SAN SEBASTIÁN / LONDON (IT BOLTWISE) – Multiverse Computing hat eine Series-C-Runde über 570 Millionen US-Dollar abgeschlossen und die Bewertung auf 2,3 Milliarden US-Dollar gehoben. Der finanzielle Schub kommt zur bereits beschriebenen KI-Kompressions-Engine CompactifAI, die große Sprachmodelle stark verkleinern soll. Laut Unternehmen ist damit eine effizientere Inferenz auch ohne Cloud-Anbindung möglich, bis hin zu Geräten im Feld. Entscheidend ist außerdem ein Router, der Aufgaben zur Laufzeit zwischen Edge und Cloud aufteilt, während gleichzeitig ein Software-Stack für Data-Center-Betrieb ergänzt wird.
Multiverse Computing setzt bei seinem neuen Finanzierungspaket konsequent auf eine Verschiebung der KI-Last hin zur Peripherie: Die Series C über 570 Millionen US-Dollar treibt die Bewertung nach Unternehmensangaben auf 2,3 Milliarden US-Dollar, also das Fünffache der zuvor genannten Series-B-Bewertung. Der Deal wird von Forgepoint, BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund und Bullhound Capital gemeinsam geführt; weitere Investoren wie Qatar Development Bank und auch ein Branchenteilnehmer aus dem PC- und Hardware-Umfeld sind beteiligt. Auffällig ist dabei weniger die reine Summenhöhe, sondern der Begründungsfaden: Das Unternehmen koppelt KI-Kompression direkt an Betriebsmodelle für „souveräne“ Inferenz in Data Centern – und daran anschließend an Edge-Szenarien, in denen Cloud-Connectivity nicht selbstverständlich ist.
Technisch lässt sich Multiverse’ Ansatz am ehesten als KI-Infrastruktur mit einem klaren Engpassfokus beschreiben: CompactifAI nutzt Tensor-„Netzwerke“ aus der Quantenphysik, um große Sprachmodelle zu komprimieren. Laut Angaben senkt die Kompressionsmethode den Modellumfang um 80 bis 95%, wobei die Genauigkeit nur minimal leiden soll. In der Praxis bedeutet das laut Unternehmen, dass offene Modellfamilien wie Llama und Mistral vier bis zwölf Mal schneller laufen können und die Kosten um 50 bis 80% sinken. Besonders relevant ist die Konsequenz aus dieser Reduktion: In manchen Fällen sollen die komprimierten Modelle direkt auf Endgeräten wie Smartphones, Drohnen oder in Fabrikhallen ausführbar sein – ohne dass jede Anfrage über einen Cloud-Server laufen muss. Für die Unternehmens-IT ist das ein anderer Hebel als bei klassischer Modellwahl, weil man nicht nur die Modellqualität optimiert, sondern die komplette Deployment-Architektur.
Damit diese Architektur in heterogenen Umgebungen funktioniert, setzt Multiverse auf einen Router, der Entscheidungen in Echtzeit trifft: Er entscheidet pro Aufgabe, ob die Inferenz direkt auf dem Gerät oder in der Cloud stattfindet. Diese Laufzeitumschaltung adressiert ein klassisches Dilemma in der KI-Betriebsführung: Edge ist effizient und datennah, aber nicht jede Anfrage passt zu den verfügbaren Ressourcen; im Data Center hingegen sind mehr Rechenreserven vorhanden, dafür steigen Latenz- und Datenschutzanforderungen. Zusätzlich liefert Multiverse einen vollständigen Software-Stack für KI-Data-Center, einschließlich Kompression, GPU-Management, KI-Services und übergeordneter Sicherheitskontrollen. Gerade das GPU-Management ist dabei ein ernstzunehmender Baustein, denn viele Kosten treiben sich in der Praxis nicht nur über den Modellumfang, sondern auch über Auslastung, Scheduling und Betriebskosten der Hardware ein. Das „Souveränitäts“-Narrativ wird dadurch zu einem technischen Betriebsziel: Daten bleiben dort, wo sie bleiben müssen, während die Infrastruktur so automatisiert wird, dass Performance und Kosten nicht gegeneinander ausgespielt werden.
