bank of Canada)、Indra 和 Telefónica 。
關鍵合作夥伴關係:
Multiverse Computing 代表了AI產業的一個重大轉變:與其讓模型變得更大,不如讓它們更小、更快、更便宜。其量子靈感的模型壓縮技術吸引了主要的戰略投資者和合作夥伴,且該技術已於多個行業中應用。對於希望在不需要大型模型所需的龐大GPU基礎設施下大規模部署AI的企業而言,CompactifAI 提供了一條具體可行的道路。