A IA não convencional avança com uma rodada de investimento inicial milionária e uma nova abordagem para chips de IA.

A chegada de IA não convencional A empresa revolucionou o cenário de hardware de inteligência artificial com uma rodada de financiamento que já está sendo discutida em todos os círculos da indústria. com apenas alguns meses de idade, a empresa A empresa conseguiu atrair o interesse dos fundos mais poderosos do mundo da tecnologia.apostando em uma ideia que, em teoria, promete repensar a forma como os recursos computacionais para IA são projetados e consumidos.

Longe de se concentrar em modelos cada vez maiores e mais vorazes, a empresa quer atacar o problema pela raiz: eficiência energética e arquitetura física dos chipsSua proposta é explicitamente inspirada pela biologia e pelo funcionamento do cérebro, com o O objetivo é avançar rumo a um sistema capaz de oferecer enorme poder computacional, consumindo uma fração da energia necessária atualmente. grandes centros de dados.

A maior rodada de financiamento inicial para hardware de IA do ano

A Unconventional AI concluiu uma rodada de financiamento seed de US$ 475 milhões.Um valor que, mesmo num mercado habituado a números elevados, se destaca pela sua magnitude numa fase tão inicial. A transação avalia a empresa em cerca de US$ 4.500 milhões, tornando-se um dos casos mais impressionantes de financiamento inicial no ecossistema de hardware de IA.

A rodada foi liderada por fundos de capital de risco. Andreessen Horowitz (a16z) y Lightspeed Venture PartnersDois atores-chave quando se trata de investimentos de longo prazo em tecnologia de ponta. A eles se juntaram outros investidores de primeira linha, como... Lux Capital, DCVC, Databricks e até mesmo o fundador da Amazon, Jeff BezosIsso reforça a sensação de que o projeto é percebido como uma iniciativa estratégica de longo prazo.

Além do capital externo, um dos cofundadores decidiu contribuir com recursos próprios. US$ 10 milhões...nos mesmos termos que os outros grandes investidores. Essa iniciativa, além do valor, envia um sinal claro de comprometimento e confiança interna na tese tecnológica e de negócios da empresa.

Segundo diversas entrevistas, essa parcela inicial de 475 milhões seria apenas o começo de um plano de arrecadação de fundos que poderia chegar a... US$ 1.000 milhões Nessa mesma fase. A magnitude do objetivo evidencia o tipo de projeto que eles têm pela frente: hardware complexo, longos ciclos de desenvolvimento e um forte investimento inicial em P&D..

Em comparação com outras transações recentes, a avaliação ficou ligeiramente abaixo de 5.000 milhões que foram discutidos nos primeiros rumores, mas ainda assim coloca a Unconventional AI na categoria de startups que, com quase nenhuma receita ou produto comercial, já estão atuando em níveis de capital anteriormente reservados para empresas muito mais maduras.

A visão de Naveen Rao e uma equipe acostumada a riscos técnicos.

Liderar o projeto é Naveen RaoRao, uma figura conhecida no mundo da IA ​​tanto pelo seu lado empreendedor quanto pelas suas posições em grandes empresas de tecnologia. Responsável por plataformas de inteligência artificial na Intel. após a aquisição de sua primeira startup, a Nervana Systems, especializada em processadores para aprendizado de máquina.

Mais tarde, o fundador deu outro passo ao cofundar MosaicML, uma plataforma de treinamento de modelos que ganhou força no ecossistema de dados e IA e acabou sendo adquirida pela Databricks por cerca de 1.300 bilhão de dólaresEsse histórico, com duas saídas significativas em menos de uma década, pesou muito na geração de confiança entre os fundos que agora apoiam seu novo projeto.

Juntamente com Rao, a empresa incorporou perfis de alto nível da interseção de hardware, software e pesquisa acadêmica, como Michael Carbin, Sara Achour y MeeLan LeeEsta é uma equipe acostumada a lidar com alto risco técnico, projetos de longo ciclo e problemas que não são resolvidos com iterações rápidas de software, mas sim com protótipos complexos e uma integração muito estreita entre a arquitetura física e os algoritmos.

