{"id":72940,"date":"2025-06-14T14:45:59","date_gmt":"2025-06-14T14:45:59","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=72940"},"modified":"2025-06-14T14:45:59","modified_gmt":"2025-06-14T14:45:59","slug":"una-startup-vasca-de-ia-acaba-de-levantar-189-millones-de-euros-con-una-idea-genial-comprimir-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=72940","title":{"rendered":"Una startup vasca de IA acaba de levantar 189 millones de euros con una idea genial: comprimir la IA"},"content":{"rendered":"
\n

Antes comprim\u00edamos ficheros con ZIP<\/a>. Ahora lo que comenzamos a necesitar es comprimir la IA para hacerla m\u00e1 peque\u00f1a y eficiente. Esa es justo la idea que tuvieron los fundadores de Multiverse Computing, una startup espa\u00f1ola<\/a> que se est\u00e1 convirtiendo en la nueva joya de la corona de nuestra industria de IA. Sus fundadores, (en la imagen, de izquierda a derecha, Rom\u00e1n Or\u00fas, Enrique Lizaso Olmos y Samuel Mugel) y Alfonso Rubio tienen mucho que celebrar.<\/p>\n

<\/p>\n

Ronda de inversi\u00f3n<\/strong>. Multiverse Computing acaba de cerrar<\/a> una ronda de inversi\u00f3n de 189 millones de euros (215 millones de d\u00f3lares). La ronda (Serie B) ha sido liderada por Bullhound Capital, pero en ella han participado tambi\u00e9n HP Tech Ventures, SETT, Forgepoint Capital \u00a0International, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Quantonation, \u00a0Toshiba y Capital Riesgo de Euskadi – Grupo SPRI. El pasado mes de marzo la empresa recibi\u00f3 una inversi\u00f3n de 67 millones de euros<\/a> por parte del Gobierno de Espa\u00f1a.<\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n \"\u201cLa
\n <\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

La inferencia IA por bandera<\/strong>. Aunque el protagonismo actual suelen llev\u00e1rselo las grandes tecnol\u00f3gicas que invierten miles de millones de d\u00f3lares en centros de datos para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM)<\/a>, hay cada vez m\u00e1s foco en la otra parte: la que usamos los usuarios al preguntarle cosas a ChatGPT, por ejemplo. Es la llamada inferencia IA, y la estimaci\u00f3n es que en 2025 el valor de esa industria llegue a los 106.000 millones de d\u00f3lares. En Multiverse Computing quieren un buen trozo de ese pastel, y para lograrlo su gran baza es una singular tecnolog\u00eda.<\/p>\n

<\/p>\n

CompactifAI<\/strong>. As\u00ed se llama<\/a> la tecnolog\u00eda de compresi\u00f3n de modelos de IA desarrollada por Multiverse Computing. Lo que eso permite es convertir modelos de IA muy grandes \u2014que cuesta mucho \u00abejecutar\u00bb\u2014 en modelos mucho m\u00e1s peque\u00f1os y eficientes, lo que permite hacerlos m\u00e1s manejables y ahorrar muchos recursos (y tiempo) durante la inferencia.<\/p>\n

<\/p>\n

C\u00f3mo comprimir un modelo de IA<\/strong>. Rom\u00e1n Or\u00fas, director cient\u00edfico de la empresa, lider\u00f3 un estudio<\/a> de mayo de 2024 en el que precisamente explicaban el concepto de \u00abredes tensoriales\u00bb de inspiraci\u00f3n cu\u00e1ntica y que permiten comprimir estos modelos. Su funcionamiento se basa en descomponer las matrices de pesos de las redes neuronales \u00abtrunc\u00e1ndolas\u00bb y conservando solo los valores m\u00e1s grandes y relevantes. En esencia el concepto se centra en descartar la informaci\u00f3n menos relevante del modelo para quedarse solo con la \u00a0m\u00e1s relevante.<\/p>\n

<\/p>\n

\u00bfPero eso no hace el modelo menos preciso?<\/strong> De hecho s\u00ed, pero el grado de truncamiento puede controlarse de forma que haya un buen equilibrio y compromiso entre la compresi\u00f3n y la p\u00e9rdida de precisi\u00f3n. Aun comprimiendo estos modelos, en Multiverse Computing aseguran que la ca\u00edda de los modelos<\/a> es de tan solo del 2 al 3%.<\/p>\n

<\/p>\n

Mismo rendimiento en un tama\u00f1o un 95% menor<\/strong>. Para mitigar esa ca\u00edda de precisi\u00f3n, este sistema incluye una fase de reentrenamiento r\u00e1pido llamada \u00abcuraci\u00f3n\u00bb que se puede repetir varias veces para lograr una precisi\u00f3n a\u00fan m\u00e1s cercana a la versi\u00f3n original. Al final, afirman en la empresa, pueden comprimir hasta un 95% un modelo de IA manteniendo el rendimiento.<\/p>\n

<\/p>\n

Abarata el uso de la IA<\/strong>. Seg\u00fan sus datos<\/a>, un modelo como Llama 3.1 405B tiene un coste operativo de unos 390.000 d\u00f3lares si queremos ejecutarlo en local (13 GPUs H100, 9100 W de consumo), pero gracias a CompactifAI es posible reducir ese coste a 60.000 d\u00f3lares (2 GPUs H100, 1.400 W).<\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n \"Meta
\n <\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Una IA m\u00e1s \u00abdelgadita\u00bb<\/strong>. Los modelos \u00abslim\u00bb que proporciona la compa\u00f1\u00eda \u2014derivados de Llama 3.3 70B o Llama 4 Scout<\/a>\u2014 son versiones comprimidas que te\u00f3ricamente no pierden precisi\u00f3n. Se pueden ejecutar a trav\u00e9s de la plataforma AWS o mediante licencias que tambi\u00e9n permiten usarlo on-premise<\/em>, es decir, en infraestructura local\/propia. Seg\u00fan sus m\u00e9tricas, estos modelos son entre 4 y 12 veces m\u00e1s r\u00e1pidos que sus versiones no comprimidas, lo que se traduce en un coste de inferencia que es entre un 50% y un 80% menor.<\/p>\n

<\/p>\n

Imagen | Multiverse Computing<\/p>\n

En Xataka | Espa\u00f1a tiene al fin su esperad\u00edsima Ley de Startups: en qu\u00e9 consiste y c\u00f3mo va a cambiar el ecosistema<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Antes comprim\u00edamos ficheros con ZIP. Ahora lo que comenzamos a necesitar es comprimir la IA para hacerla m\u00e1 peque\u00f1a y eficiente. Esa es justo la idea que tuvieron los fundadores de Multiverse Computing, una startup espa\u00f1ola que se est\u00e1 convirtiendo en la nueva joya de la corona de nuestra industria de IA. Sus fundadores, (en […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":72941,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-72940","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/72940","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=72940"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/72940\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/72941"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=72940"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=72940"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=72940"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}