DONOSTIA / LONDON (IT BOLTWISE) – Multiverse Computing zielt bei seiner aktuellen Finanzierungsrunde auf 500 Millionen Euro bei einer Post-Money-Bewertung von 2 Milliarden Euro. Das Startup will mit CompactifAI den Rechenbedarf großer KI-Modelle deutlich senken und dabei nur wenig Genauigkeit verlieren. Im Kern verspricht das Unternehmen KI-Inferenz sogar ohne Anbindung an Cloud-Infrastruktur – etwa direkt auf Endgeräten oder in „souveränen“ Rechenzentren. Damit rücken Kosten, Latenz und Datenhoheit in ein neues Verhältnis zueinander.
Multiverse Computing will den Engpass vieler KI-Programme verschieben: nicht die Modellidee, sondern die Infrastrukturkosten. Das spanische Startup mit Hauptsitz in Donostia meldet, dass es eine Series-C-Runde über 500 Millionen Euro anstrebt – bei einer Post-Money-Bewertung von 2 Milliarden Euro. Die Runde bleibt noch offen und gehört laut den vorliegenden Angaben zu den größten Fundraises, die jemals von einer spanischen Private-Tech-Firma eingeworben wurden. Co-Leads sind Forgepoint Capital, Bullhound Capital und der climate-fokussierte Solar Impulse Venture Fund (SIVF) der französischen BNP Paribas. Mit einem solchen Volumen wird das Thema Effizienz nicht als Nischenoptimierung behandelt, sondern als strategische Grundlage für den Skalierungsweg von KI-Anwendungen.
Die technische Stoßrichtung ist dabei ungewöhnlich klar formuliert: Multiverse arbeitet an einer Technologie namens CompactifAI, die große KI-Modelle so komprimieren soll, dass sie wesentlich weniger Rechenressourcen benötigen. Das Unternehmen sagt, CompactifAI könne die Modellgröße von Large-Language-Modellen wie den öffentlich bekannten Modellen des US-Anbieters OpenAI um bis zu 95% reduzieren, ohne nennenswerten Genauigkeitsverlust. Der Effekt ist mehr als „leichter“ – er adressiert die Frage, wie viel GPU-Cluster-Ressourcen ein Kunde für Training oder Inferenz tatsächlich einkaufen muss. Aus Unternehmenssicht folgt daraus, dass Multiverse-Kunden nicht zwangsläufig auf die großen, global verteilten Hyperscaler-Infrastrukturen angewiesen sind. In der Praxis bedeutet das: Wenn KI-Workloads kleiner und schneller laufen, wird das Modell-Deployment stärker von dedizierten Umgebungen, Edge-Setups oder lokalen Plattformen getrieben – und weniger von kurzfristig verfügbaren Cloud-Kontingenten.
Diese These lässt sich als Gegenentwurf zu einer lange etablierten Annahme in der KI-Industrie lesen: dass Leistungsfähigkeit zwangsläufig an teure Infrastruktur gebunden ist. Genau diesen Punkt griff der Mitgründer und CEO Enrique Lizaso in einer Stellungnahme auf: „The AI industry has accepted a false constraint for years – that powerful models require expensive infrastructure, “ und ergänzte: „That constraint is gone.“ Weiter sagt Lizaso: „We have proven that AI can run at full performance on a smartphone, inside a sovereign data center, on a factory floor with no cloud connection.“ Entscheidend ist, dass der Claim nicht nur „GPU sparen“ bedeutet, sondern die Architektur eines Systems verändert: Modelle sollen dort laufen, wo Daten entstehen oder wo Entscheidungen in Echtzeit benötigt werden – etwa in Produktionsumgebungen oder in Kommunikations- und Sicherheitsinfrastrukturen. Multiverse nennt als Einsatzfelder unter anderem Drohnen, Kameras, Satelliten, Fahrzeuge und Telekommunikations-Infrastruktur. Auch das klingt nach einer Zielgruppe, die mit hohen Latenzanforderungen und restriktiven Betriebsbedingungen lebt.
