Multiverse Computing raccoglie 570 milioni di dollari: Enrique Lizaso accelera la crescita dell’AI quantistica

Multiverse Computing, società spagnola specializzata nello sviluppo di software per il calcolo quantistico e l’Intelligenza Artificiale, ha annunciato la chiusura di un round di finanziamento di Serie C da 570 milioni di dollari (500 milioni di euro), raggiungendo una valutazione pre-money di 1,7 miliardi di dollari (1,5 miliardi di euro). L’operazione rappresenta un importante traguardo per l’azienda e segna un incremento di cinque volte della valutazione rispetto al precedente round di Serie B.

Il nuovo finanziamento consentirà alla società di accelerare lo sviluppo delle proprie tecnologie e di ampliare la diffusione di soluzioni di AI ottimizzate per dispositivi e infrastrutture di diversa tipologia.

Un round sostenuto da investitori internazionali

Il round di Serie C è stato co-guidato da Forgepoint Capital International, BNPP SIVF e Bullhound Capital, con la partecipazione di numerosi investitori istituzionali e strategici.

Tra questi figurano Santander Alternative Investments, Tikehau Capital, HP, Orange Ventures, Scania Invest, NAventures, Qatar Development Bank, Zouk Capital, SETT, EIC Fund, il Fondo Hazten Scale-Up del Governo Basco e Kutxa Fundazioa.

L’operazione, gestita da JP Morgan e Santander, dovrebbe portare la raccolta complessiva della società a circa 800 milioni di dollari, includendo anche i precedenti round di finanziamento. Il round potrebbe inoltre rimanere aperto all’ingresso di ulteriori investitori strategici selezionati.

La strategia di crescita di Multiverse Computing

Con questa operazione, Multiverse Computing punta a rafforzare ulteriormente la propria posizione nel mercato delle tecnologie basate su Intelligenza Artificiale e calcolo quantistico.

L’azienda sviluppa soluzioni progettate per rendere i modelli di AI più efficienti e facilmente distribuibili su differenti tipologie di hardware, consentendo l’esecuzione di applicazioni avanzate anche in contesti nei quali l’accesso continuo al cloud non è disponibile.

La strategia mira ad ampliare l’adozione delle proprie tecnologie in numerosi settori industriali, supportando applicazioni caratterizzate da elevati requisiti di prestazioni ed efficienza.

Le dichiarazioni di Enrique Lizaso

“Per anni, il settore dell’AI ha accettato un falso limite: che i modelli potenti richiedano infrastrutture costose – ha dichiarato Enrique Lizaso (in foto), co-fondatore e CEO di Multiverse Computing – Questo limite è ormai superato. Abbiamo dimostrato che l’AI può funzionare a pieno regime su uno smartphone, all’interno di un data center proprietario, in uno stabilimento produttivo senza connessione al cloud. Questo round rappresenta il momento in cui estendiamo questa dimostrazione a tutti i settori che ne hanno bisogno”.

Crescita del business e nuove applicazioni

Dalla chiusura del round di Serie B nel giugno 2025, Multiverse Computing ha registrato una significativa accelerazione della propria crescita.

Secondo quanto comunicato dall’azienda, il fatturato annualizzato è aumentato di oltre dieci volte, mentre nel primo trimestre del 2026 le vendite sono cresciute di 96 volte su base annua.

Le tecnologie sviluppate dalla società sono già in fase di implementazione su milioni di dispositivi e sistemi, tra cui droni, telecamere, satelliti, veicoli e infrastrutture di telecomunicazione. Inoltre, i modelli dell’azienda sono destinati a essere integrati anche nei PC dotati di Intelligenza Artificiale, ampliando ulteriormente le possibilità di utilizzo in ambito enterprise e industriale.

Prospettive per l’innovazione

Grazie alle nuove risorse raccolte, Multiverse Computing potrà proseguire nello sviluppo delle proprie soluzioni di AI e calcolo quantistico, con l’obiettivo di accelerarne l’adozione in nuovi mercati e applicazioni.

L’operazione conferma il crescente interesse degli investitori internazionali verso tecnologie capaci di migliorare l’efficienza dei modelli di Intelligenza Artificiale, favorendone l’utilizzo anche su dispositivi con risorse computazionali limitate.