Euclyd negocia captação de R$ 588 milhões para chips de IA com foco em eficiência

A startup holandesa Euclyd busca captar pelo menos €100 milhões, equivalente a aproximadamente US$ 118 milhões ou R$ 588,8 milhões, em negociações com investidores globais. Fundada em 2024 e sediada em Eindhoven, a empresa desenvolve processadores especializados em inferência de inteligência artificial, etapa em que modelos já treinados executam tarefas com alta eficiência. O fundador e CEO Bernardo Kastrup confirmou as conversas em entrevista recente. Os recursos captados serão destinados à expansão da tecnologia e ao início das operações comerciais.

Movimento de startups europeias no mercado de chips para IA

Outras empresas do continente europeu também buscam aportes significativos neste segmento estratégico. A britânica Optalysys planeja levantar mais de US$ 100 milhões ainda em 2026. As startups Fractile, do Reino Unido, e Arago, da França, estão em discussões avançadas por rodadas de investimento na casa de nove dígitos. Investidores destinaram mais de US$ 200 milhões apenas em 2026 para a holandesa Axelera e para a britânica Olix, sinalizando confiança crescente em soluções locais.

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O movimento ocorre enquanto o mercado global de chips para inteligência artificial registra forte expansão. Startups do continente aceleram esforços para disputar espaço em um segmento dominado pela Nvidia. O foco principal está na inferência, onde a eficiência energética e o custo operacional ganham relevância especial em relação ao treinamento de modelos.

Arquitetura inovadora da Euclyd promete ganhos significativos

A Euclyd desenvolve chips que, segundo a empresa, entregam até 100 vezes mais eficiência energética em tarefas de inferência comparados à geração Vera Rubin da Nvidia. A startup substitui a abordagem tradicional das GPUs por uma arquitetura que processa dados em múltiplos pontos de forma simultânea. Essa solução reduz consumo de energia e o espaço físico necessário em data centers, dois fatores críticos para operadores de infraestrutura de IA.

• Euclyd negocia aporte mínimo de €100 milhões para escalar produção
• Optalysys planeja captação acima de US$ 100 milhões em 2026
• Fractile e Arago buscam rodadas de investimento na casa de nove dígitos
• Axelera e Olix já receberam mais de US$ 200 milhões em 2026

A companhia já completou um chip para inferência e trabalha atualmente em um sistema multi-chiplet mais avançado. O lançamento comercial está previsto para 2028. Kastrup destacou que a Euclyd já negocia com quatro potenciais clientes, com expectativa de atender dois deles a partir do próximo ano e os demais no ano seguinte. A startup conta com apoio de ex-executivos da ASML, incluindo o ex-CEO Peter Wennink como investidor e mentor estratégico.

Contexto da disputa por alternativas às soluções da Nvidia

A Nvidia consolidou posição dominante com GPUs inicialmente projetadas para games e posteriormente adaptadas para treinamento de modelos de inteligência artificial. A empresa investiu mais de US$ 18 bilhões em pesquisa e desenvolvimento no último ano fiscal encerrado em janeiro de 2026. Em dezembro, adquiriu ativos da startup Groq por US$ 20 bilhões. Em março, anunciou aporte de US$ 4 bilhões em duas empresas focadas em tecnologia fotônica.

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O mercado migra gradualmente para a inferência, onde eficiência operacional ganha relevância superior ao treinamento. Startups europeias argumentam que suas soluções atendem melhor essa demanda específica. Patrick Schneider-Sikorsky, diretor do Nato Innovation Fund, observou que riscos de concentração em fornecedores únicos e a necessidade de soberania computacional impulsionam investimentos no continente europeu.

A britânica Olix trabalha com processadores fotônicos para inteligência artificial. Investidores como Taavet Hinrikus, da Plural, apontam que a arquitetura eletrônica atual atinge limites em miniaturização e gerenciamento de calor. Plataformas baseadas em luz representariam o próximo avanço tecnológico significativo. A Olix também mira primeiros clientes para o próximo ano.

Desafios estruturais e disparidade de financiamento

Startups do setor ainda encontram obstáculos significativos no ecossistema europeu. O ciclo de desenvolvimento de chips é longo e o caminho entre protótipo e produção em escala exige infraestrutura robusta e investimento contínuo. O continente carece de um equivalente à DARPA americana para financiamento estratégico de inovação em tecnologias críticas.

Fabrizio Del Maffeo, CEO da Axelera, mencionou que governos europeus adotam postura conservadora em relação a empresas novas e de alto risco. A legislação trabalhista fragmentada entre países dificulta contratações internacionais. Além disso, faltam incentivos fortes para consumo de produtos locais em comparação com soluções americanas estabelecidas.

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De acordo com dados da Dealroom, startups europeias de chips para inteligência artificial captaram US$ 800 milhões em 2026. No mesmo período, concorrentes dos Estados Unidos levantaram US$ 4,7 bilhões. Exemplos americanos incluem a Cerebras Systems, que obteve US$ 1 bilhão em fevereiro, e outras como MatX, Ayar Labs e Etched, cada uma com rodadas de US$ 500 milhões. Mesmo com valores menores, o interesse de investidores em soluções europeias para inferência de inteligência artificial cresce consistentemente. Carlos Espinal, sócio da Seedcamp, afirmou que o tema deixou de ser uma aposta de nicho e passou a integrar o centro das discussões sobre infraestrutura de inteligência artificial.

Perspectivas futuras e próximos passos

A Euclyd planeja usar os recursos da nova rodada para escalar produção e avançar em parcerias comerciais estratégicas. A empresa já mantém colaboração com a ADTechnology, da Coreia do Sul, para desenvolvimento de soluções em silício otimizadas. A meta é reduzir custos e pegada energética de data centers dedicados a inteligência artificial. Outras companhias europeias seguem trajetórias semelhantes, com foco em fotônica ou arquiteturas especializadas para inferência. O movimento reflete esforços mais amplos para fortalecer a capacidade industrial do continente em semicondutores avançados.