La carrera por la inteligencia artificial no es solo para gigantes tecnológicos. Multiverse Computing, una startup española, está liderando un cambio fundamental para que las pequeñas y medianas empresas (PYMES) puedan aprovechar el poder de la IA. Su enfoque: la compresión de modelos de IA, y su tecnología CompactifAI está marcando la diferencia. Esto significa que esas soluciones avanzadas, que hasta ahora parecían inalcanzables por coste o infraestructura, están ahora mucho más cerca.

Multiverse Computing y la democratización de la IA

Multiverse Computing, con su tecnología CompactifAI, no solo busca reducir el tamaño de los modelos, sino democratizar su acceso. ¿El problema actual? Los modelos de IA son cada vez más grandes, lo que implica mayores recursos computacionales, infraestructuras costosas y un consumo energético insostenible para muchas empresas. CompactifAI, inspirada en la computación cuántica y las redes tensoriales, aborda este problema de raíz. Han logrado comprimir modelos de lenguaje hasta un 95% con una pérdida de precisión mínima, apenas un 2-3%, un dato brutal si lo comparamos con el estándar de la industria que ronda el 20-30% de pérdida.

Su último modelo, HyperNova 60B 2602, es un excelente ejemplo. Logra reducir a la mitad el tamaño de modelos como el gpt-oss-120b original de OpenAI, manteniendo un rendimiento similar. Además, este modelo específico ha mejorado significativamente su soporte para llamadas de herramientas y tareas de codificación agentic, aspectos clave para la automatización de procesos. ¿Traducción? Una IA más potente ejecutándose con menos recursos. Han establecido alianzas estratégicas importantes, como con Cerebrium para optimizar despliegues en la nube y con NVIDIA para comprimir sus modelos Nemotron-3, lo que demuestra la validación de su tecnología en el sector.

Impacto directo: IA offline y menor consumo

Uno de los avances más tangibles de Multiverse Computing es su aplicación que permite ejecutar modelos de IA offline en dispositivos edge, como tablets y smartphones, sin necesidad de conexión a internet. Esto significa que una pyme, por ejemplo, en logística o manufactura, podría tener capacidades de IA en tiempo real directamente en el punto de operación, reduciendo la dependencia de la nube y sus costes asociados. La eficiencia es notoria: hasta un 80% menos de consumo de recursos computacionales y una aceleración de la ejecución hasta 12 veces.

La clave de CompactifAI reside en su capacidad para reestructurar las matrices de peso de los transformadores mediante redes tensoriales cuánticas. Esto les permite identificar y eliminar la redundancia estructural de los modelos sin necesidad de reentrenarlos o acceder a los datos originales. Esta aproximación no solo es innovadora, sino que se alinea perfectamente con los debates actuales sobre la soberanía en IA, los límites de la infraestructura y el creciente consumo energético, especialmente en Europa.

Fuente: TechCrunch