Flapping Airplanes fatura US$ 1 bi para revolucionar IA eficiente
Startup Flapping Airplanes levanta US$ 1 bilhão em Série A, nove meses após surgir com seed de US$ 180 milhões, e passa a valer US$ 6 bilhões com megakernel para IA mais barata e eficiente.
Tecnologia
Startup alcança valuation de US$ 6 bilhões com inovação que promete IA mais acessível e eficiente.
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A startup de inteligência artificial Flapping Airplanes levantou uma rodada Série A de US$ 1 bilhão no Vale do Silício, nove meses após o lançamento, e viu sua avaliação saltar para US$ 6 bilhões com a promessa de tornar o treinamento e a operação de modelos de IA muito mais baratos e eficientes.
O que faz a Flapping Airplanes?
A Flapping Airplanes desenvolve um framework de “megakernel” para GPUs, pensado para treinar e rodar modelos de IA usando menos dados e melhor aproveitamento de hardware, o que pode reduzir drasticamente o custo dessas aplicações.
Na prática, o megakernel permite executar, ao mesmo tempo em um único kernel de GPU, tarefas como treinamento, inferência e até jogos, sobrepondo operações que exigem mais memória com outras que exigem mais poder de computação. Assim, a placa gráfica fica ocupada quase o tempo todo, em vez de alternar entre períodos de espera por dados e processamento intenso.
Com isso, os fundadores defendem que será possível criar sistemas inteligentes sem precisar “ingerir metade da internet”, como costumam fazer os grandes modelos atuais, que dependem de volumes massivos de dados e de infraestrutura cara.
Quem são os fundadores e investidores da Flapping Airplanes?
A empresa foi criada por Aidan Smith e pelos irmãos Asher e Ben Spector. Smith é ex-fundador e fellow de um programa de talentos em tecnologia, com passagem pela Neuralink ainda na faculdade. Asher Spector veio de um doutorado em estatística em Stanford, enquanto Ben Spector fazia doutorado em ciência da computação em Stanford e fundou o acelerador estudantil Prod quando estava no MIT.
Na nova rodada, de US$ 1 bilhão, a Flapping Airplanes teve como co-líderes os fundos Index Ventures e Lux Capital. Também participam investidores de peso como GV, Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Valor, Atreides, A* e Nvidia, reforçando o interesse tanto de fundos de venture capital quanto de players estratégicos ligados a hardware e infraestrutura de IA.
O entusiasmo dos investidores é sintetizado por David Cahn, sócio da Sequoia e investidor da startup, que descreveu o time como alguém que “estão construindo o ‘laboratório de AGI para jovens’”.
Entenda o contexto
A Série A de US$ 1 bilhão chega apenas nove meses depois de uma rodada seed de US$ 180 milhões, que avaliava a empresa em US$ 1,5 bilhão. Em menos de um ano, portanto, a Flapping Airplanes quadruplicou de valor, um feito raro mesmo para os padrões aquecidos do ecossistema de IA.
O foco da startup é criar modelos muito mais eficientes em dados, o que pode permitir levar IA avançada para setores que hoje não conseguem arcar com a conta de treinar e operar grandes modelos — de hospitais e bancos a montadoras e fábricas. “Um modelo que é um milhão de vezes mais eficiente em dados provavelmente é um milhão de vezes mais fácil de colocar na economia”, disse Asher Spector, cofundador, em entrevista recente.
A lógica é que, se um modelo precisa de menos dados e extrai mais valor de cada exemplo, empresas com bases menores, restrições de privacidade ou orçamentos limitados conseguem, ainda assim, treinar sistemas competitivos.
Quais são os planos da Flapping Airplanes após receber o investimento de US$ 1 bilhão?
O aporte de US$ 1 bilhão será usado principalmente para ampliar a equipe e acelerar o desenvolvimento do framework de megakernel, aprofundando a integração entre treinamento, inferência e outras tarefas em GPUs.
A expectativa do mercado é que, ao refinar essa tecnologia, a Flapping Airplanes se torne referência em eficiência para treinamento de IA, firme parcerias estratégicas com grandes empresas de tecnologia e passe a influenciar tanto o desenho de novos chips quanto o de software de alto desempenho.
No horizonte, o impacto pode ir além do universo de startups de IA: ao redefinir o quanto uma GPU consegue entregar em termos de modelos treinados e consultas respondidas, a empresa pode pressionar concorrentes a reverem seus próprios frameworks, acelerar a adoção de IA em setores tradicionais e até provocar ajustes regulatórios em torno de acesso, custo e uso responsável dessa tecnologia.
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