Multiverse完成5.7亿美元C轮融资，模型压缩技术让大模型在CPU上运行

AI模型压缩初创公司Multiverse Computing SL宣布完成5.7亿美元C轮融资，对应投前估值17亿美元。与2025年6月完成的2.15亿美元B轮融资相比，估值提升了近五倍。

Multiverse的核心产品CompactifAI是一套模型压缩技术。它基于量子物理中的张量网络数学框架，对大语言模型做"瘦身"。公司称，该技术可将大语言模型所需的硬件规模缩减80%至95%，且对模型精度的影响极为有限。

本轮融资由Forgepoint Capital International、BNPP SIVF和Bullhound Capital联合领投，Santander Alternative Investments、Tikehau Capital、惠普、Orange Ventures、Scania Invest、NAventures等机构共同参与。

张量网络压缩：让70B大模型跑在CPU上

Multiverse公布的平台技术细节中，给出了一个具体案例：压缩后的Meta Llama 3.3 70B模型跑在英特尔至强6处理器上，精度损失极低，磁盘占用从130GB降到65GB，减少约50%。

这意味着一个70B参数量的大语言模型，可以完全依靠CPU运行，不需要高性能GPU。对算力预算有限的企业和开发者，大模型推理的硬件门槛被明显拉低。

CEO恩里克·利萨索（Enrique Lizaso）表示，AI行业长期接受了一个错误的认知——强大的模型必须依赖昂贵的基础设施。Multiverse要证明，AI可以在智能手机上、在主权数据中心内、在没有云连接的工厂车间里完成完整性能运行。

本地运行解决的两个问题

体积更小的模型跑得更快、能耗更低，也能部署在成本更低的硬件上。对工厂、金融机构这类看重数据安全的场景，本地运行模型能避免把数据上传云端：一是降低延迟，二是让敏感数据留在设备端。

Multiverse的平台覆盖了从终端设备到云端、本地的完整部署场景。其中CompactifAI Router能实时判断一项AI任务该在本地完成，还是需要上传云端处理。

公司也在把这套技术应用到下一代AI工厂的软件层，把模型压缩、GPU调度、AI部署、算力管理与治理控制整合成一体化方案，让企业客户在自有防火墙内隔离整个AI技术栈。

客户与资金去向

Multiverse目前的客户与合作伙伴包括安联保险、加拿大银行、博世、伊比德罗拉、Indra、普华永道、西班牙电信等，业务覆盖制造、金融、能源、航空航天、网络安全、国防和生命科学。

这轮5.7亿美元融资将投向几个方向：扩大高效小尺寸模型产品线，推进专有前沿模型压缩算法的研发，加强AI超级工厂基础设施及配套软件栈的投入，并在东亚、东南亚、中东、加拿大、美国等重点市场强化区域布局。