A startup Modal Labs, especializada em infraestrutura para inferência de IA, está em negociações avançadas para uma nova rodada de financiamento que pode elevar sua avaliação para cerca de US$ 2,5 bilhões, segundo fontes próximas ao acordo.
Se confirmada, essa captação de recursos mais que dobraria o valor da empresa, que há menos de cinco meses, em setembro, foi avaliada em US$ 1,1 bilhão. A General Catalyst, uma proeminente empresa de capital de risco, estaria liderando as discussões para esta rodada de investimento.
Fontes indicam que a Modal Labs possui uma receita anualizada (ARR) de aproximadamente US$ 50 milhões. No entanto, as conversas ainda estão em estágio inicial e os termos podem ser alterados. Tanto a Modal Labs quanto a General Catalyst não comentaram sobre o assunto até o momento.
O que é Inferência de IA?
A Modal Labs concentra seus esforços na otimização da inferência, um processo crucial onde modelos de inteligência artificial já treinados são executados para gerar respostas a partir de solicitações dos usuários. Melhorar a eficiência da inferência resulta em uma significativa redução nos custos de computação e diminui o tempo de espera entre o comando do usuário e a resposta da IA.
Cenário Competitivo e Investimentos Massivos em Inferência de IA
A área de inferência de IA tem atraído uma atenção intensa de investidores, e a Modal Labs não é a única a se destacar. O setor está experimentando um boom de financiamentos:
1. Baseten: Concorrente direto da Modal Labs, anunciou recentemente uma captação de US$ 300 milhões, atingindo uma avaliação de US$ 5 bilhões. Isso representa mais que o dobro de sua avaliação de US$ 2,1 bilhões, alcançada apenas alguns meses antes, em setembro.
2. Fireworks AI: Provedora de nuvem de inferência, garantiu US$ 250 milhões em outubro, com uma avaliação de US$ 4 bilhões.
3. Inferact: Criada pelos desenvolvedores do projeto de código aberto vLLM, a Inferact levantou US$ 150 milhões em financiamento semente, liderado pela Andreessen Horowitz, com uma avaliação de US$ 800 milhões, em janeiro.
4. RadixArk: A equipe por trás do SGLang comercializou sua tecnologia como RadixArk, que, segundo fontes, obteve financiamento semente com uma avaliação de US$ 400 milhões, liderada pela Accel.
A Trajetória da Modal Labs
A Modal Labs foi co-fundada pelo CEO Erik Bernhardsson em 2021. Bernhardsson possui uma vasta experiência de mais de 15 anos na construção e liderança de equipes de dados em empresas renomadas, como Spotify e Better.com, onde atuou como CTO. Entre os primeiros investidores da startup estão Lux Capital e Redpoint Ventures.
Meridian: Remodelando Planilhas com IA
A batalha para aprimorar planilhas com IA continua. Uma nova empresa, a Meridian, saiu do modo sigiloso com uma abordagem abrangente baseada em IDE para modelagem financeira agentica. A startup arrecadou US$ 17 milhões em financiamento semente, alcançando uma avaliação pós-dinheiro de US$ 100 milhões.
O Objetivo da Meridian
1. Previsibilidade e Auditoria: O CEO e co-fundador John Ling afirmou que o objetivo é tornar a modelagem financeira e o uso de planilhas muito mais previsíveis e auditáveis.
2. Eficiência: A empresa busca condensar processos que levariam horas em apenas 10 minutos.
Investidores e Clientes
A rodada de financiamento foi liderada pela Andreessen Horowitz e The General Partnership, com participação de QED Investors, FPV Ventures e Litquidity Ventures. A Meridian já está trabalhando com equipes da Decagon e OffDeal, e assinou contratos de US$ 5 milhões apenas em dezembro.
Comparativo com Outras Soluções
Enquanto agentes de Excel anteriores, como o Shortcut AI, integravam-se ao próprio Excel, a Meridian funciona como um espaço de trabalho autônomo, similar ao Cursor. Isso permite que o aplicativo opere como um IDE, integrando fontes de dados externas que poderiam causar atrito.
