En la carrera tecnológica actual, dos narrativas dominan los titulares: la revolución de la Inteligencia Artificial Generativa y la promesa futura de la Computación Cuántica. Sin embargo, ambas enfrentan barreras significativas. Los modelos de IA (LLMs) son cada vez más grandes, costosos y energéticamente insostenibles. Por otro lado, los ordenadores cuánticos útiles y tolerantes a fallos siguen siendo una promesa a años de distancia.

En la intersección de estos dos desafíos emerge Multiverse Computing, una startup fundada en San Sebastián que ha encontrado una solución ingeniosa y pragmática. En lugar de esperar al hardware cuántico del futuro, están utilizando las herramientas matemáticas de la física cuántica hoy para resolver los problemas más acuciantes de la IA en ordenadores clásicos.

Este enfoque, conocido como “computación inspirada en cuántica”, les ha permitido cerrar recientemente una ronda de inversión Serie B de 215 millones de dólares, alcanzando una valoración de 500 millones y consolidándose como una de las empresas de deep tech más prometedoras de Europa.

Conceptual image of Multiverse Computing

El Problema: La Crisis de Escalabilidad de la IA

El despliegue de modelos como GPT-4 o Llama-3 está chocando con una pared de realidad: el coste de inferencia. Ejecutar estos modelos requiere una potencia de cómputo y una energía inmensas, lo que limita su adopción y sostenibilidad.

Las técnicas tradicionales de compresión, como la “cuantización” (reducir la precisión de los números) o el “pruning” (eliminar neuronas menos importantes), tienen límites antes de degradar significativamente la calidad del modelo. La industria necesita un cambio de paradigma para hacer que la IA sea económicamente viable a escala.

La Solución: Redes de Tensores, el “Truco” Matemático

Aquí es donde Multiverse Computing brilla. Su innovación central no es el hardware, sino la aplicación industrial de una estructura matemática compleja llamada Redes de Tensores (Tensor Networks).

Originalmente desarrolladas en física de la materia condensada para simular estados cuánticos complejos, las Redes de Tensores permiten descomponer problemas de dimensionalidad gigantesca en piezas manejables. Imagina un modelo de IA como una red inmensamente compleja de conexiones. Las Redes de Tensores permiten identificar y retener solo las correlaciones esenciales que contribuyen a la precisión, descartando el ruido y las conexiones redundantes.

La ventaja clave: Esto se puede ejecutar en GPUs y CPUs actuales, emulando la eficiencia cuántica sin necesitar un ordenador cuántico.

CompactifAI: Comprimiendo el Futuro de la IA

El producto estrella que ha catapultado su valoración es CompactifAI. A diferencia de otros métodos, CompactifAI reestructura fundamentalmente las capas de la red neuronal utilizando Redes de Tensores.

Los resultados reportados son impresionantes:

  • Tasa de Compresión: Reducción del tamaño del modelo hasta en un 95%.
  • Retención de Precisión: Mantiene la exactitud del modelo original con una pérdida marginal (2-3%).
  • Velocidad de Inferencia: Aceleración entre 4x y 12x.
  • Ahorro de Costes: Reducción de costes de inferencia entre un 50% y un 80%.

Más allá del ahorro en la nube, esta tecnología es un habilitador crítico para la Edge AI. Permite ejecutar modelos potentes directamente en dispositivos con recursos limitados como smartphones, coches autónomos o drones, sin depender de la conexión a la nube, mejorando la latencia y la privacidad.

Estrategia de Negocio: Pragmatismo Cuántico

Desde su fundación en 2019, Multiverse adoptó una filosofía de “Quantum Computing Basado en Valor”. Se alejaron de la especulación y se centraron en generar ROI inmediato para sus clientes.

Su estrategia se basa en varios pilares:

  1. Agnosticismo de Hardware: Su plataforma de software, Singularity, funciona tanto en los procesadores cuánticos actuales (de IBM, D-Wave, etc.) como en hardware clásico. Esto mitiga el riesgo de apostar por una tecnología de hardware inmadura.
  2. Foco en la Inferencia: Han pivotado estratégicamente para abordar el mercado de inferencia de IA, proyectado en más de $100 mil millones, donde el dolor del cliente (coste y eficiencia) es agudo y actual.
  3. Alianzas Estratégicas Profundas: No solo firman acuerdos de marketing. Tienen colaboraciones técnicas profundas que validan su tecnología en entornos críticos:
    • Finanzas: Con el Banco de Canadá, simulando la adopción de criptomonedas en redes económicas complejas intratables para la computación clásica.
    • Energía: Con Iberdrola, optimizando la ubicación de baterías en la red eléctrica para integrar renovables, superando a los benchmarks clásicos.
    • Industria 4.0: Con Bosch, integrando algoritmos cuánticos en gemelos digitales para la detección de defectos.
    • Consultoría: Con PwC España, que integra CompactifAI en su oferta de servicios, actuando como cliente y canal de distribución.

Conclusión: Un Puente hacia la Era Cuántica

Multiverse Computing ha logrado lo que pocas startups de deep tech consiguen: navegar el “Valle de la Muerte” entre la investigación académica y el producto comercial viable. Han resuelto el dilema de cómo monetizar la ciencia cuántica antes de que el hardware esté listo.

Al aplicar las matemáticas de la física cuántica para resolver el cuello de botella más urgente de la IA actual, no solo han construido un negocio sólido, sino que se han posicionado como una pieza de infraestructura crítica en el stack tecnológico global. Son un puente pragmático entre los superordenadores de hoy y la revolución cuántica de mañana.

Referencias y Fuentes