Kinetix AI capta rodada de financiamento anjo de US$ 75 milhões para desenvolver hardware de modelos de IA
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Kinetix AI capta rodada de financiamento anjo de US$ 75 milhões para desenvolver hardware de modelos de IA

Engenheiros enfrentaram por muito tempo um problema: a inteligência artificial capaz de escrever romances em segundos tem dificuldades em pegar vidro frágil sem esmagá-lo. Este problema está ligado a uma lacuna significativa entre a inteligência digital e a execução física.

Para preencher essa lacuna, é necessária um feedback impecável e contínuo entre os sistemas de software e os corpos mecânicos. Para resolver este problema específico, a Kinetix AI captou US$ 75 milhões em uma grande e significativa rodada de financiamento anjo, o que representa um grande avanço no campo da inteligência incorporada.

A rodada histórica de financiamento foi liderada pela Vertex Ventures, uma poderosa subsidiária de capital de risco da Temasek Holdings de Singapura. F&G Venture e Wanshi Capital também se juntaram à rodada para investir mais de 500 milhões de yuans (aproximadamente US$ 75 milhões) na Kinetix AI, uma startup em estágio inicial.

A Kinetix AI não é um pequeno projeto de garagem. Fundada em setembro de 2025, a empresa cresceu rapidamente para quase 200 funcionários. Por trás do rápido crescimento da Kinetix AI está o CEO Yu Ze, que anteriormente comercializou caminhões de mineração autônomos da Huawei.

A equipe também inclui Luo Ping, um brilhante vice-decano da HKU, e Zheng Qunyuan, ex-chefe de robótica na XPeng. Este grupo possui profundo conhecimento combinado de teoria acadêmica, lógica de veículos autônomos e capacidades de produção.

Muitas empresas de robótica economizam na qualidade, mas a Kinetix não aceita isso. A empresa acredita firmemente que, como a infraestrutura do mundo foi criada para os humanos, os robôs devem parecer e se mover exatamente como nós para se integrar perfeitamente.

Sua criação principal, KAIBot, tem 1,73 metros de altura e impressionantes 115 graus de liberdade. Ele se destaca pela alta qualidade e ultrarrealismo. Embora a criação de tal robô exija custos iniciais significativamente maiores e a cadeia de suprimentos seja um pesadelo, o cofundador Zheng Qunyuan afirma que começar com equipamentos baratos e de baixa qualidade é simplesmente estúpido. Ao fixar o verdadeiro formato humano, eles garantem que seus modelos de IA não falharão assim que qualquer junta for atualizada.

Imagine um robô que não apenas imita o contorno humano, mas corresponde perfeitamente aos dados de movimento humano. Quando o hardware reflete diretamente nossa biologia, o trabalho algorítmico é transmitido sem esforço.

A mágica principal acontece graças ao capital atraído, que é direcionado para acelerar seu ecossistema fechado. Isso pode ser imaginado como um monstro de três cabeças. Primeiro, é a coleta de dados multimodais e egocêntricos. Em seguida, esses dados brutos são alimentados diretamente no modelo fundamental nativo, incorporado no corpo. Finalmente, o hardware, como KAIBot e o braço altamente manobrável KAI Hand, executa fisicamente as ações aprendidas.

Este ciclo contínuo cria um «volante de inteligência». Como o robô coleta dados sensoriais do mundo real, o modelo de IA se torna mais inteligente, aumentando instantaneamente as capacidades do hardware físico. Não é mais necessário reconfigurar a máquina física a cada atualização de software.

A dinâmica do sistema foi demonstrada nos Jogos Mundiais de Robótica para Humanos em 2026, onde seu sistema jogou tênis de mesa contra a campeã mundial Din Ning. O objetivo é criar robôs de classe premium, prontos para tarefas complexas no mundo real.