Während die Finanzierung den Wachstumsschub ermöglichen soll, ist die Produktstrategie ebenfalls auf Umsetzung im Betrieb ausgerichtet. Multiverse baut zusätzlich eine Plattform, die Kunden dabei helfen soll, für jeden Workload das „richtige“ Modell effizient auszuwählen und bereitzustellen. Dazu kombiniert das Unternehmen nach eigenen Angaben mehrere Komponenten: Modell-Kompression, GPU-Management, KI-Services und Control-Systeme. Das ist bemerkenswert, weil Modellkompression allein noch keine Ende-zu-Ende-Lösung ist: In der Realität entscheidet oft das Zusammenspiel aus Deployment-Pipeline, Ressourcensteuerung, Monitoring und Sicherheits-/Steuerungslogik über Betriebskosten und Stabilität. Für Unternehmen heißt das konkret: Nicht nur die Modellarchitektur zählt, sondern wie reproduzierbar und kontrollierbar KI-Entscheidungen im Produktivsystem werden. In einem Umfeld, in dem Inferenzkosten, Spitzenlasten und Service-Qualität eng gekoppelt sind, kann eine solche Plattform die Hürde senken, überhaupt mit komprimierten Varianten zu starten, statt komplett auf neuere, größere Modelle zu migrieren.
Finanziell fügt sich die Runde in eine bereits beschleunigte Entwicklung ein. Multiverse berichtet, das neue Kapital solle helfen, die Bibliothek komprimierter Modelle auszubauen und zugleich Forschung und Entwicklung (R&D) zu beschleunigen. Insgesamt käme Multiverse damit auf mehr als 700 Millionen Euro, die bis dato eingeworben wurden. Gleichzeitig wird die zeitliche Nähe zum letzten großen Schritt betont: Vor etwas mehr als einem Jahr hatte das Startup eine Series B über 215 Millionen US-Dollar, entsprechend rund 190 Millionen Euro, erhalten. Laut den vorliegenden Angaben zählt Multiverse aktuell mehr als 100 Kunden in Europa und Nordamerika – in Bereichen wie Manufacturing, Finance, Energy, Aerospace, Cybersecurity, Defence sowie Life Sciences. Als Beispiele werden unter anderem der Bank of Canada genannt, außerdem Bosch, Telefónica sowie Allianz. Diese Mischung ist auch strategisch zu verstehen: Wenn Kunden aus regulierten oder sicherheitsnahen Branchen kommen, wird häufig besonders stark darauf geachtet, wo Daten verarbeitet werden und wie gut sich Systeme unter Kontrollanforderungen betreiben lassen.
Über die KI-Technologie hinaus liefert die Runde auch einen Hinweis darauf, wie stark sich der Wettbewerb in Richtung KI-Effizienz-Infrastruktur verschiebt. Multiverse positioniert sich dabei gegen das Modell, bei dem sich viele Organisationen auf große, zentrale Rechenzentren verlassen müssen, um LLM-Fähigkeiten bereitzustellen. Genau hier treffen sich mehrere Trends: Edge-Computing gewinnt an Bedeutung, „sovereign“ beziehungsweise lokal kontrollierte Umgebungen werden für bestimmte Workloads attraktiver, und Unternehmen wollen gleichzeitig Skalierung und Kostenkontrolle. Die Liste der geplanten Beteiligungen wirkt wie ein Signal, dass solche Effizienz-orientierten Ansätze nicht nur bei Technologiefreunden, sondern auch bei finanzstarken Akteuren und strategischen Investoren Rückenwind bekommen. Die Runde integriert unter anderem Zusagen des EIC-Funds, des staatseigenen spanischen Investors SETT, des Qatar Development Bank sowie NAVentures, der Corporate-Venture-Sparte der National Bank of Canada. Darüber hinaus werden Santander Alternative Investments, HP Inc und Orange Ventures als Unterstützer genannt; demnach befindet sich die Runde in finalen Stadien, bleibt aber offen für zusätzliche strategische Investoren.
Für die nächsten Monate dürfte besonders interessant sein, wie sich der Übergang von Kompression zu Betriebserfolg gestaltet. Multiverse nennt als Ziel, 2026 jährlich wiederkehrende Umsätze in Höhe von 200 Millionen Euro zu erreichen. Gleichzeitig verweist das Unternehmen darauf, dass die annualisierte Umsatzentwicklung im Vergleich zum Vorjahreszeitraum mehr als zehnfach gewachsen sei. Kapital in dieser Größenordnung schafft dafür nicht automatisch Produktreife – aber es gibt dem Team die Möglichkeit, die Modelle schneller iterieren zu lassen, mehr Varianten für unterschiedliche Hardware-Profile zu unterstützen und die Plattformfähigkeiten im Zusammenspiel mit Kunden-Deployments zu schärfen. Zudem will Multiverse in AI-Infrastruktur investieren und die Präsenz in Asien, dem Nahen Osten und Nordamerika ausbauen. Ob sich der „Smartphone- oder Factory-Floor“-Anspruch in der Breite bewahrheitet, wird vor allem davon abhängen, wie stabil die komprimierten Modelle in unterschiedlichen Daten- und Latenzprofilen bleiben und wie gut die GPU- und Kontrollschicht die tatsächlichen Betriebsbedingungen abbildet.
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