Desafios e Soluções
O principal desafio da Meridian é atender aos rigorosos requisitos de clientes financeiros, que frequentemente entram em conflito com a natureza não determinística dos modelos de IA. A empresa investiu significativamente para tornar seus resultados mais auditáveis e determinísticos, mantendo a flexibilidade das ferramentas baseadas em LLMs, minimizando alucinações.
Runway: A Startup de Vídeo com IA Levanta US$ 315 Milhões
A startup de geração de vídeo com inteligência artificial, Runway, levantou US$ 315 milhões em uma rodada Série E, quase dobrando sua avaliação para US$ 5,3 bilhões. Os novos fundos serão usados para treinar a próxima geração de modelos de mundo e expandir para novos produtos e indústrias.
Modelos de Mundo e Expansão
Modelos de mundo são sistemas de IA que criam representações internas de um ambiente para planejar eventos futuros e são considerados essenciais para ir além das limitações dos grandes modelos de linguagem. A Runway, conhecida por seus modelos de geração de vídeo com IA cientes da física, lançou seu primeiro modelo de mundo em dezembro.
Crescimento e Parcerias
A empresa tem uma forte base de clientes nos setores de mídia, entretenimento e publicidade, incluindo uma parceria recente com a Adobe. Um porta-voz da Runway indicou que a empresa está observando uma crescente adoção em jogos e robótica.
Concorrência no Cenário de Modelos de Mundo
A mudança da Runway ocorre em meio a uma intensa concorrência entre laboratórios que buscam desenvolver modelos de mundo, incluindo World Labs de Fei-Fei Li e Google DeepMind.
Inovações e Infraestrutura
O financiamento segue o lançamento do Gen 4.5, o mais recente modelo de geração de vídeo da Runway, que permite criar vídeos em alta definição a partir de prompts de texto, com áudio nativo, geração de múltiplas cenas e ferramentas avançadas de edição. A empresa também expandiu sua infraestrutura, firmando um acordo com a CoreWeave para aumentar sua capacidade de computação.
Planos Futuros e Investidores
A Runway planeja usar o novo capital para expandir rapidamente sua equipe de aproximadamente 140 pessoas em pesquisa, engenharia e go-to-market. A rodada foi liderada pela General Atlantic, com participação de Nvidia, Fidelity Management & Research, AllianceBernstein, Adobe Ventures, Mirae Asset, Emphatic Capital, Felicis e AMD Ventures.
Vega: Revolucionando a Detecção de Ameaças Cibernéticas com IA
A startup de cibersegurança com IA, Vega Security, levantou US$ 120 milhões em uma rodada Série B, elevando sua avaliação para US$ 700 milhões. A empresa busca redefinir a forma como as empresas detectam ameaças cibernéticas, implementando a segurança onde os dados já residem.
O Problema dos Sistemas Legados
Ferramentas legadas, como o Splunk, exigem que as empresas armazenem todos os dados de segurança em um único local, um processo lento e custoso que se mostra ineficaz em ambientes de nuvem, onde os volumes de dados são enormes e estão distribuídos.
A Solução da Vega
A Vega Security, com dois anos de existência, propõe uma abordagem diferente: executar a segurança diretamente nos serviços de nuvem, data lakes e sistemas de armazenamento existentes. A nova rodada foi liderada pela Accel, com participação da Cyberstarts, Redpoint e CRV, totalizando US$ 185 milhões em financiamento.
Expansão e Visão
Os fundos serão utilizados para desenvolver ainda mais sua suíte de operações de segurança nativa em IA, fortalecer sua equipe de go-to-market e expandir globalmente. O CEO e co-fundador da Vega, Shay Sandler, afirma que o modelo operacional atual do SIEM (gerenciamento de informações e eventos de segurança) é caro e falha em ambientes de nuvem complexos.
Facilidade de Adoção e Clientes
A Vega tem como objetivo oferecer uma solução simples, econômica e eficaz na detecção de ameaças, permitindo que as maiores e mais complexas empresas do mundo a adotem em minutos. A startup já fechou contratos multimilionários com bancos, empresas de saúde e companhias da Fortune 500, incluindo a Instacart.
