Rival europeia da Nvidia planeja captação de R$ 588 milhões com foco em eficiência energética para IA
A startup holandesa Euclyd negocia com investidores uma captação de pelo menos €100 milhões, o equivalente a cerca de US$ 118 milhões ou R$ 588,8 milhões. A empresa, fundada em 2024 e sediada em Eindhoven, desenvolve chips voltados para a inferência de inteligência artificial. O fundador Bernardo Kastrup confirmou as conversas em entrevista. A rodada busca recursos para escalar a tecnologia e iniciar vendas comerciais.
Outras startups europeias também buscam aportes significativos neste segmento. A britânica Optalysys planeja levantar mais de US$ 100 milhões ainda em 2026. As empresas Fractile, do Reino Unido, e Arago, da França, estariam em discussões por rodadas na casa de nove dígitos.
Avanço de startups europeias no setor de semicondutores para IA
Startups do continente aceleram esforços para disputar espaço no mercado de infraestrutura de inteligência artificial. O foco principal está na inferência, etapa em que modelos já treinados executam tarefas com alta eficiência. Empresas como a Euclyd afirmam oferecer soluções que superam limitações das GPUs tradicionais em consumo de energia e custo operacional.
Investidores destinaram mais de US$ 200 milhões apenas em 2026 para a holandesa Axelera e para a britânica Olix. O movimento ocorre enquanto o mercado global de chips para IA registra forte expansão. A arquitetura das GPUs convencionais, segundo especialistas, não foi otimizada para inferência em larga escala. Controles de exportação e a busca por soberania computacional na Europa direcionam capital para soluções locais.
- A Euclyd negocia aporte mínimo de €100 milhões
- A Optalysys planeja captação acima de US$ 100 milhões
- Fractile e Arago buscam rodadas na casa de nove dígitos
- Axelera e Olix já receberam mais de US$ 200 milhões em 2026
Arquitetura da Euclyd promete ganho de eficiência energética
A Euclyd desenvolve chips que, segundo a empresa, entregam até 100 vezes mais eficiência energética em tarefas de inferência em comparação com a geração Vera Rubin da Nvidia. A startup substitui a abordagem tradicional por uma arquitetura que processa dados em múltiplos pontos de forma simultânea. Isso reduz consumo de energia e o tamanho físico necessário em data centers.
A companhia já completou um chip para inferência e trabalha agora em um sistema multi-chiplet. O lançamento comercial está previsto para 2028. A Euclyd afirma que seus sistemas diminuem tanto o gasto energético quanto o espaço ocupado por instalações de IA. Até o momento, a tecnologia não foi validada em escala comercial ampla.
Bernardo Kastrup, fundador e CEO, destacou que a empresa já negocia com quatro potenciais clientes. A expectativa é 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.
Contexto da corrida por alternativas às soluções da Nvidia
A Nvidia consolidou posição dominante com GPUs inicialmente projetadas para games e depois adaptadas para treinamento de modelos de IA. 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.
O mercado migra gradualmente para a inferência, onde eficiência operacional ganha relevância. 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 e a necessidade de soberania computacional impulsionam investimentos no continente.
A britânica Olix trabalha com processadores fotônicos para IA. 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, segundo ele, o próximo avanço tecnológico. A Olix também mira primeiros clientes para o próximo ano.
Barreiras estruturais enfrentadas por empresas europeias
Startups do setor ainda encontram obstáculos no ecossistema europeu. O ciclo de desenvolvimento de chips é longo e o caminho entre protótipo e produção em escala exige infraestrutura robusta. O continente carece de um equivalente à DARPA americana para financiamento estratégico de inovação.
Fabrizio Del Maffeo, CEO da Axelera, mencionou que governos europeus adotam postura conservadora em relação a empresas novas. A legislação trabalhista fragmentada entre países dificulta contratações. Além disso, faltam incentivos fortes para consumo de produtos locais.
De acordo com dados da Dealroom, startups europeias de chips para IA 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 IA cresce. 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.
Próximos passos e perspectivas para o segmento
A Euclyd planeja usar os recursos da nova rodada para escalar produção e avançar em parcerias comerciais. A empresa já mantém colaboração com a ADTechnology, da Coreia do Sul, para desenvolvimento de soluções em silício. A meta é reduzir custos e pegada energética de data centers dedicados a IA.
Outras companhias europeias seguem trajetórias semelhantes, com foco em fotônica ou arquiteturas especializadas. O movimento reflete esforços mais amplos para fortalecer a capacidade industrial do continente em semicondutores avançados.
A corrida por alternativas continua em ritmo acelerado. Tanto a Nvidia quanto as novas entrantes investem pesado para atender a demanda crescente por processamento eficiente de inteligência artificial.
