Una nueva era para la inteligencia artificial comprimida
La tecnológica donostiarra Multiverse Computing ha cerrado una ronda de financiación de 215 millones de dólares (189 millones de euros) para potenciar la adopción global de CompactifAI, su revolucionaria herramienta de compresión de modelos de inteligencia artificial. Esta solución permite reducir hasta en un 95 % el tamaño de los LLM (Large Language Models) sin comprometer su rendimiento, una ventaja competitiva clave en el sector.
CompactifAI, que ya ha sido aplicada a modelos como Llama, DeepSeek y Mistral, ofrece un rendimiento entre 4 y 12 veces superior al original y una reducción de costes de inferencia de entre el 50 % y el 80 %. Esta eficiencia permite que los modelos de IA se ejecuten no solo en la nube, sino también en dispositivos locales como teléfonos móviles, automóviles, drones e incluso microordenadores como Raspberry Pi.
La técnica detrás de comprimir la IA
El secreto de esta innovación reside en las Redes Tensoriales, una técnica de inspiración cuántica desarrollada por el físico Román Orús, cofundador y director científico de Multiverse Computing. Estas redes, utilizadas originalmente en física para describir sistemas cuánticos, permiten representar estructuras complejas de datos mediante formas matemáticas compactas y precisas.
El motor de esta innovación se encuentra en las Redes Tensoriales, un enfoque matemático inspirado en la física cuántica que Multiverse Computing ha sabido aplicar con éxito a la inteligencia artificial. Estas redes, empleadas originalmente para estudiar las interacciones de partículas, permiten representar sistemas complejos con una precisión asombrosa sin necesidad de almacenar todos sus datos.
A diferencia de las técnicas tradicionales de compresión —como la cuantización (reducir la precisión numérica) o la poda (eliminar neuronas consideradas poco relevantes)—, CompactifAI pliega literalmente las matrices de peso de los modelos, como si fueran una figura de origami. Este proceso se basa en Operadores de Producto Matricial, estructuras que permiten preservar solo las correlaciones significativas entre neuronas, eliminando patrones redundantes y relaciones que se repiten sin aportar valor.
Este enfoque no se aplica de forma uniforme: los ingenieros de Multiverse Computing descubrieron que las capas profundas de los modelos de IA pueden comprimirse mucho más que las capas iniciales, que resultan más sensibles. Esta estrategia selectiva permite alcanzar niveles de compresión de hasta el 95 % sin apenas pérdida de precisión (solo un 2–3 % según sus datos), algo muy superior a lo que logran los métodos actuales del sector.
Tras la compresión, los modelos se someten a una breve fase de «curación»: un reentrenamiento rápido que optimiza su funcionamiento final y que, gracias al menor número de parámetros, se completa en la mitad de tiempo respecto al entrenamiento de modelos originales. Así se obtiene una versión más ligera, más rápida y más barata, pero igualmente potente.
Tal y como explica Orús, “por primera vez en la historia podemos analizar el funcionamiento interno de una red neuronal para eliminar miles de millones de correlaciones falsas, optimizando al máximo todo tipo de modelos de IA”. Esta técnica convierte a CompactifAI en una solución única, capaz de comprimir la IA sin degradar la precisión de los modelos.
Apoyo internacional y estratégico
La ronda Serie B ha sido liderada por Bullhound Capital, y ha contado con la participación de HP Tech Ventures, SETT (Sociedad Española para la Transformación Tecnológica), Forgepoint Capital, Quantonation, Toshiba, Santander Climate VC y el fondo público vasco Capital Riesgo de Euskadi – Grupo SPRI. Este respaldo demuestra el interés global en soluciones que resuelvan los problemas energéticos y económicos de la IA.
Per Roman, de Bullhound Capital, asegura que “CompactifAI introduce cambios sustanciales en el procesamiento de IA que abordan la necesidad global de una mayor eficiencia”. También destaca el papel de Orús y del CEO Enrique Lizaso, a quien considera “el CEO ideal para expandir el negocio en la carrera global por el dominio de la IA”.
Democratizando la IA de alto rendimiento
Actualmente, la ejecución de modelos LLM requiere costosa infraestructura en la nube, como demuestran los elevados costes de los centros de datos. CompactifAI rompe esta barrera, democratizando el acceso a la IA de alto nivel al permitir su ejecución en infraestructuras mínimas o incluso sin conexión.
Tuan Tran, presidente de Tecnología de HP, explica que su inversión se debe al “potencial de CompactifAI para llevar la IA avanzada a empresas de cualquier tamaño, mejorando la privacidad, el rendimiento y la rentabilidad”.
Un mercado de 106.000 millones en juego
Según Polaris Market Research, el mercado de la inferencia de IA está valorado en 106.000 millones de dólares. Con esta inversión, Multiverse está preparada para liderar un sector que demanda modelos más ligeros, rápidos y sostenibles.
Reconocimiento y hoja de ruta
Multiverse ha sido reconocida por CB Insights como una de las 100 startups de IA más prometedoras del mundo en 2025 y por DigitalEurope como Future Unicorn. Cuenta con más de 160 patentes, oficinas en Europa, EE. UU. y Canadá, y una cartera de clientes que incluye a Iberdrola, Bosch y el Banco de Canadá.
Para más información: multiversecomputing.com
