ニュース記事 2025.07.02

スペインのMultiverse ComputingがシリーズBで313億円を調達。量子コンピューターの考え方でLLMを圧縮する技術

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量子コンピューティング技術を活用した大規模言語モデル（LLM）開発のMultiverse Computingは2025年6月12日、シリーズB資金調達ラウンドでの€189m（約313億円）の確保を発表した。

同社は2019年、スペインで設立。Enrique Lizaso Olmos CEO、Román Orús最高戦略責任者（CSO）、Samuel Mugel CTO、Alfonso Rubio-Manzanares最高マーケティング責任者（CMO）の4人が共同創業者となっている。

推論ではなくモデルそのものを圧縮する技術

生成AIの普及と進化により、必要とされる電力の確保が課題となっているのは、よく知られるところだ。この課題に対しては、AIを開発する企業が自ら発電所を設けるなど、さまざまな対策が立てられているさなかである。

一方、AIが大量のエネルギーを消費するということは、計算資源も同様に消費していることでもある。求められる計算の量を圧縮できれば、空いた資源を別の推論に割り当てる、短時間の生成、また消費エネルギーの削減にもつながるだろう。

Multiverse Computingによると、現状でもLLMの推論で圧縮技術は利用されているものの、大きなメリットはない。そこで同社が取り組むのが、量子コンピューティングの考え方をベースにLLMのモデルそのものを圧縮するという方法だ。

Multiverse Computingは、この技術を「CompactifAI」と命名した。

量子コンピューティングにおける計算は、それに適したものと適さないものがある。つまり、量子コンピューターを使ったところで、必ずしも古典コンピューターより高速の計算ができるとは限らないということだ。

よって、LLMが推論を行うときの計算を量子コンピューターや量子コンピューティング的な方法を採ったところで、やはり高速な計算や消費資源の圧縮になるとも限らない。

CompactifAIは、こうした推論を圧縮するのではなく、量子コンピューター・量子物理学の計算手法である「テンソルネットワーク」を活用し、LLMの構造を圧縮する。

平たくいえば、必要がないと判断できる推論、計算を行わないことで、LLMの質を下げずに計算資源の消費を抑制するイメージとなりそうだ。

このような技術を有することから、Multiverse Computingは2025年5月、企業データベースを製作するCB Insightsの「List of the 100 Most Innovative AI Startups（最も革新的なAIスタートアップ100社）」の一つに選定された。

エレクトロニクス関連の戦略的投資家が参加

シリーズBには、Hewlett-Packardのコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）であるHP Tech Venturesや東芝などが参加。資金の使途は、「LLMの導入を阻む莫大なコストを解消し、AIの普及を加速させ、$106b規模のAI推論市場に革命をもたらす」と述べるにとどめ、詳細は明らかにしていない。

Olmos CEOは、「モデル圧縮におけるブレークスルーとして始まったこの取り組みは、すぐに変革をもたらした。AI導入における新たな効率性を実現し、AIモデル実行に必要なハードウエア要件を大幅に削減した」とコメントしている。

中央がOlmos CEO。左はOrús CSO、右がMugel CTO（Multiverse Computingプレスリリースより）

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記事・コンテンツ監修

小林大三

アドバンスドテクノロジーX株式会社　代表取締役
野村総合研究所で大手製造業向けの戦略コンサルティングに携わった後、技術マッチングベンチャーのLinkersでの事業開発やマネジメントに従事。オープンイノベーション研究所を立ち上げ、製造業の先端技術・ディープテクノロジーにおける技術調査や技術評価・ベンチャー探索、新規事業の戦略策定支援を専門とする。数多くの欧・米・イスラエル・中国のベンチャー技術調査経験があり、シリコンバレー駐在拠点の支援や企画や新規事業部門の支援多数。企業内でのオープンイノベーション講演会は数十回にも渡り実施。