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Empresa Factory levanta US$ 200 milhões com avaliação de US$ 5 bilhões para escalar o desenvolvimento de software de IA
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Empresa Factory levanta US$ 200 milhões com avaliação de US$ 5 bilhões para escalar o desenvolvimento de software de IA

A Factory levantou com sucesso US$ 200 milhões em uma nova rodada de financiamento, atingindo uma avaliação de US$ 5 bilhões. Investidores neste round incluíram Blackstone, Khosla Ventures e Sequoia Capital. Insight Partners, Evantic Capital e Sound Ventures também participaram.

A Factory foi fundada em 2023 por Matan Greenberg e Eno Reyes. Outros investidores incluíram NEA, Mantis VC e Clearlake. O round também atraiu investidores anjo, incluindo Nico Rosberg, Brad Gerstner e Mark Benioff.

O novo financiamento aumentou o volume total de fundos recebidos pela empresa para mais de US$ 400 milhões. Isso também representa um crescimento significativo em comparação com a avaliação de US$ 1,5 bilhão estabelecida em abril. Assim, em cinco meses, a avaliação da Factory mais do que triplicou; anteriormente, a empresa havia levantado US$ 150 milhões com essa mesma avaliação.

A última captação de capital reflete a crescente demanda das empresas por ferramentas para desenvolvimento autônomo de software. A empresa, sediada em São Francisco, visa aumentar o grau de autonomia no desenvolvimento de software. Sua plataforma permite que grandes empresas criem, testem e mantenham software usando agentes de inteligência artificial, operando durante todo o ciclo de desenvolvimento.

A Factory se diferencia de plataformas focadas em agentes de codificação individuais porque fornece às empresas um sistema unificado para gerenciar o desenvolvimento de software. A plataforma permite que as empresas controlem o processo de treinamento de sua 'fábrica de software', bem como gerenciem os modelos e o local de funcionamento do sistema. A Factory pode operar através de sua infraestrutura de nuvem gerenciada, e os clientes também podem implantá-la localmente ou em ambientes totalmente isolados, proporcionando maior controle às empresas sobre o desenvolvimento com IA.

A empresa relata que sua plataforma é usada por centenas de milhares de desenvolvedores. Clientes da Factory incluem Nvidia, Blackstone, Royal Bank of Canada, Palo Alto Networks e Adobe. Este portfólio de clientes em crescimento destaca o crescente interesse do setor corporativo no desenvolvimento de software com IA.

As empresas estão cada vez mais utilizando IA para aumentar a produtividade dos engenheiros. A Factory acredita que as empresas estão passando do uso de assistentes de codificação individuais para a criação de fábricas de software mais amplas em torno de sistemas autônomos. Matan Greenberg observou: 'As maiores empresas do mundo estão fazendo a transição de agentes de codificação individuais para fábricas de software' e acrescentou que os clientes confirmam o potencial para reformular sistemas de desenvolvimento de software, embora a empresa ainda esteja em estágios iniciais dessa transição.

A estratégia da Factory é criar fábricas de software autônomas que operam continuamente sob controle humano. As empresas podem regular os resultados mensuráveis enquanto a IA executa tarefas de desenvolvimento. A empresa compete em um mercado de codificação de IA em rápido crescimento. A Factory planeja usar o novo capital para apoiar seu crescimento futuro, com foco especial na expansão da plataforma e na adoção no setor corporativo.

Positron AI arrecada US$ 875 milhões para escalar hardware de inferência de IA
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Positron AI arrecada US$ 875 milhões para escalar hardware de inferência de IA

A Positron AI arrecadou com sucesso US$ 875 milhões em uma rodada de financiamento Série C, avaliando sua empresa em US$ 5 bilhões. A principal atividade da empresa consiste no desenvolvimento de hardware que torna o processo de inferência de inteligência artificial mais eficiente em termos de energia e econômico.

O financiamento foi obtido em duas etapas: primeiro, foi fechada uma rodada Série C de US$ 375 milhões, seguida por uma rodada Série C-1 de até US$ 500 milhões. A rodada principal foi liderada pela NEA, Atreides Management e Valor Equity Partners, com participação como co-líderes da Andra Capital e SemiAnalysis Capital. O segundo tranche foi liderado por Jim Clark, fundador da Silicon Graphics e Netscape, com a participação de vários investidores institucionais e estratégicos.

