Os Euclyd chips de IA chegaram ao radar de investidores com uma rodada de Series A de €200 milhões — aproximadamente US$ 231 milhões ou R$ 1,2 bilhão. A Samsung liderou o aporte na startup holandesa fundada em 2024, apostando em uma arquitetura fundamentalmente diferente das GPUs da Nvidia para o mercado de inferência de inteligência artificial.
O que são os Euclyd chips de IA e por que a Samsung apostou neles
Inferência é a etapa em que modelos de IA já treinados respondem a perguntas, geram conteúdo e executam tarefas no uso cotidiano. É diferente do treinamento — a fase que consome enorme poder computacional uma única vez. O mercado de inferência cresce mais rápido porque multiplica com o uso real da IA por milhões de empresas e consumidores.
Os Euclyd chips de IA são projetados do zero para essa carga de trabalho específica. Diferente das GPUs da Nvidia — originalmente criadas para jogos e adaptadas para IA — a Euclyd trabalha com uma arquitetura que repensa tanto o design do processador quanto a estrutura de memória: os dois principais gargalos de desempenho e eficiência energética em cargas de inferência intensiva.
Bernardo Kastrup, CEO da Euclyd, é direto sobre a oportunidade: "A IA está se tornando a base para o crescimento econômico global, mas seu potencial permanecerá limitado sem uma mudança fundamental na infraestrutura subjacente."
A rodada de Series A contou com co-investidores de peso: Somerset Capital Partners, Scaleup Europe Fund (administrado pela EQT) e Innovation Industries — todos com foco em tecnologia industrial e infraestrutura de longo prazo.
O modelo de negócio e o cronograma da Euclyd
A Euclyd planeja dois caminhos para monetizar os Euclyd chips de IA:
- Hardware em rack: sistemas físicos prontos para uso que empresas instalam em suas próprias instalações para rodar inferência internamente, sem depender de nuvem pública.
- Licenciamento de IP: permitir que outras empresas usem o design dos chips para criar seus próprios processadores — modelo similar ao da ARM no mercado de smartphones.
O cronograma prevê distribuição de sistemas físicos a partir de 2028, com meta de alcançar milhares de clientes corporativos até 2030.
A corrida pelos chips de IA alternativos à Nvidia
A Euclyd não está sozinha. OpenAI desenvolve o chip Jalapeño para reduzir sua dependência de fornecedor externo. Google, Amazon Web Services e Meta já têm chips proprietários em produção. Mas a Nvidia controla mais de 80% do mercado de chips para IA com as GPUs H100 e H200, tornando-a a empresa mais valiosa do mundo por período prolongado.
Por que isso importa para o seu negócio
Os Euclyd chips de IA parecem distantes da realidade de uma empresa brasileira — afinal, você não vai comprar hardware holandês hoje. Mas o desenvolvimento de alternativas à Nvidia tem implicações práticas:
Custo de inferência vai cair. Mais competição no hardware de IA pressiona os preços de rodagem de modelos. Para empresas que pagam por chamadas de API de IA, esse é um horizonte positivo nos próximos anos.
Infraestrutura on-premises ganha viabilidade. O modelo de hardware em rack pode viabilizar rodar modelos de IA internamente para setores com restrições de dados sensíveis — financeiro, saúde, jurídico — sem depender de nuvem pública.
Dependência de fornecedor único é um risco. Com mais de 80% do mercado concentrado em um único fornecedor, toda a indústria fica vulnerável a oscilações de preço e disponibilidade. A entrada de alternativas como os Euclyd chips de IA é saudável para o ecossistema e pode melhorar condições de negociação para compradores corporativos.
Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.
Fonte: Olhar Digital
