1. Titular e introducción
La apuesta más interesante de Europa en inteligencia artificial puede no ser construir el modelo más grande, sino el más útil al menor coste posible. Multiverse Computing, soonicorn vasco, acaba de mover ficha con HyperNova 60B, un modelo comprimido que se publica gratis en Hugging Face y que apunta directamente al problema real de las empresas: no los parámetros, sino las facturas.
En este análisis veremos qué ha lanzado exactamente Multiverse, por qué la compresión es estratégica, cómo encaja en el discurso de soberanía tecnológica europea y qué oportunidades abre para empresas en España y en Latinoamérica.
2. La noticia en breve
Según informa TechCrunch, la startup española Multiverse Computing ha publicado una nueva versión gratuita de su modelo de lenguaje grande comprimido HyperNova 60B en Hugging Face. El modelo se obtiene aplicando la tecnología de compresión CompactifAI –inspirada en computación cuántica– sobre el modelo base gpt-oss-120b de OpenAI.
HyperNova 60B ocupa alrededor de 32 GB de memoria, aproximadamente la mitad que el modelo original, manteniendo, según la empresa, gran parte de su potencia y precisión. La versión actualizada, HyperNova 60B 2602, mejora especialmente el soporte para llamadas a herramientas (tool calling) y programación “agéntica”, dos casos de uso donde los costes de inferencia pueden dispararse.
Multiverse afirma que HyperNova 60B supera en algunos benchmarks a competidores como Mistral Large 3, de la francesa Mistral AI. La compañía ya trabaja con clientes corporativos como Iberdrola, Bosch y el Banco de Canadá, y, siempre según TechCrunch, estaría negociando una ronda de financiación de unos 500 millones de euros con una valoración superior a 1.500 millones.
3. Por qué importa: el cuello de botella ya no es la investigación, es el CAPEX
En Silicon Valley se habla de parámetros, clusters y fronteras científicas. En las juntas directivas se habla de OPEX, CAPEX y riesgo regulatorio. La jugada de Multiverse está claramente alineada con la segunda conversación, no con la primera.
Un modelo comprimido como HyperNova 60B ataca tres dolores muy concretos:
Coste por inferencia – El grueso del gasto en IA empresarial empieza a desplazarse del “experimento” al “servicio en producción”. Reducir a la mitad la huella de memoria implica menos GPU, mejor aprovechamiento y, en muchos casos, acceso a hardware más barato.
Latencia y experiencia de usuario – Para flujos complejos de agentes y herramientas, cada segundo cuenta. Un modelo más pequeño y optimizado permite experiencias más fluidas sin necesidad de infraestructuras desproporcionadas.
Despliegues soberanos – Un modelo de 32 GB se puede imaginar en un data center propio, en un operador local o en una nube regional. Para banca, energía, administraciones públicas y sectores regulados, eso no es un detalle técnico: es la diferencia entre poder hacer un proyecto o no.
Los ganadores potenciales son:
- Empresas que quieren capacidades avanzadas sin depender por completo de APIs estadounidenses.
- Gobiernos y regiones europeas que necesitan casos de uso tangibles de “IA soberana” sin presupuestos infinitos.
- Ecosistemas open source e investigadores que ganan un nuevo punto de referencia gratuito.
¿Quién puede perder? Los proveedores de modelos cerrados caros que basan su propuesta de valor en “somos un poco mejores y lo pagarás igual”, y, en general, cualquier actor que confíe en que la mera escala del modelo será una defensa suficiente. Multiverse está diciendo lo contrario: el verdadero juego está en la eficiencia y el control.
4. El contexto amplio: de “más grande es mejor” a “mejor es que esté desplegado”
HyperNova 60B no aparece en el vacío; es síntoma de tres tendencias claras.
Primero, la maduración de la compresión de modelos. Técnicas como cuantización, pruning y distillation ya no son experimentos académicos; son piezas estándar en cualquier pipeline serio. Meta con Llama y la comunidad open source llevan años demostrando que se puede adelgazar un modelo sin destrozar su rendimiento. Multiverse intenta empaquetar esa idea como producto empresarial con un ángulo propio.
Segundo, el auge de una segunda ola de modelos: no los más potentes, sino los más utilizables. OpenAI, Anthropic y compañía juegan en la liga de los “frontier models” vía API. En paralelo crece un ecosistema de modelos suficientemente buenos, fácilmente personalizables y auto‑alojables. HyperNova se coloca aquí, cerca de la filosofía de Mistral y de stacks basados en Llama, lejos del “solo en nuestra nube”.
Tercero, la repetición del patrón de la nube. Primero importaba cuánta máquina tenías; luego, quién te ayudaba a usar menos máquina para hacer lo mismo o más. En IA es cuestión de tiempo que pase lo mismo. La frontera científica acaparará titulares; el margen y la recurrencia vendrán de la optimización.