Como a IA Transforma o Cenário para Startups, Segundo uma VP da Microsoft
Amanda Silver, vice-presidente corporativa da divisão CoreAI da Microsoft, que atua no desenvolvimento de ferramentas para implantação de aplicativos e sistemas agenticos em empresas, compartilha sua visão sobre o impacto da IA no ecossistema de startups.
Um Momento Decisivo
Silver compara o impacto da IA no mundo das startups à transição para a nuvem pública. Ela argumenta que a IA agentica reduzirá ainda mais os custos operacionais de software, permitindo que muitas tarefas, como suporte e investigações legais, sejam realizadas de forma mais rápida e barata. Isso levará ao surgimento de mais empreendimentos e startups, com avaliações mais altas e equipes menores.
Aplicações Práticas dos Agentes de IA
1. Manutenção de Código: Agentes multistep são amplamente utilizados em tarefas de codificação, como a atualização de bases de código para as versões mais recentes de bibliotecas, reduzindo o tempo necessário em 70% ou 80%.
2. Operações em Tempo Real: Em vez de humanos serem acordados no meio da noite para resolver incidentes, sistemas agenticos podem diagnosticar e mitigar problemas em operações de sites em tempo real, reduzindo drasticamente o tempo médio de resolução.
Desafios na Adoção de Agentes
Silver observa que a adoção de sistemas agenticos não tem sido tão rápida quanto o esperado, principalmente devido à falta de clareza sobre o propósito do agente e a necessidade de uma mudança cultural. É fundamental definir o caso de uso de negócios, os objetivos de sucesso e os dados fornecidos ao agente.
A Questão da Incerteza e a Supervisão Humana
Apesar das incertezas, Silver acredita que o retorno sobre o investimento é evidente. Ela prevê que muitos sistemas agenticos incluirão cenários ‘human-in-the-loop’. Por exemplo, modelos de visão computacional podem inspecionar pacotes para devoluções, com supervisão humana apenas em casos ambíguos. No entanto, operações críticas, como obrigações contratuais ou implantação de código em produção, sempre exigirão alguma forma de supervisão humana.
A Economia Brutal da IA Orbital
Elon Musk e outros visionários têm falado sobre IA no espaço há anos. A SpaceX, de Musk, solicitou permissão regulatória para construir data centers orbitais movidos a energia solar, distribuídos em até um milhão de satélites, capazes de deslocar até 100 GW de poder computacional para fora do planeta. Musk até sugeriu que alguns de seus satélites de IA seriam construídos na Lua.
O Custo da IA Orbital
Uma análise inicial de Andrew McCalip, engenheiro espacial, mostra que um data center orbital de 1 GW custaria aproximadamente US$ 42,4 bilhões, quase três vezes o custo de um equivalente terrestre. Isso se deve principalmente aos custos iniciais de construção e lançamento dos satélites.
Desafios Tecnológicos e Capital
Para tornar a IA orbital economicamente viável, são necessários avanços tecnológicos em várias áreas, grandes investimentos de capital e muito trabalho na cadeia de suprimentos de componentes espaciais. Também dependerá do aumento dos custos terrestres devido à crescente demanda e escassez de recursos.
Lançamento e Design de Satélites
1. Custos de Lançamento: O custo atual de lançamento para órbita é de aproximadamente US$ 3.600/kg. Para que os data centers espaciais sejam viáveis, os preços precisam cair para cerca de US$ 200/kg, uma melhoria de 18 vezes, esperada para a década de 2030.
2. Starship: O foguete Starship da SpaceX é fundamental para alcançar essas reduções de custo, mas ainda não está operacional.
3. Custo de Produção de Satélites: Os custos de fabricação de satélites são um grande fator. Para serem competitivos, satélites de alta potência precisam ser produzidos pela metade do custo dos atuais satélites Starlink.
4. Energia: Satélites Starlink recebem energia de painéis solares a bordo. O custo de aquisição, lançamento e manutenção desses satélites resulta em um custo de energia de US$ 14.700 por kW por ano, significativamente mais alto do que os data centers terrestres.
O Ambiente Espacial e Seus Desafios
1. Gerenciamento Térmico: A ausência de atmosfera no espaço torna a dissipação de calor mais difícil, exigindo radiadores grandes e pesados.
