A Nuvacore, uma startup sediada em San Jose, Califórnia, que tem apenas seis meses de existência e ainda não lançou um produto no mercado, está em processo de captação de recursos que pode alcançar centenas de milhões de dólares, com uma avaliação de mercado estimada em aproximadamente US$ 2,5 bilhões. A rodada de financiamento, ainda não concluída, foi confirmada por duas fontes familiarizadas com o processo, que também destacaram que tanto o valor captado quanto a avaliação podem sofrer alterações até o fechamento oficial do investimento.
A iniciativa da Nuvacore ocorre em um momento em que a demanda por processadores de alta capacidade para data centers cresce significativamente, impulsionada pelo avanço de tecnologias de inteligência artificial (IA) e o aumento do uso de chatbots, como o Claude, desenvolvido pela Anthropic. Os processadores centrais, ou CPUs, desempenham funções essenciais nesse cenário, atuando como controladores de tráfego para os chips de IA da Nvidia e executando softwares autônomos de IA, conhecidos como agentes. A necessidade de chips mais eficientes e adaptados às demandas específicas de infraestrutura de IA tem motivado esse movimento de captação de recursos por parte da Nuvacore.
A avaliação de aproximadamente US$ 2,5 bilhões, que não havia sido divulgada anteriormente, contrasta com informações anteriores do The Information, que indicavam que a startup estaria captando US$ 200 milhões ou mais. Ainda assim, fontes alertam que tanto o valor da captação quanto a avaliação podem sofrer ajustes conforme o andamento da rodada.
No mercado de CPUs para data centers, empresas como Intel e AMD dominam há anos, utilizando a arquitetura x86. Além delas, companhias que desenvolvem chips baseados na tecnologia da Arm, presente em CPUs personalizadas de gigantes como Amazon e Microsoft, também tentam ampliar sua participação nesse segmento. A Nuvacore, por sua vez, ainda não desenvolveu nenhum produto, mas apresentou uma estratégia de design inovadora: construir a funcionalidade principal do chip antes de definir uma arquitetura específica, como x86 ou Arm. Essa abordagem visa evitar limitações impostas por arquiteturas tradicionais e permite que os engenheiros otimizem o projeto para as necessidades específicas de data centers e infraestrutura de IA.
Fundada por engenheiros renomados, incluindo Gerard Williams — ex-executivo da Apple que vendeu sua startup Nuvia para a Qualcomm por US$ 1,4 bilhão em 2021 —, a Nuvacore busca se destacar em um mercado altamente competitivo e em rápida expansão. No início deste ano, a startup anunciou uma rodada de financiamento inicial liderada pela Sequoia Capital, consolidando-se entre várias startups de semicondutores que, mesmo sem um produto lançado, atraíram avaliações bilionárias. Tal movimento reflete o renovado interesse dos investidores por empresas de hardware de IA, em contraste com a preferência histórica por software, devido aos ciclos mais longos de desenvolvimento e maiores necessidades de capital do setor de semicondutores.
Dados da Crunchbase indicam que, nos primeiros cinco meses de 2023, investidores injetaram aproximadamente US$ 10,7 bilhões em startups de semicondutores, superando os US$ 12,2 bilhões arrecadados globalmente em todo o ano de 2022. A demanda por chips de alta performance também é evidenciada por declarações recentes da Intel, que afirmou estar enfrentando dificuldades na fabricação de chips suficientes para atender à crescente demanda, chegando a vender produtos considerados anteriormente de qualidade inferior. A AMD, por sua vez, reportou aumento nas vendas de CPUs em sua última teleconferência de resultados, refletindo a forte procura por seus produtos.
No cenário de CPUs para data centers, a Nvidia também tem se destacado com o lançamento de sua CPU Vera, cujo CEO Jensen Huang projeta vendas de US$ 20 bilhões no ano fiscal que termina em janeiro de 2024. Essas movimentações indicam um mercado em plena expansão, no qual a Nuvacore busca se estabelecer como uma alternativa inovadora, apostando em uma estratégia de design que privilegia flexibilidade e otimização para aplicações específicas de IA e infraestrutura de alta capacidade.