La posición de Multiverse es peculiar: vende soluciones “soberanas” que, en este caso, derivan de un modelo base de OpenAI. Es una jugada pragmática: en lugar de intentar ganar la carrera a OpenAI, se convierten en una capa de eficiencia y soberanía por encima. Pero abre un debate incómodo: ¿hasta qué punto es soberana una IA que hereda pesos de un actor estadounidense?
Lo importante es que el foco se desplaza de “quién tiene el modelo más grande” a “quién consigue que la mayor cantidad de empresas lo use de forma rentable, segura y conforme a la ley”. Ahí es donde Europa sí puede competir.
5. La perspectiva europea e hispanohablante
Europa sabe que no puede igualar el músculo de inversión de Estados Unidos o China en centros de datos. Por eso el discurso político gira en torno a soberanía, regulación y uso responsable. Multiverse encaja perfectamente en ese relato.
Para la UE, y en particular para España, hay varios ángulos interesantes:
Regulación: GDPR, DSA y Reglamento de IA – Modelos más pequeños y desplegables en infraestructuras controladas facilitan el cumplimiento de obligaciones de documentación, evaluación de riesgo y gobernanza.
Administraciones públicas – El acuerdo de Multiverse con el gobierno regional de Aragón y el apoyo de la Agencia Española de Transformación Tecnológica muestran el tipo de proyectos que también podrían escalar a otras comunidades autónomas o a la AGE.
Clientes industriales – Casos como Iberdrola o Bosch reflejan las necesidades de grandes energéticas, industriales y utilities en España y Europa: IA cerca del dato, sin sacar información crítica de su perímetro.
Desde América Latina, el interés es doble: por un lado, acceder a modelos potentes sin depender únicamente de proveedores estadounidenses; por otro, explorar arquitecturas que puedan desplegarse en infraestructuras locales, donde la conectividad o la latencia a grandes nubes públicas no siempre son ideales.
El matiz cultural también pesa: en Europa continental y buena parte de LATAM, la sensibilidad hacia privacidad, vigilancia y concentración de poder tecnológico es mayor. Un modelo transparente, con posibilidad de auto‑hosting y costes previsibles, resulta más alineado con esas preocupaciones.
6. Mirando hacia adelante: qué vigilar en los próximos 24 meses
La gran incógnita es si Multiverse se quedará en “curiosidad interesante” o si se convertirá en pieza clave de la infraestructura de IA europea.
Seis señales a seguir de cerca:
Benchmarks públicos y comparables – Las declaraciones de superioridad sobre Mistral Large 3 llamarán la atención, pero los CIOs pedirán pruebas en tareas concretas: generación de código, RAG multilingüe, evaluación en dominio, etc., junto con coste total de propiedad.
Amplitud de la oferta comprimida – TechCrunch apunta que en 2026 llegarán más modelos comprimidos. La cuestión es si Multiverse evoluciona hacia una plataforma de compresión multi‑modelo o si queda atado de facto a una única familia de modelos base.
Posicionamiento regulatorio – Con el Reglamento de IA de la UE entrando en aplicación, habrá hambre de soluciones que vengan con “compliance empaquetado”: documentación, logging, herramientas de evaluación de riesgo. Ahí puede haber una ventaja competitiva clara.
Ronda y gobernanza – Una ronda de 500 millones de euros cambia la escala y las expectativas. Será clave ver qué tipo de inversores entran y cuánto margen dejan para mantener una agenda europea de soberanía.
Casos de uso en edge e industria – Un modelo de 32 GB ya es interesante para fábricas, redes eléctricas, infraestructura telco o incluso vehículos conectados. Si Multiverse consigue un par de casos emblemáticos aquí, puede afianzar una posición difícil de desplazar.
Brecha con los frontier models – Si los modelos de frontera siguen mejorando de forma agresiva, la compresión tendrá que correr mucho para que el gap de calidad no se perciba como inasumible. La apuesta de Multiverse es que, para la mayoría de usos empresariales, el coste y el control pesarán más que el último 5 % de rendimiento.
7. Conclusión
El lanzamiento gratuito de HyperNova 60B es un mensaje claro: la ventaja europea en IA no será tener el modelo más grande, sino conseguir que muchos más actores puedan usar modelos potentes de forma eficiente y soberana. Si Multiverse tiene razón, los ganadores de la próxima década no serán solo los laboratorios que marcan récords científicos, sino las empresas que hacen que la IA cuadre en el Excel y en el BOE a la vez. La pregunta para quien nos lee desde una empresa en España o Latinoamérica es directa: ¿está optimizando su estrategia de IA para la máxima potencia hoy, o para los costes, el control y el cumplimiento que seguirá aceptando dentro de tres años?