2. Radiação Cósmica: Raios cósmicos degradam chips e podem causar erros de ‘bit flip’. É necessário usar blindagem, componentes resistentes à radiação ou redundância, o que aumenta o custo e a massa.
3. Degradação de Painéis Solares: Painéis solares espaciais de elementos raros são caros. Os de silício, mais baratos, degradam mais rapidamente devido à radiação espacial, limitando a vida útil dos satélites de IA a cerca de cinco anos.
Aplicações dos Data Centers Espaciais
Uma questão importante é para que esses data centers serão usados. Eles seriam de propósito geral, para inferência ou para treinamento de modelos? Dada a arquitetura, eles podem não ser totalmente intercambiáveis com data centers terrestres.
1. Treinamento de Modelos: O treinamento de modelos exige milhares de GPUs trabalhando juntas, o que é um desafio em ambientes distribuídos como o espaço devido à necessidade de alta largura de banda e coerência entre GPUs em múltiplos satélites.
2. Inferência: As tarefas de inferência não exigem milhares de GPUs em uníssono e podem ser realizadas com menos GPUs em um único satélite, tornando-as um ponto de partida mais provável para o negócio de data centers orbitais. Tudo, desde agentes de voz de atendimento ao cliente até consultas ao ChatGPT, poderia ser computado em órbita.
A Visão da SpaceX
A constelação de data centers orbitais da SpaceX prevê cerca de 100 kW de poder computacional por tonelada, aproximadamente o dobro da potência dos atuais satélites Starlink. As naves operarão em conexão umas com as outras e usarão a rede Starlink para compartilhar informações, com links a laser podendo atingir throughput de petabit.
Ex-CEO do GitHub Levanta US$ 60 Milhões para Ferramenta Dev
O ex-CEO do GitHub, Thomas Dohmke, levantou a maior rodada semente já registrada para uma startup de ferramentas de desenvolvimento, totalizando US$ 60 milhões, com uma avaliação de US$ 300 milhões. A startup, Entire, oferece uma ferramenta de código aberto para ajudar desenvolvedores a gerenciar melhor o código gerado por agentes de IA.
Componentes da Tecnologia Entire
1. Banco de Dados Git-compatível: Para unificar o código produzido por IA.
2. Camada de Raciocínio Semântico Universal: Permite que múltiplos agentes de IA trabalhem juntos.
3. Interface de Usuário Nativa de IA: Projetada para colaboração entre agentes e humanos.
Checkpoints: A Primeira Ferramenta
O primeiro produto da Entire é uma ferramenta de código aberto chamada Checkpoints, que associa automaticamente cada parte do software que o agente envia para uso em um projeto de software com o contexto que o criou, incluindo prompts e transcrições. Isso permite que o desenvolvedor humano revise, pesquise e aprenda com o que a IA fez.
O Desafio do Código Gerado por IA
A Entire busca ajudar desenvolvedores a lidar com o grande volume de software gerado por agentes de codificação de IA, especialmente em projetos de código aberto que estão sendo sobrecarregados com contribuições de código potencialmente de baixa qualidade.
A Visão de Dohmke
Dohmke explica que o sistema manual de produção de software não foi projetado para a era da IA, onde grandes volumes de código são gerados mais rapidamente do que um humano poderia entender. Ele deixou a Microsoft para fundar a Entire em agosto de 2025, após supervisionar o crescimento do GitHub Copilot.
Investidores
Além da Felicis, os investidores da rodada semente incluem Madrona, M12, Basis Set, Harry Stebbings, Jerry Yang e o fundador e CEO da Datadog, Olivier Pomel.
Tem Levanta US$ 75 Milhões para Remodelar Mercados de Eletricidade com IA
Com o aumento dos preços da eletricidade impulsionado pelos data centers de IA, a startup londrina Tem acredita que a IA também pode ser a solução. A Tem desenvolveu um motor de transações de energia que utiliza IA para reduzir custos em comparação com outros traders de energia. A empresa já atende a mais de 2.600 clientes comerciais no Reino Unido, prometendo economias de até 30% nas contas de energia.
