Investimentos em startups de IA generativa ultrapassam US$ 3,9 bilhões

Nem todos estão convencidos sobre o retorno do investimento em IA generativa. Mas muitos investidores estão, a julgar pelos números mais recentes da PitchBook, uma plataforma de rastreamento de investimentos.

No terceiro trimestre de 2024, investidores de capital de risco aplicaram US$ 3,9 bilhões em startups de IA generativa em 206 negócios, segundo a PitchBook. (Isso sem contar a rodada de US$ 6,6 bilhões da OpenAI). Desse total, US$ 2,9 bilhões foram direcionados a empresas com sede nos EUA, em 127 negócios.

Alguns dos maiores destaques do terceiro trimestre foram a assistente de codificação Magic (que levantou US$ 320 milhões em agosto), a provedora de busca corporativa Glean (US$ 260 milhões em setembro) e a empresa de análises empresariais Hebbia (US$ 130 milhões em julho). A Moonshot AI, da China, captou US$ 300 milhões em agosto, enquanto a startup japonesa Sakana AI, focada em descobertas científicas, fechou uma rodada de US$ 214 milhões no mês passado.

A IA generativa, que engloba uma ampla gama de tecnologias, incluindo geradores de texto e imagem, assistentes de codificação, ferramentas de automação de cibersegurança e muito mais, tem seus críticos. Especialistas questionam a confiabilidade da tecnologia e, no caso de modelos treinados com dados protegidos por direitos autorais sem permissão, sua legalidade.

Mas os investidores estão apostando que a IA generativa conquistará espaço em indústrias grandes e lucrativas e que seu crescimento a longo prazo não será prejudicado pelos desafios que enfrenta atualmente.

Talvez estejam certos. Um relatório da Forrester prevê que 60% dos céticos da IA generativa adotarão a tecnologia — consciente ou inconscientemente — para tarefas que vão desde a sumarização até a resolução criativa de problemas. Essa previsão é bem mais otimista do que a da Gartner, que no início do ano previu que 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após a fase de prova de conceito até 2026.

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“Grandes clientes estão implementando sistemas de produção que aproveitam ferramentas de startups e modelos de código aberto”, disse Brendan Burke, analista sênior de tecnologias emergentes da PitchBook. “A última onda de modelos mostra que novas gerações de modelos são possíveis e podem se destacar em áreas científicas, recuperação de dados e execução de códigos.”

Um obstáculo considerável para a ampla adoção da IA generativa são os requisitos computacionais massivos da tecnologia. Analistas da Bain preveem, em um estudo recente, que a IA generativa levará empresas a construir data centers em escala gigawatt — que consomem de 5 a 20 vezes mais energia do que os data centers médios hoje — pressionando ainda mais uma cadeia de suprimentos de eletricidade e mão de obra já sobrecarregada.

Atualmente, a demanda impulsionada pela IA generativa por energia para data centers está prolongando a vida útil de usinas a carvão. O Morgan Stanley estima que, se essa tendência continuar, as emissões globais de gases de efeito estufa entre agora e 2030 podem ser três vezes maiores em comparação com um cenário em que a IA generativa não tivesse sido desenvolvida.

Vários dos maiores operadores de data centers do mundo, incluindo Microsoft, Amazon, Google e Oracle, anunciaram investimentos em energia nuclear para compensar o aumento no uso de energia não renovável. (Em setembro, a Microsoft anunciou que utilizará energia da infame usina nuclear de Three Mile Island). No entanto, pode levar anos até que esses investimentos comecem a dar resultados.

Apesar das externalidades negativas, os investimentos em startups de IA generativa não mostram sinais de desaceleração. O ElevenLabs, ferramenta viral de clonagem de voz, estaria buscando levantar fundos com uma avaliação de US$ 3 bilhões, enquanto a Black Forest Labs, empresa por trás do notório gerador de imagens do X, estaria em negociações para uma rodada de financiamento de US$ 100 milhões.

Imagem: Envato
Informações: Kyle Wiggers para TechCrunch
Tradução livre: Central do Varejo