O capital obtido permitirá expandir significativamente o crescente negócio da Positron na área de inferência e adicionará à diretoria da empresa vários investidores tecnológicos experientes. Forrest Basket da NEA e Gavin Baker da Atreides Management se juntarão ao conselho de administração. Thomas Germoluk e Dylan Patel também se tornarão diretores.

À medida que as cargas de trabalho de IA migram cada vez mais para a inferência, a infraestrutura é necessária para a manutenção contínua dos modelos por cada assistente, agente e assistente de IA. A Positron concentra-se em resolver problemas relacionados à memória e potência que surgem com esse crescimento. Os sistemas da empresa são projetados com foco na largura de banda e capacidade de memória, e não apenas na potência computacional bruta.

Os sistemas de nova geração da empresa utilizam memória padrão LPDDR5X, o que reduz a dependência de cadeias de suprimentos de memória de alto desempenho, que podem ser limitadas. A Positron afirma que seus sistemas são capazes de atingir mais de 90% da largura de banda de memória disponível.

Além disso, a empresa foca em alto desempenho em termos de tokens por dólar e tokens por watt. A arquitetura da Positron suporta tanto data centers com resfriamento a ar quanto com resfriamento líquido, dando aos clientes flexibilidade no implantação de sistemas em diferentes densidades de racks.

A Positron já possui clientes que utilizam a primeira versão do sistema Atlas. Mais de 50 racks Atlas foram implantados na Oracle Cloud Infrastructure, onde a Parasail utiliza essa capacidade para seus próprios serviços de inferência. Jump Trading e i3d.net também são clientes de produção do Atlas.

O novo financiamento será direcionado para o desenvolvimento da próxima geração de chips de silício. O chip Asimov está programado para ser fabricado usando o processo N3P da TSMC até o final de 2026; a TSMC descreve N3P como um processo aprimorado de 3nm. A produção do Asimov está prevista para a segunda metade de 2027. Cada chip Asimov suportará de 288 GB a 2304 GB de memória, atendendo às exigências das cargas de trabalho de inferência de IA cada vez mais complexas.

O sistema Titan combinará quatro a oito chips Asimov em um único sistema e é projetado para suportar modelos com mais de 16 trilhões de parâmetros. O Titan também visará janelas de contexto superiores a 10 milhões de tokens e poderá ser escalado para milhares de nós para implementações maiores. A Positron também planeja construir um centro de dados de engenharia com capacidade superior a 2 MW e uma plataforma de emulação para apoiar o desenvolvimento, teste e preparação para produção.

A Positron pretende usar os fundos para garantir compromissos de fornecimento de LPDDR5X, bem como para aumentar a capacidade de produção e a integração de sistemas. As operações de lançamento no mercado serão expandidas paralelamente à produção, o que ajudará a empresa a atender à crescente demanda por infraestrutura de inferência.

O CEO Mitesh Agrawal observou que as implantações do Atlas forneceram informações importantes sobre os clientes, o que influenciou o design do Asimov e do Titan. A empresa está agora em uma fase de implementação exigente, onde precisa concluir o desenvolvimento de silício, ao mesmo tempo em que aumenta a produção e a implementação junto aos clientes.

A estratégia da Positron concentra-se na eficiência econômica dos modelos de IA. Sua arquitetura orientada para a memória visa reduzir tanto o consumo de energia quanto os custos de infraestrutura. A avaliação de US$ 5 bilhões reflete a confiança dos investidores no mercado de inferência.