Financiamento e Expansão
A startup fechou uma rodada Série B superada em US$ 75 milhões, liderada pela Lightspeed Venture Partners, com participação de AlbionVC, Allianz, Atomico, Hitachi Ventures, Revent, Schroders Capital e Voyager Ventures. A rodada avalia a Tem em mais de US$ 300 milhões. Os fundos serão usados para expandir para a Austrália e os EUA, começando pelo Texas.
Modelo de Negócios
A Tem atua como um marketplace, conectando geradores de eletricidade a consumidores, focando inicialmente em geradores de energia renovável e pequenas empresas. O co-fundador e CEO da Tem, Joe McDonald, afirmou que quanto mais descentralizado e distribuído for o sistema, melhor para os algoritmos. A empresa já conta com clientes como Boohoo Group, Fever-Tree e Newcastle United FC.
Duas Vertentes de Negócios
1. Rosso: O motor de transações que conecta fornecedores e compradores. Algoritmos de aprendizado de máquina e LLMs preveem oferta e demanda, visando cortar custos ao eliminar intermediários nos mercados de energia.
2. RED: Uma ‘neo-utility’ construída para demonstrar o valor do Rosso. Atualmente, é a única utility a usar o Rosso, e seu crescimento levou a empresa a priorizá-la. No futuro, a Tem planeja permitir que outras utilities utilizem o Rosso.
Visão de Longo Prazo
McDonald vê a Tem como uma plataforma de infraestrutura, semelhante à AWS ou Stripe, que busca otimizar o fluxo de transações de energia, independentemente de quem seja o proprietário do cliente ou da geração.
Smart Bricks: Proptech com IA Levanta US$ 5 Milhões em Pré-Seed
Mohamed Mohamed, ex-funcionário de instituições como BlackRock, Goldman Sachs e McKinsey, fundou a Smart Bricks, uma proptech com IA que ajuda investidores a encontrar investimentos imobiliários de alta qualidade. A empresa, sediada em Londres e São Francisco, levantou US$ 5 milhões em uma rodada pré-seed liderada pela Andreessen Horowitz (a16z speedrun).
O Problema do Mercado Imobiliário
Mohamed percebeu que investidores comuns não tinham acesso a ferramentas avançadas para análise imobiliária, com negócios frequentemente coordenados via WhatsApp ou informações armazenadas em PDFs. Faltava uma camada de dados unificada, modelagem consistente e uma forma fácil de avaliar riscos e liquidez.
A Solução da Smart Bricks
O produto analisa milhões de pontos de dados públicos e proprietários, incluindo preços, liquidez, histórico de transações, oferta e termos de financiamento. Um sistema de raciocínio autônomo vai além de simplesmente mostrar negócios disponíveis, mapeando os resultados esperados por meio de modelos de avaliação automatizados, previsão de fluxo de caixa, modelagem de risco e raciocínio de mercado.
Automação de Transações e Monitoramento
As ferramentas de IA da Smart Bricks podem completar o fluxo de trabalho de transações, que normalmente levariam semanas para advogados, analistas e corretores. Mesmo após a conclusão de um negócio, a Smart Bricks atualiza continuamente as informações, monitora o desempenho, simula refinanciamentos e recomenda ações conforme o mercado muda.
Investidores e Planos Futuros
A rodada pré-seed contou com a participação de South Loop Ventures, Cornerstone VC, Techstars e investidores anjo da OpenAI, Airbnb, Anthropic, Blackstone e DeepMind. A startup também faz parte do programa Speedrun da a16z. O capital será usado para expandir a infraestrutura do produto para outros mercados (atualmente EUA, Reino Unido e Emirados Árabes Unidos) e avançar no desenvolvimento do produto.
Diferencial no Mercado
Mohamed destaca que a Smart Bricks se diferencia de outras proptechs porque construiu a própria pilha tecnológica, em vez de se basear em uma existente. Ele compara a empresa ao que a Bloomberg fez para os mercados públicos ou às plataformas de negociação algorítmica para ações, focando em inteligência, execução automatizada e tomada de decisões contínuas impulsionadas por software.