O próprio Rao explicou que o plano de trabalho da Unconventional AI envolve testar vários protótipos ao longo de vários anosEles estão avaliando qual paradigma oferece a melhor escalabilidade em termos de eficiência e custo. Em outras palavras, não estão buscando lançar um produto rapidamente, mas sim construir uma base tecnológica que possa fazer a diferença na computação de IA na próxima década.

Essa aposta no chamado "engenharia de ciclo longo" Isso contrasta com a abordagem típica de muitas startups de software, que se concentram em validar o produto com os clientes o mais rápido possível e aprimorá-lo por meio de iterações rápidas. Aqui, o caminho é mais semelhante ao de grandes empresas de semicondutores ou projetos de infraestrutura crítica, onde o retorno sobre o investimento vem mais tarde, mas, se tudo correr bem, pode redefinir todo um setor.

Um novo tipo de máquina para inteligência artificial.

A essência da proposta da IA ​​Não Convencional é construir um computador radicalmente mais eficiente em termos de energia para cargas de trabalho de inteligência artificial. Rao resumiu a ambição em uma frase que chamou a atenção do setor: projetar um sistema que seja "tão eficiente quanto a biologia", tomando como referência a capacidade do cérebro humano de realizar cálculos complexos com consumo mínimo de energia.

Enquanto a maior parte da indústria continua a impulsionar a escalabilidade dos modelos — mais parâmetros, mais dados, mais GPUs—, a empresa parte da premissa de que Essa estratégia tem um limite claro em termos de custo e energia disponível.Os grandes centros de dados já enfrentam restrições de energia, custos crescentes e problemas de sustentabilidade, algo que preocupa particularmente a Europa e a Espanha devido aos objetivos climáticos e regulamentares.

Para quebrar essa dinâmica, a startup propõe uma mudança paradigmática na arquitetura da computaçãoEm vez de continuar a refinar arquiteturas digitais convencionais, explore projetos que aproveitem a... propriedades físicas do próprio silício e princípios inspirados no funcionamento do cérebro, como a dinâmica não linear dos neurônios.

Em um texto publicado em seu site, a empresa descreve seu objetivo como a criação de um "novo substrato para inteligência"A ideia é que, ao encontrar a estrutura correta que conecta a computação artificial ao comportamento dos sistemas biológicos, seja possível obter ganhos de eficiência muito além do que é alcançado simplesmente aprimorando as arquiteturas digitais clássicas.

Os investidores da Lightspeed que participaram da rodada concordam com esse diagnóstico, apontando para a necessidade de buscar "o isomorfismo apropriado para a inteligência" Se o objetivo é alcançar reduções drásticas no consumo de energia da IA, essa linha de raciocínio se alinha aos esforços de pesquisa em computação neuromórfica e sistemas analógicos avançados, que, até agora, permaneceram em grande parte restritos ao meio acadêmico ou a projetos experimentais de grandes fabricantes.

Arquitetura: De chips analógicos a neurônios pulsantes

Um dos aspectos mais marcantes da IA ​​não convencional é sua abordagem combinada para arquiteturas analógicas, mistas e neuromórficasAo contrário dos chips digitais atuais, que representam informações usando zeros e uns discretos, os projetos analógicos permitem trabalhar com valores contínuos e aproveitar fenômenos físicos que, quando devidamente controlados, podem ser muito mais eficientes para determinadas operações. Essa abordagem aponta para avanços na área de... projeto e processos avançados de chips que buscam otimizar a eficiência a partir da base física.

A empresa está explorando chips capazes de armazenar fisicamente distribuições de probabilidadeem vez de aproximá-los numericamente, como é feito nos processadores tradicionais. Isso abre caminho para representações mais naturais para modelos probabilísticos e, potencialmente, para reduções no consumo de energia de até mil vezes em comparação com os sistemas digitais que dominam os centros de dados atualmente.

Para alcançar esse objetivo, a equipe utiliza conceitos de osciladores, termodinâmica e neurônios de disparoEsse tipo de modelo é inspirado na forma como os neurônios reais são ativados por impulsos discretos ao longo do tempo. Essas arquiteturas, típicas do campo neuromórfico, podem desativar grandes porções do chip quando não estão em uso, reduzindo drasticamente as perdas de energia em comparação com circuitos que mantêm atividade constante.

