Multiverse Computing

成立时间 2019年

总部所在地：西班牙圣塞巴斯蒂安（Donostia-San Sebastián）

企业类型：AI 软件与量子计算技术企业

核心领域：AI 模型压缩、量子计算、量子启发式算法、AI 推理优化

代表产品：CompactifAI、Singularity

Multiverse Computing：用量子启发式技术压缩 AI 模型的西班牙科技企业

Multiverse Computing 是一家成立于2019年的西班牙科技企业，总部位于圣塞巴斯蒂安，专注于量子计算软件、人工智能模型压缩和复杂问题优化。公司最具代表性的技术方向，是利用源自量子物理与张量网络的数学方法，压缩大型人工智能模型，降低模型运行所需的计算资源，同时尽可能保留原有模型的能力。

随着大语言模型规模不断扩大，企业部署 AI 面临的挑战已不只是模型效果，还包括 GPU 资源、内存占用、推理延迟、数据中心成本和能源消耗。传统的大模型通常依赖高性能服务器或云端基础设施，而 Multiverse Computing 希望通过改变模型的数学表示和参数结构，让更强大的 AI 能够在资源受限的环境中运行。

核心技术：CompactifAI AI 模型压缩

CompactifAI 是 Multiverse Computing 的代表性产品，也是公司从量子计算软件拓展至 AI 基础设施领域的重要技术成果。

该技术利用张量网络（Tensor Networks）等量子启发式数学方法，对大语言模型及其他 AI 模型进行压缩，将原本规模庞大的模型转化为更紧凑、更容易部署的版本。与单纯减少硬件配置不同，这种方法直接针对模型结构进行优化，目标是在显著降低存储和计算需求的同时，尽量维持模型原有的推理与生成能力。

根据公司2025年6月公布的资料，CompactifAI 能够将部分大语言模型的体积压缩最多95%，并在特定模型与测试条件下实现更低的推理成本和更快的运行速度。具体收益取决于原始模型、压缩方法、硬件环境及任务类型，不应视为所有模型均能达到的固定指标。

更小的模型意味着 AI 不必始终依赖大型数据中心。经过压缩的模型可以部署在企业本地服务器、私有云以及部分边缘设备上，为手机、电脑、车载系统和其他计算资源有限的设备提供更多本地 AI 应用机会。

核心产品：Singularity 量子计算与优化软件

Singularity 是 Multiverse Computing 面向复杂计算问题的量子计算软件平台，提供量子及量子启发式算法，服务于优化、机器学习和其他计算密集型任务。

与 CompactifAI 主要解决 AI 模型部署效率问题不同，Singularity 更侧重于利用先进数学方法处理复杂的组合优化和计算问题。例如，在资源调度、生产计划、能源管理、物流安排和复杂系统优化等场景中，企业往往需要在大量可能的方案中寻找满足约束条件的较优解。

量子计算及量子启发式算法为这类问题提供了不同于传统方法的求解思路。Singularity 的定位是将相关算法封装为可用于实际业务的计算软件，帮助企业探索更高效的优化方案。需要注意的是，量子启发式算法不等于所有任务都能获得量子优势，其实际效果仍需根据问题规模、算法和基准测试进行评估。

从量子软件走向高效人工智能

Multiverse Computing 的技术路线具有明显的交叉学科特点：一方面，公司积累量子计算与复杂系统建模方面的能力；另一方面，将张量网络等技术应用于神经网络压缩，切入大语言模型部署和 AI 推理优化市场。

这一方向回应了生成式 AI 商业化过程中越来越突出的基础设施问题。模型能力提升往往伴随着更高的计算成本，而企业并不总是能够持续扩充 GPU 集群。通过降低模型体积、内存需求和推理成本，压缩技术有机会让更多企业在现有硬件上运行先进 AI，并在对数据安全要求较高的环境中部署本地模型。

2026年3月，公司还推出 CompactifAI App，支持在移动设备本地离线运行 AI 模型，并可根据需要切换云端模型，进一步将模型压缩技术延伸至个人设备和移动应用场景。

产业应用与商业价值

Multiverse Computing 的技术面向多个需要高效计算的行业，包括金融、能源、制造、工程、航空航天、网络安全及其他专业领域。

对于大型企业而言，模型压缩有望减少推理基础设施投入，提高现有计算资源的利用率，并降低 AI 服务的运行能耗。对于需要处理敏感信息的机构，本地部署则有助于减少对外部云端服务的依赖，增强数据控制能力。

在边缘计算场景中，更小的模型能够降低设备对内存、存储和计算能力的要求，为离线 AI、低延迟交互以及网络条件不稳定的环境提供更多选择。

公司在2025年6月宣布完成1.89亿欧元的B轮融资，官方当时称该轮融资约合2.15亿美元，资金将用于推动其模型压缩技术的商业化和全球业务扩张。公司还获得了 HP 等产业投资方及多家投资机构的支持，并与多个行业客户开展合作。

与机器人产业的关系

对于机器人产业而言，AI 模型压缩具有直接的技术相关性。机器人需要在有限的计算平台上处理感知、语言理解、任务规划和环境交互等工作，而完全依赖云端模型可能受到网络延迟、连接稳定性、数据隐私和运行成本的限制。

如果能够在尽可能保留模型能力的前提下减少参数规模、内存占用和推理开销，压缩后的 AI 模型便有机会部署在机器人本体、边缘计算设备和嵌入式计算平台上，为本地智能交互、离线任务处理及低延迟推理提供支持。

不过，Multiverse Computing 的核心业务是 AI 软件与量子计算技术，并非机器人整机制造商。将其纳入机器人之家，更适合归类为机器人产业链中的 AI 基础设施与模型优化技术企业，而不是直接称为机器人制造商或机器人操作系统供应商。

总体而言，Multiverse Computing 的核心价值在于探索如何以更低的计算资源成本运行先进 AI。随着大模型从云端走向企业本地、个人设备和机器人等边缘场景，模型压缩与高效推理有望成为人工智能产业基础设施的重要组成部分。