A recente trajetória de aquisições no setor de tecnologia, exemplificada pela compra da Safe Sign Technologies pela Thomson Reuters, coloca em xeque a obsessão do mercado por métricas de receita imediata em startups de inteligência artificial. Enquanto grande parte do ecossistema de venture capital prioriza empresas que demonstram tração comercial rápida, a experiência de Alexander Kardos-Nyheim sugere que o valor duradouro reside na ciência pura. A aquisição da sua startup, realizada antes mesmo de gerar receita, foi motivada inteiramente pela capacidade técnica da equipe em desenvolver modelos de raciocínio jurídico com eficiência de capital superior à dos grandes laboratórios.
Segundo o relato publicado no Crunchbase News, o mercado de IA vive um paradoxo. Embora o capital tenha se concentrado maciçamente em gigantes estabelecidas como OpenAI, Anthropic e xAI, que capturaram cerca de 97% do investimento em IA fundamental no primeiro trimestre de 2026, a oportunidade para novos entrantes pode estar exatamente na contramão dessa tendência. A tese é de que empresas que dependem de modelos de terceiros estão vulneráveis, enquanto aquelas que resolvem gargalos de infraestrutura constroem defesas mais sólidas para o futuro.
A armadilha da camada de aplicação
A maioria das startups de IA atuais opera na chamada camada de aplicação, construindo produtos sobre modelos que não possuem e cujas regras de precificação e acesso são ditadas por terceiros. Essa dependência cria um modelo de negócio frágil, suscetível a mudanças repentinas nas diretrizes das empresas upstream. Quando uma startup não controla a tecnologia que sustenta seu produto, ela corre o risco de ser absorvida ou tornada irrelevante por qualquer atualização tecnológica lançada pelos donos das plataformas.
Ao focar em "wrappers" — produtos que apenas encapsulam modelos existentes —, os fundadores podem atingir métricas de curto prazo, mas falham em construir uma vantagem competitiva sustentável. A verdadeira inovação, argumenta o autor, ocorre no nível da infraestrutura: na eficiência do treinamento, na arquitetura do modelo e nos custos de inferência. Esses desafios científicos permanecem amplamente não resolvidos e são eles que determinarão, em última instância, as capacidades de todas as soluções que operam acima dessa camada.
O critério do investidor de deep tech
Para identificar startups com potencial real de longevidade, a análise deve se deslocar da tração de vendas para o rigor técnico. A pergunta central para um investidor não é quanto a empresa faturou no último trimestre, mas se o time de cientistas possui capacidade técnica comparável aos melhores pesquisadores do mercado. O foco deve ser se o problema resolvido é de natureza sistêmica ou apenas uma funcionalidade adicional sobre uma infraestrutura alheia.
Empresas como a DeepMind e a OpenAI, hoje pilares da indústria, começaram como esforços de pesquisa sem um produto comercial óbvio, desafiando as métricas tradicionais de investimento em software. O histórico mostra que os solucionadores de problemas fundamentais tendem a parecer inviáveis para o mercado até o momento em que sua importância se torna inevitável. A disciplina de construir algo que o restante da pilha tecnológica dependerá no futuro é, portanto, o diferencial entre uma startup passageira e uma empresa de impacto estrutural.
Implicações para o ecossistema brasileiro
No contexto brasileiro, onde o acesso a capital de risco é mais restrito e a busca por rentabilidade é muitas vezes imediata, a lição de Kardos-Nyheim impõe uma reflexão necessária. Startups locais de IA podem se beneficiar ao evitar a competição direta em categorias saturadas, focando em nichos técnicos onde a eficiência de capital pode ser um diferencial competitivo. A estratégia de longo prazo exige que fundadores brasileiros não se deixem seduzir pela facilidade de apenas aplicar APIs existentes, mas que busquem resolver gargalos de performance que ainda afetam a adoção da tecnologia.
Para reguladores e competidores, a tendência aponta para uma concentração de poder na base da pirâmide tecnológica. A tensão entre a necessidade de modelos robustos e a democratização do acesso à IA continuará a moldar o ambiente regulatório e competitivo. O desafio para os stakeholders será equilibrar a busca por inovação científica com a necessidade de garantir que o mercado de IA não se torne um oligopólio de infraestrutura, onde apenas poucas empresas detêm o controle dos avanços fundamentais.
O horizonte da inovação técnica
O que permanece incerto é se o mercado financeiro terá a paciência necessária para financiar a próxima geração de empresas de deep tech que não prometem retornos imediatos. A transição de um mercado movido por hype de aplicações para um focado em infraestrutura exigirá uma mudança na mentalidade dos investidores, que precisarão aprender a valorizar o progresso científico antes da escala comercial. O tempo dirá quais startups conseguirão sobreviver a esse ciclo de maturação.
O futuro da inteligência artificial não será decidido apenas por quem possui mais dados ou maior poder de processamento, mas por quem resolver os problemas mais difíceis de arquitetura e eficiência. Os fundadores que hoje optam pelo caminho mais árduo, focando no que é fundamental em vez do que é comercialmente popular, são os que provavelmente definirão a próxima fase da economia tecnológica. A questão que fica para os fundadores é: você está construindo algo que será essencial daqui a cinco anos ou apenas algo que parece rentável hoje?
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Crunchbase News