A abordagem lembra, em certa medida, os esforços anteriores de empresas como a Intel com seus processadores neuromórficos, que eliminam o clock central tradicional e permitem que o chip opere de forma assíncrona, ativando apenas as partes necessárias dependendo da carga de trabalho. No entanto, A IA não convencional quer ir um passo além.não apenas imitando o comportamento neuronal, mas também integrando estreitamente o design físico do silício com modelos de IA especificamente projetados para esse ambiente.

Esta combinação de Hardware especializado e modelos projetados em conjunto Isso aponta para um futuro onde a fronteira entre chip e algoritmo se torna tênue, e onde o desempenho não depende mais tanto de quantas GPUs podem ser empilhadas, mas de quão bem as propriedades físicas mais profundas dos materiais e circuitos são exploradas.

Um SoC projetado sob medida para a próxima geração de IA.

Além da visão geral, detalhes técnicos estão surgindo sobre o tipo de chip que a Unconventional AI pretende lançar em produção. Diversas vagas de emprego publicadas pela empresa apontam para... Um acelerador de IA baseado em um projeto de sistema em um chip (SoC).Ou seja, um único componente que integra diversos módulos de computação especializados.

De acordo com essas descrições, o SoC incluirá um processador central (CPU) Responsável por tarefas preliminares, como organizar e preparar dados sensoriais antes de serem repassados ​​para as unidades de IA mais específicas. Com base nessa estrutura geral, blocos otimizados serão adicionados para executar... operações de álgebra linearque constituem o núcleo matemático de praticamente todos os modelos de aprendizado profundo, desde grandes modelos de linguagem até sistemas de visão computacional.

O projeto também leva em consideração o uso de propriedade intelectual de terceiros Para alguns módulos, essa é uma prática comum na indústria de semicondutores, onde é mais eficiente licenciar certos blocos já comprovados do que desenvolvê-los do zero. A partir daí, o valor agregado da IA ​​não convencional se concentrará nas partes mais inovadoras do SoC.

Esses elementos diferenciadores incluem circuitos de sinal mistoEsses circuitos, capazes de processar informações analógicas e digitais, são muito úteis para gerenciar dados de sensores ou para implementar diretamente operações inspiradas na física. Esse tipo de circuito é fundamental para que o chip explore a dinâmica não linear e as representações probabilísticas que a empresa busca.

Outro ponto relevante é o interesse da empresa em memórias não voláteis emergentes, como a RRAMEssas tecnologias retêm informações mesmo quando há perda de energia. Elas podem oferecer vantagens de desempenho em relação à memória flash tradicional em determinados cenários, embora ainda enfrentem desafios técnicos que limitam sua ampla implementação em data centers. A evolução do mercado de memória e as decisões de fabricantes como Micron relacionado a linhas de produtos Eles destacam esses desafios e oportunidades.

Codisign de modelos de hardware e IA

A IA não convencional não quer ficar restrita apenas à camada física do processador. A estratégia também envolve o desenvolvimento de modelos de IA adaptados aos seus chips., aproveitando a margem de otimização oferecida pela criação conjunta de software e hardware desde o início.

Esta abordagem de co-diseño Isso permite o máximo controle sobre como os dados são representados, quais operações são executadas e como o trabalho é distribuído dentro do chip. Em vez de adaptar modelos existentes projetados para GPUs de uso geral, a empresa pode desenvolver algoritmos que aproveitam as características exclusivas de seus circuitos analógicos, neurônios pulsantes ou módulos de memória não convencionais.

A empresa espera que essa integração lhe permita alcançar eficiências da ordem de 1.000 vezes superiores às do silício atual sob determinadas cargas de trabalho. Embora esses números precisem ser validados quando os primeiros protótipos e benchmarks independentes surgirem, eles dão uma ideia da ambição da equipe.