Cognition arrecadou US$ 2 bilhões com avaliação de US$ 48 bilhões para desenvolver empresa de codificação por IA
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Cognition arrecadou US$ 2 bilhões com avaliação de US$ 48 bilhões para desenvolver empresa de codificação por IA

Em um cenário de crescente demanda por software e escassez de engenheiros que impedem as equipes de concluir funcionalidades, corrigir vulnerabilidades e atualizar sistemas, a Cognition apresentou uma solução baseada em ferramentas de codificação por IA. A ideia principal é permitir que os engenheiros atuem como arquitetos, enquanto agentes de inteligência artificial realizam a codificação, o teste e a implantação reais.

A Cognition AI arrecadou com sucesso US$ 2 bilhões em uma rodada Série E. Os líderes desta rodada foram os novos investidores Andreessen Horowitz e Accel, além da participação de parceiros existentes, incluindo Founders Fund, General Catalyst e Avenir.

A receita anual da Cognition aumentou de US$ 492 milhões em maio para quase US$ 900 milhões no momento. A startup desenvolveu o Devin, um agente autônomo de desenvolvimento de software capaz de planejar, escrever, testar e implantar código com mínima intervenção humana.

O Devin difere das simples ferramentas de preenchimento automático de código, como o Copilot, porque opera com base em requisitos de alto nível. O usuário precisa apenas dar um comando, como 'corrigir este erro' ou 'criar esta função'. O Devin determina sozinho os passos necessários, escreve o código, verifica-o, corrige quaisquer falhas e, em seguida, o insere em um ambiente de teste seguro.

As adições recentes de funcionalidade incluem o Devin Auto-Triage para análise de incidentes em produção, Devin Security Swarm para busca de vulnerabilidades no código e Devin Automations, que inicia o trabalho dos agentes através do Slack, GitHub e Linear.

Grandes corporações já estão utilizando o produto. Entre os clientes da Cognition estão Nvidia para projeto de chips, GE Aerospace na indústria aeroespacial, Citi em serviços financeiros, Mercedes-Benz na indústria automotiva e Goldman Sachs. Como o sistema não está vinculado a uma única empresa de IA, ele pode escolher o 'cérebro' de IA mais adequado para uma tarefa específica, seja OpenAI, Anthropic ou o próprio desenvolvimento da Cognition. Os engenheiros se concentram no design e na verificação, enquanto os agentes cuidam da execução.

A escalabilidade do codificação por IA exige custos significativos, pois a Cognition aluga uma grande quantidade de chips Nvidia, o que custa centenas de milhões de dólares anualmente. Especialistas preveem que os gastos da empresa podem chegar a US$ 800 milhões apenas em 2026. Para resolver esse problema, a Cognition está treinando seu próprio modelo baseado em alternativas de código aberto, buscando reduzir a dependência de modelos de terceiros caros e se aproximar do ponto de equilíbrio.

A empresa também está expandindo as capacidades do Devin e entrando em novos mercados. Espera-se que a receita anual atinja o nível de US$ 4 a US$ 5 bilhões até o final de 2026. O aumento da demanda por software é impulsionado pelo desenvolvimento de IA: cada empresa precisa de recursos de IA, mas para implementá-los é necessário código, criando um ciclo fechado onde a IA precisa de mais software, e o software precisa de mais IA para escrita. A Cognition aposta que este ciclo é tão grande que pode sustentar várias empresas avaliadas em US$ 50 bilhões.

A visão do CEO Scott Wu é que os engenheiros se transformarão em gerentes de agentes de IA. Em vez de escrever cada linha de código, eles se dedicarão à sua verificação, direção e aprovação. Se este modelo for bem-sucedido, o potencial de criação de software no mundo pode aumentar exponencialmente, permitindo lançar correções de segurança e iniciar startups em semanas em vez de meses.

Ao atingir uma avaliação de US$ 48 bilhões, a Cognition tornou-se mais um gigante em codificação por IA. Quatro meses atrás, sua avaliação era de US$ 26 bilhões, e pode crescer ainda mais no próximo ano. Os investidores claramente apostam que o futuro do software não reside em uma única IA, mas em muitas, e que a codificação será a primeira tarefa que a IA poderá automatizar verdadeiramente em escala.

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