LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Multiverse holt 570 Millionen US-Dollar Series-C-Kapital und bewertet sich mit 1,7 Milliarden US-Dollar. Im Zentrum steht CompactifAI, eine Kompressionstechnologie auf Basis von Tensor-Netzwerken, die große Sprachmodelle deutlich verkleinern soll. Das Ziel: KI auf Smartphones, PCs und in souveränen Rechenzentren laufen lassen, ohne dauerhaft in die Cloud zu gehen. Neu ist außerdem ein Router, der Workloads zur Laufzeit entscheidet, ob sie lokal oder remote ausgeführt werden.
Multiverse adressiert mit CompactifAI ein Kernproblem der KI-Praxis: Sobald Sprach- oder andere KI-Modelle groß werden, steigen nicht nur die Trainingskosten, sondern vor allem die Betriebskosten durch teure GPU-Ressourcen. Genau an dieser Stelle setzt das Startup an und verspricht, Modelle so zu komprimieren, dass sie mit deutlich weniger Hardware auskommen. Das Unternehmen hat dafür jetzt eine Series-C-Runde über 570 Millionen US-Dollar bekanntgegeben, die das Unternehmen auf eine Pre-Money-Bewertung von 1,7 Milliarden US-Dollar stellt. Damit legt Multiverse gegenüber der vorherigen Series-B-Runde im Juni 2025 (215 Millionen US-Dollar) nahezu um den Faktor fünf zu.
Technisch wirkt der Ansatz wie ein Spagat zwischen Mathematik und Produktivbetrieb: CompactifAI nutzt Tensor-Netzwerke als mathematisches Framework, um die „Repräsentationsdichte“ großer Modelle zu reduzieren. Tensor-Netzwerke sind aus der Quantenphysik bekannt und werden auch in anderen Bereichen eingesetzt, um Zustandsräume oder Parameterstrukturen effizient zu beschreiben. Multiverse behauptet, dass sich dadurch die Hardware-Bedarfslast großer Sprachmodelle um 80% bis 95% senken lasse – bei minimalem Genauigkeitsverlust. Der praktische Nutzen liegt auf der Hand: kleinere Modelle laufen schneller, verbrauchen weniger Energie und können auf kostengünstigerer Hardware betrieben werden. Statt ständig nur winzige Modelle „am Rand“ zu nutzen, soll die Leistungsfähigkeit größerer Systeme auch auf Consumer-PCs, Laptops, Smartphones und Edge-Geräten erreichbar werden.
Dass das nicht nur theoretisch gemeint ist, untermauert Multiverse mit konkreten Benchmarks aus der Plattformentwicklung. Laut Unternehmensangaben lässt sich eine CompactifAI-komprimierte Version von Llama 3.3 70B auf einem Intel-Xeon-6-Prozessor betreiben – mit „extrem minimalem“ Genauigkeitsverlust. Die Umsetzung umfasst dabei auch die Speicheranforderungen: Auf dem Datenträger soll das Modell von rund 130 Gigabyte auf etwa 65 Gigabyte schrumpfen. Auffällig ist zudem die Zielsetzung beim Inferenzbetrieb: Trotz erheblicher RAM-Anforderungen von etwa 1 Terabyte soll das Modell effizient auf der CPU laufen, ohne dass eine Ultra-High-End-GPU zwingend erforderlich ist. Damit verlagert sich der Flaschenhals stärker in Richtung Speicherbandbreite und CPU-Kapazität als in Richtung GPU-Knappheit.
Besonders relevant für Unternehmen ist neben der Kompression der Betrieb über sehr unterschiedliche Umgebungen hinweg. Multiverse beschreibt deshalb eine Plattform, die den gesamten Lebenszyklus „effizienter KI“ abdeckt: komprimierte Modelle für Devices, sowie Modelle, die für Cloud- oder On-Premise-Einsatz optimiert sind. Der CompactifAI Router entscheidet dabei in Echtzeit, ob eine KI-Workload lokal ausgeführt werden kann oder ob sie in die Cloud verlagert werden muss. Für Szenarien, in denen Edge-Geräte wie Smartphones oder Rechner an Sensoren hohe Latenz- und Datenschutzanforderungen haben, reduziert das typischerweise beides: erstens die Roundtrip-Zeit, zweitens die Notwendigkeit, sensible Daten dauerhaft nach außen zu senden. Unternehmenskommunikation bringt es dabei in eine klare Kante: „The AI industry has accepted a false constraint for years – that powerful models require expensive infrastructure, “ sagte der CEO Enrique Lizaso. „That constraint is gone. 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.“
Mit der Router-Logik und der lokalen vs. entfernten Ausführung berührt Multiverse zugleich ein historisch wiederkehrendes Muster in der KI-Infrastruktur: Die Branche wollte lange sowohl „Modell-Qualität“ als auch „Deployment-Ökonomie“ gleichzeitig maximieren, hat das aber in vielen Projekten an die GPU-Verfügbarkeit gekoppelt. Kompression, Quantisierung und effizientere Inferenz waren zwar schon früher Teil der Praxis, aber sie scheiterten häufig an Integrationshürden, am Monitoring oder daran, dass sich die Effizienzgewinne nicht sauber in heterogenen Umgebungen ausrollen ließen. Multiverse versucht, genau diese Lücke mit einer Software-Schicht für nächste Generationen von KI-Fabriken zu schließen. Dort bündelt die Plattform Modellkompression, GPU-Orchestrierung, Deployment, Compute sowie Governance-Kontrollen in einer einheitlichen Lösung und soll es Kunden erlauben, die komplette KI- und Datenkette hinter der eigenen Firewall zu isolieren – ohne bestehende Infrastruktur ersetzen zu müssen.
Marktseitig zeigt die Kundenliste, dass das Unternehmen nicht nur auf „Tech-Demos“ setzt, sondern auf Branchen mit strengen Anforderungen an Verfügbarkeit, Datenhoheit und teilweise auch sicherheitsnahe Workflows. Zu den genannten Kunden und Partnern zählen unter anderem Allianz, Bank of Canada, Bosch, Iberdrola, Indra, PwC und Telefónica. Multiverse nennt zudem als Ziel, die neue Finanzierung für den Ausbau der eigenen Bibliothek effizienter, kleinerer Modelle einzusetzen und die Forschung an proprietären Kompressions-Algorithmen weiter voranzutreiben. Parallel will das Unternehmen strategische Investitionen in KI-Gigafactory-Infrastruktur sowie in den Software-Stack für Deployments vertiefen und die regionale Präsenz ausbauen – unter anderem in Ostasien, Südostasien, im Nahen Osten, in Kanada sowie in den USA. Entscheidend wird dabei weniger die reine Kompressionsrate sein als die Frage, wie stabil sich die Effizienzgewinne über verschiedene Modellfamilien, Hardware-Profile und Betriebsbedingungen hinweg halten lassen.
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