在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）的快速发展中，模型庞大的体量和高昂的计算成本一直是业界痛点。近日，西班牙初创企业Multiverse Computing凭借其独创的量子计算启发式压缩技术“CompactifAI”，引起了广泛关注。该技术能够将大型语言模型的规模缩减高达95%，同时保持模型性能不受影响，显著降低了模型运行的资源消耗和成本。通过最新一轮筹集的1.89亿欧元（约2.15亿美元）融资，Multiverse Computing正加速推动这项颠覆性技术的商业化应用，展现出在AI压缩与推理优化领域极具潜力的未来。 Multiverse Computing所开发的CompressifAI技术核心基于张量网络(tensor networks)理论，这种数学和物理工具最初用于模拟复杂量子系统的状态。在实际应用中，张量网络能够高效表示和处理大规模数据结构，从而实现对深度学习模型的有效压缩。
与传统的参数剪枝或稀疏化方法不同，张量网络在保留神经网络重要特征的情况下，大幅度减少冗余信息，优化参数表达，从数学层面深刻提升模型紧凑性与计算效率。 目前Multiverse Computing已针对开源的知名小型及中型语言模型，如Llama 4 Scout、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B以及Mistral Small 3.1，成功建设了经过压缩的“瘦身”版本。除了即将发布的DeepSeek R1之外，团队还在积极开发更多开源及推理型模型的压缩版本，这些模型支持企业通过亚马逊云服务直接调用，或者许可在本地服务器使用，满足不同使用场景的需求。值得注意的是，目前该技术尚未覆盖OpenAI等闭源商业模型，但开源模型的广泛应用已足以验证技术价值及市场潜力。 由于压缩后的模型体积大幅减小，Multiverse的“瘦身”模型不仅显著提升推理速度，达到原模型的4至12倍，还能实现推理成本降低50%至80%。具体来看，以Llama 4 Scout Slim为例，其在AWS云平台上的推理成本仅为每百万token 10美分，而原版模型的成本为14美分。
此外，压缩后模型能源效率极高，可运行于普通PC、手机、汽车、无人机，甚至于资源受限的树莓派等嵌入式系统，使得AI推理应用变得更为普及与灵活。未来，将出现更多基于边缘设备的智能应用场景，例如物联网( IoT )设备中的自然语言处理和实时推断，彻底颠覆人工智能的使用边界。 Multiverse Computing的技术优势离不开创始团队的深厚技术积累。CTO Román Orús是西班牙Donostia国际物理中心教授，国际知名张量网络领域专家。他的研究为CompactifAI的发展奠定了坚实的理论基础。CEO Enrique Lizaso Olmos则拥有丰富的数学及金融背景，曾任大型银行副首席执行官，具备卓越的商业运营和资本运作能力。
在这样的团队力量推动下，Multiverse Computing已获得包括Bullhound Capital在内的多家知名投资机构的资金支持，投资方名单涵盖HP技术创投、Forgepoint Capital、Santander Climate VC等，彰显资本市场对其技术与商业模式的高度认可。 在企业客户方面，Multiverse Computing已在全球拓展约百余家合作伙伴，包括实力雄厚的工业巨头伊柏德罗拉(Iberdrola)、博世(Bosch)及加拿大银行等。这些企业通过引入多维度压缩模型优化AI部署，获得了显著的计算效率提升和成本节省，进一步促进了生产力提升和数字化转型进程。随着AI技术的快速普及，工业界对于低成本高性能智能解决方案的需求日益旺盛，Multiverse的创新技术无疑提供了有力的技术路径与实践方案。 Multiverse Computing的技术创新不仅助力于降低AI基础设施的运行门槛，也为实现更环保的人工智能生态贡献积极力量。由于模型压缩后计算资源需求大幅减少，服务器能耗同步降低，有助于缓解数据中心对环境造成的压力。
这种高效且绿色的AI解决方案与当下全球日益重视的可持续发展目标高度契合，为未来AI产业的可持续发展提供了良好示范。 未来，Multiverse Computing计划持续拓展更多主流开源和推理型模型的压缩适配，深入布局行业场景。随着量子计算研究的持续推进，张量网络等量子灵感数学工具应用范围将进一步扩大，或将成为AI模型优化和智能计算的关键技术路径。与此同时，公司也在积极探索将压缩模型优势结合边缘计算与5G网络布局，推动实时智能服务在各类终端上的普及应用。 综上所述，Multiverse Computing的CompactifAI技术凭借其深厚的量子计算理论支持和创新的实现路径，为大型语言模型带来了革命性的压缩能力，极大提升了模型运行的速度和节省了计算成本，彰显了未来人工智能发展的新方向。随着更多资金的注入和市场需求的增长，该公司在AI模型压缩及加速领域有望保持领先地位，推动人工智能技术更广泛的应用和普及，促进智能时代的高效与绿色变革。
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