Die Wachstumskennzahlen aus dem Unternehmenskontext unterstreichen, dass Multiverse nicht nur eine Laboridee vorzeigt. Laut Angaben stieg der Umsatz im ersten Quartal 2026 um 96-fach im Vergleich zum Vorjahr; insgesamt hat das Startup inzwischen 800 Millionen US-Dollar über zwei Runden eingesammelt. Als zentrale Kundenfelder nennt Multiverse hochregulierte und rechenintensive Branchen wie Fertigung, Finanzen, Energie, Luft- und Raumfahrt, Cybersicherheit, Verteidigung sowie Health- und Life-Sciences – mit konkreten Namen wie Allianz, Bank of Canada, Bosch, Iberdrola, Indra, PwC und Telefónica. In solchen Umfeldern zählen häufig zwei Dinge besonders: erstens können Computing-Kosten durch ineffiziente Inferenz massiv auflaufen, zweitens verlangt Datenhoheit oft nach kontrollierten Laufzeitumgebungen. Vor diesem Hintergrund ist es auch nachvollziehbar, dass Multiverse neben Industriepartnern inzwischen offenbar stärker von staatlichen und staatlich nahen Investoren flankiert wird, etwa durch Qatar Development Bank und Spanien-Programme; das stärkt indirekt die Marktposition bei Infrastrukturprojekten, bei denen Beschaffung und Betrieb langfristig geplant werden.
Inhaltlich greifen die Investment-Thesen von drei Seiten ineinander: Effizienz auf dem Pfad von der Anfrage bis zur Ausführung, Energie- und Auslastungsreduktion im Rechenzentrum sowie die organisatorische Entkopplung von Cloud-Kaskaden. Aus der Unternehmensdarstellung wird zudem klar, dass die reine Kostenreduktion nicht isoliert betrachtet wird: CompactifAI soll laut Angaben auch die Energieintensität von LLM-Workloads strukturell senken, weil die Kompression die GPU-Nutzung reduziert und weniger Infrastruktur erforderlich macht – bei vergleichbarer Leistung und Genauigkeit. Das ist strategisch relevant, weil der globale Inferenzmarkt bis in die frühen 2030er Jahre nach Schätzungen von rund 106 Milliarden US-Dollar (2025) auf etwa 255 bis 310 Milliarden US-Dollar wachsen soll. Wettbewerbsvorteile entstehen in diesem Umfeld oft dort, wo Unternehmen Rechenkapazität als Produktivressource statt als reine Kostenstelle behandeln; Multiverse formuliert genau diesen Gedanken als „Effizienzschicht“ zwischen Enterprises, souveränen Infrastrukturkäufern und den großen Compute-Anbietern.
Für „Was kommt als Nächstes?“ stehen aus der aktuellen Runde mehrere konkrete Stoßrichtungen im Raum: Multiverse will Forschung und Entwicklung neuer Modelle finanzieren, in Infrastruktur für souveräne KI im Stil einer „Gigafactory“-Logik investieren und in Regionen wie Ostasien, Südostasien, den Nahen Osten, Kanada und die USA expandieren. Die Wachstumsargumentation macht dabei einen Schritt sichtbar, der über Cloud-nahe Use-Cases hinausgeht: Modelle sollen auf Millionen Geräten laufen – etwa in Drohnen, Kameras, Satelliten, Fahrzeugen und Telekommunikations-Umgebungen – und perspektivisch auch in KI- PCs integriert werden. Damit rückt eine Entwicklung in den Vordergrund, die in der Praxis oft zäh war: die durchgängige Kopplung von Modellkompression, Deployment-Automation und Laufzeitentscheidung über Edge und Data Center hinweg. Wenn Multiverse das Router- und Stack-Konzept operational robust umsetzt, wird aus der Kompression schnell mehr als ein Optimierungstweak; dann entsteht eine Grundlage, auf der Unternehmen KI-Workflows mit weniger Reibungsverlust und stärkerer Datenkontrolle betreiben können.
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