Con sede a Vienna Ora Informaticauna startup specializzata nell’ottimizzazione e nella compressione di modelli di base dell’intelligenza artificiale, ha annunciato oggi la chiusura di un round Seed da 3,5 milioni di euro al fine di far crescere il team, estendere le capacità di compressione ai più grandi modelli di frontiera e lanciare un prodotto commerciale per i fornitori di inferenza cloud e le aziende che implementano l’intelligenza artificiale.
Il round è stato guidato da Constructor Capital e Greencode Ventures, con il continuo sostegno dell’investitore fondamentale XISTA Science Ventures, che ha contribuito a costruire e lanciare l’azienda.
“Abbiamo fondato Ora Computing per sfidare il presupposto secondo cui è necessaria una scala enorme per raggiungere un’intelligenza utile. Riteniamo che la prossima ondata di adozione dell’intelligenza artificiale sarà guidata da modelli più compatti, altamente efficienti e ottimizzati per casi d’uso specifici piuttosto che da modelli cloud di grandi dimensioni per scopi generali. Ora sta costruendo il software e lo stack di algoritmi che consentono questa transizione,” dice Stefano SaccoCEO e co-fondatore di Ora Computing.
Il round Seed di Ora Computing si colloca nella fase più piccola dell’attività di finanziamento del 2026 relativa all’infrastruttura IA e allo stack di implementazione in Europa.
Turni più grandi sono stati investiti nella capacità di calcolo e nell’infrastruttura dei data center, tra cui Maestrale AI, Nscala E Verdamentre i round Seed e pre-Seed più piccoli hanno mirato all’abilitazione di livelli software come la memoria AI, la governance degli agenti, l’accesso e la compressione dei dati con licenza.
L’attenzione di Ora sulla riduzione delle dimensioni del modello e dei costi di inferenza è quindi allineata con un modello più ampio per il 2026: il capitale si sta spostando non solo nella creazione di più calcoli di intelligenza artificiale, ma anche in tecnologie intese a rendere i sistemi di intelligenza artificiale più economici, più implementabili e più efficienti da gestire.
“L’appetito energetico dell’intelligenza artificiale sta crescendo più velocemente di quanto il mondo riesca a costruire le infrastrutture per alimentarlo. Un approccio chiave è rendere l’intelligenza artificiale stessa più efficiente, ed è esattamente ciò che fa Ora. Comprimere radicalmente i modelli senza sacrificare la precisione fa un’enorme differenza per i loro clienti,” dice Terhi VapolaFondatore e socio amministratore di Greencode Ventures.
Fondata nel 2024, Ora Computing sta costruendo uno stack di compressione e ottimizzazione dei modelli IA che riduce l’impronta di memoria dei modelli IA di grandi dimensioni fino all’80% e li rende fino a quattro volte più veloci
Ora è stata fondata da Stefan Sack e Raimel Medina, entrambi ricercatori di informatica quantistica del gruppo serbo presso l’Istituto di scienza e tecnologia Austria (ISTA).
Rendendo i modelli notevolmente più piccoli con una perdita minima di precisione, Ora cerca di consentire ai propri clienti di implementare l’intelligenza artificiale localmente su hardware edge ad alta efficienza energetica piuttosto che su un’infrastruttura cloud assetata di energia. Per le implementazioni cloud, i modelli più piccoli si traducono direttamente in costi di servizio inferiori e throughput più elevato.
Secondo l’azienda, l’inferenza dell’intelligenza artificiale – il processo di esecuzione effettiva di un modello di intelligenza artificiale per generare risultati – è diventata un costo significativo e in rapida crescita per qualsiasi azienda che implementa l’intelligenza artificiale su larga scala. Le implementazioni più importanti possono ora costare decine di milioni di euro al mese solo in termini di calcolo, e il problema si aggrava man mano che i modelli continuano a crescere di dimensioni.
Per le aziende che desiderano eseguire l’intelligenza artificiale localmente su dispositivi come automobili o apparecchiature industriali, i modelli sono spesso semplicemente troppo grandi per adattarsi.
Poiché i modelli compressi richiedono una potenza di calcolo significativamente inferiore per funzionare, i miglioramenti in termini di efficienza si traducono direttamente anche in un minor consumo di energia e in una riduzione delle emissioni di carbonio: con una penetrazione del mercato dell’1%, Ora stima che la sua tecnologia potrebbe eliminare più di 50.000 tonnellate di CO2 all’anno.
A differenza degli strumenti di compressione esistenti, Ora afferma che il loro approccio funziona su diversi tipi di hardware e si inserisce direttamente nei framework di inferenza standard: nessun livello software personalizzato, nessuna riqualificazione ad alta intensità di capitale, nessuna modifica all’infrastruttura esistente.
Laddove gli approcci concorrenti impongono una scelta binaria tra i livelli di compressione, l’algoritmo di Ora mappa continuamente il compromesso completo tra dimensioni del modello e accuratezza, consentendo alle aziende di ottimizzare in base ai propri vincoli hardware e di costo specifici.
Ora lo ha testato con un modello da 70 miliardi di parametri compresso in ore a un costo di elaborazione inferiore a 1.000 dollari, rispetto alle cifre del settore di centinaia di migliaia di dollari per lavori comparabili.