Esse tipo de abordagem é especialmente relevante para Europa e Espanhaonde o debate sobre soberania tecnológica e dependência de fornecedores estrangeiros de hardware está ganhando força. A existência de novas arquiteturas de IA mais eficientes abre caminho para centros de dados mais sustentáveis ​​e menos dispendiosos.Isso está alinhado com as prioridades energéticas e regulatórias da região. Alianças entre os principais provedores de nuvem e fabricantes de hardware, como as que recentemente remodelaram o cenário do setor, exemplificam o contexto em que essas soluções poderiam se encaixar.colaborações entre nuvem e fabricantes).

Se o modelo de IA não convencional se provar competitivo, Não seria surpreendente ver empresas europeias de computação em nuvem, laboratórios de pesquisa e grandes corporações integrando esses tipos de soluções. em sua infraestrutura, buscando Reduzir os custos de energia e a pegada de carbono. sem sacrificar as capacidades avançadas de IA.

Contexto de mercado: Rodadas de investimento gigantescas e a corrida pela infraestrutura de IA

O caso da IA ​​não convencional faz parte de uma tendência mais ampla: o surgimento de startups de IA que captam centenas de milhões de dólares em estágios muito iniciais., com avaliações que, há alguns anos, eram reservadas para empresas cotadas em bolsa ou empresas com receitas muito consolidadas.

Nos últimos anos, nomes como OpenAI, Antrópico ou iniciativas promovidas por figuras como Ilya Sutskever o Mira Murati Eles estiveram envolvidos em rodadas históricas de investimento de capital de risco. Em 2025, dezenas de startups de IA ultrapassaram a marca de US$ 100 milhões em financiamentoconsolidando um volume de investimento sem precedentes neste segmento.

Dentro dessa onda, a batalha pela infraestrutura Chips, nuvens especializadas, aceleradores e sistemas de treinamento tornaram-se uma das áreas mais disputadas. dependência do processador A escassez de alguns fabricantes, especialmente de GPUs de alta gama, levou investidores e empreendedores a buscar alternativas que aliviem os gargalos de oferta e preço.

A IA não convencional entra nessa corrida propondo um caminho diferente da mera competição incremental com os principais fabricantes de GPUsEm vez de apenas lutar por mais desempenho, concentre-se em alcançar melhorias significativas na eficiência energética, algo fundamental a médio prazo para que os sistemas de IA continuem crescendo sem se deparar com limites físicos e econômicos.

Para o ecossistema europeu, onde os custos de energia e os requisitos regulamentares sobre emissões são particularmente rigorosos, o sucesso de propostas deste tipo poderá revelar-se decisivo. Um hardware de IA muito mais eficiente Isso estaria em consonância com as estratégias de transição verde, permitindo também que empresas e administrações implementassem aplicações avançadas de IA sem aumentar o seu consumo.

O projeto de IA não convencional A empresa incorpora muitas das principais tendências do momento: rodadas de investimento gigantescas em fase inicial, hardware projetado do zero para IA, inspiração direta na biologia e uma obsessão com a eficiência energética que responde a uma realidade cada vez mais evidente. Se a empresa conseguir concretizar suas promessas em silício, poderá se tornar uma das principais responsáveis ​​por definir como os modelos de inteligência artificial serão treinados e executados na próxima década, tanto nos Estados Unidos quanto na Europa e, por extensão, em mercados como a Espanha.

Artigo relacionado:

A Nvidia fortalece sua aliança estratégica com a Synopsys no centro do design de chips.

Alberto Navarro

Sou um entusiasta da tecnologia que transformou seus interesses “geek” em profissão. Passei mais de 10 anos da minha vida usando tecnologia de ponta e mexendo em todos os tipos de programas por pura curiosidade. Agora me especializei em informática e videogames. Isto porque há mais de 5 anos escrevo para diversos sites sobre tecnologia e videojogos, criando artigos que procuram dar-lhe a informação que necessita numa linguagem compreensível para todos.

Se você tiver alguma dúvida, meu conhecimento vai desde tudo relacionado ao sistema operacional Windows até Android para celulares. E meu compromisso é com você, estou sempre disposto a dedicar alguns minutos e te ajudar a resolver qualquer dúvida que você possa ter nesse mundo da internet.