北京
来源：市场资讯
（来源：量子客）
在外界的刻板印象里，量子计算行业大多似乎都在烧着投资人的钱，死磕传说中完美容错的量子硬件。
但一家量子人工智能软件公司改变了这个看法。
当地时间7月27日， Multiverse Computing 宣布，拿下 高达5.7 亿美元（折合约38.57亿人民币）的C 轮融资。投前估值达17亿美元，较B轮估值提升5倍。
根据披露信息，自 2025 年 6 月 B 轮融资以来，这家公司的年化收入翻了 10 倍以上，到了 2026 年第一季度，销售额更是实现了惊人的 96 倍同比增长。
图｜Multiverse Computing领导人（来源： Multiverse Computing）
他们是怎么在这个“饼还没画完”的行业里，提前把钱赚了的？
答案是：别等什么完美的量子硬件，直接把量子物理的数学工具拿过来，去降维打击传统计算机上的痛点。
这正是 Multiverse Computing 刚刚拿下 5.7 亿美元 C 轮融资、把估值推高到 17 亿美元的核心商业逻辑。
当整个科技圈都在为大语言模型（LLM）算力短缺、数据中心耗电如流水而发愁时，Multiverse 的联合创始人兼首席科学家 Román Orús 博士想到了一个绝妙的跨界点子：
他没有去苦等量子芯片成熟，而是从量子物理学里掏出了一个叫“张量网络”的数学框架。
这个原本用来处理复杂量子系统的高维数学工具，被他们巧妙地包装成了大模型压缩平台 CompactifAI。
这套降维打击的算法，能在几乎不损失准确率的前提下，把庞大臃肿的AI 模型体积狂砍 80% 到 95%。
表｜模型压缩前后的体积对比，93% 压缩版本混合使用了 float-16 和 int-4，通过量子物理的底层算法，把参数量从 70 亿（7B）砍到了 21 亿（2.1B）（来源：Arxiv）
图｜原始模型和压缩模型在语言理解（MMLU）、常识推理（HellaSwag）、阅读理解（BoolQ）、世界知识（TriviaQA）和数学（GSM8K）相关任务中的准确率。与原始 LlaMA 2 7B 相比，压缩模型的准确率仅有 2%-3% 的偏差（来源：Arxiv）
这就点破了当下量子软件公司实现商业化盈利的一条黄金捷径：你根本不需要一台真正的量子计算机来跑量子算法，传统的经典硬件同样可以被量子数学框架改造得脱胎换骨。
正如这家公司在官网里明确提到的，他们正在“重新定义传统硬件在量子模拟中的能力边界”。
通过这波操作，他们直接绕过了量子硬件不成熟这个行业“死穴”，把满血版的 AI 塞进了智能手机、没有云端连接的工厂车间，甚至数以百万计的无人机、车辆和卫星里。
资本市场对这种不画大饼、立马变现的故事极其买单。
本轮融资由Forgepoint Capital International、BNPP SIVF和Bullhound Capital领投，并汇集了惠普、Orange Ventures（法国电信巨头旗下基金）等产业硬件巨头，以及卡塔尔开发银行、西班牙SETT、EIC基金等多国主权与政府投资基金。
他们看中的是这项技术现在就能让每一个数据中心、每一块 GPU 和每一次企业级 AI 部署变得极其高效。
所以，透过这笔巨额融资，可以能清晰地看到，在当前量子硬件尚未成熟的过渡期，量子计算行业正在发生的一场现实主义觉醒：
最先赚到第一桶金的，未必是那些死磕量子物理极限的“造锅人”，而是像 Multiverse 这样，拿着量子世界的“高级菜谱”，在传统算力的“旧铁锅”里炒出一盘天价好菜的聪明人。
引用：
[1]https://multiversecomputing.com/resources/multiverse-computing-announces-series-c-fundraising-targeting-up-to-usd570m-eur500m-to-power
[2]https://arxiv.org/pdf/2401.14109
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