De acordo com pt.wedoany.com-A startup brasileira NeoSpace lançou uma classe de modelos de dados de grande porte, projetados para processar dados não textuais, como transações financeiras, registros de consumo e informações industriais, que são difíceis de analisar por modelos de linguagem tradicionais.
Nos últimos anos, grandes investimentos foram direcionados para modelos de linguagem de grande porte (LLMs), cujo treinamento visa compreender e gerar texto, com produtos representativos como ChatGPT, Gemini e Claude. Esses sistemas transformaram a inteligência artificial em ferramentas populares capazes de escrever relatórios, responder perguntas e dialogar com fluência quase humana. No entanto, dentro de grandes empresas como bancos, seguradoras, varejistas e operadoras de telecomunicações, os dados de clientes acumulados ao longo de décadas ainda são difíceis de serem utilizados de forma eficaz. O problema decorre do fato de que os LLMs são projetados para processar palavras, e não dados fragmentados como transações, tabelas e séries temporais.
A NeoSpace, cofundada por Felipe Almeida, Bruno Pierobon, Gustavo Debs e Thiago Teixeira, busca resolver esse problema treinando modelos de dados de grande porte (LDMs). A empresa ganhou destaque ao aparecer no palco principal da conferência GTC 2026 da NVIDIA em março. Almeida afirma que os modelos usados no dia a dia são adequados apenas para informações textuais, e falham ao lidar com diferentes tipos de dados. Esses modelos podem escrever um relatório sobre um banco, mas não conseguem entender milhões de transações financeiras para identificar churn de clientes, comportamento de compra ou risco de inadimplência.
Almeida já operou a empresa de software corporativo Zup, vendida ao Itaú por cerca de R$ 575 milhões em 2020. Durante sua colaboração com grandes empresas, ele percebeu que a transformação digital permitiu a coleta massiva de dados, mas ainda faltava capacidade de transformá-los em decisões. Transações como compras com cartão de crédito contêm múltiplas dimensões — horário, valor, local, forma de pagamento, número de parcelas, categoria do comerciante e histórico de consumo —, que, multiplicadas por dezenas de milhões de clientes ao longo de anos, superam a capacidade das ferramentas tradicionais de análise. Segundo Almeida, seu modelo pode detectar mudanças antes mesmo que se tornem visíveis no comportamento, como um cliente que sempre pagava à vista e começa a parcelar despesas recorrentes, o que pode indicar uma alteração na situação financeira. A tecnologia já foi testada em setores como bancos, seguros, telecomunicações, aviação e petróleo e gás. Operadoras de telecomunicações podem usá-la para prever churn, companhias aéreas para otimizar rotas e consumo de combustível, e grupos de petróleo e gás para identificar áreas de alta probabilidade de sucesso antes da perfuração. Almeida revela que, em alguns cenários, a melhoria de desempenho varia entre 8% e 10%, enquanto em outros pode chegar a 30%, mas esses dados não foram auditados de forma independente.
A parceria de longo prazo da NeoSpace com o Itaú constituiu uma base importante para seu desenvolvimento inicial. Como um dos clientes da Zup, o Itaú, após adquirir a Zup, continuou liderando a rodada de financiamento de US$ 18 milhões da NeoSpace, dos quais US$ 15 milhões vieram diretamente da instituição. Esse investimento é visto como uma validação industrial, e não como uma aposta financeira tradicional, já que o banco começou a testar a tecnologia antes de aportar os recursos.
A NeoSpace afirma ter estabelecido uma infraestrutura composta por 1.200 GPUs NVIDIA B200 (um dos chips avançados atualmente disponíveis comercialmente), sendo supostamente uma das primeiras entidades no mundo a obter esse modelo de chip em larga escala. No entanto, todas essas GPUs estão localizadas em Sydney, Austrália, e não no Brasil. A escolha do local se deve ao fato de que a carga tributária sobre a importação de GPUs pode aumentar o custo do hardware em 40%, e Sydney possui um dos poucos data centers capazes de suportar chips de nova geração com sistemas de refrigeração líquida, uma tecnologia chave para dissipação eficiente de calor. Almeida afirma que essa decisão expõe um gargalo frequentemente negligenciado na corrida da IA: o acesso ao hardware e as políticas tributárias associadas.
A NeoSpace planeja mirar o mercado dos EUA na próxima fase, estabelecendo equipes comerciais e técnicas locais por meio de uma nova rodada de financiamento apoiada por fundos de crescimento e capital de risco. Almeida acredita que operar internacionalmente a partir do Brasil não é viável, sendo necessário estar presente nos EUA. A empresa toma como referência o modelo de expansão global de empresas israelenses e pretende se posicionar como uma empresa global. Atualmente, a maior parte dos recursos do setor está concentrada em modelos generativos e agentes de conversação, mas a NeoSpace aposta que o próximo ciclo de valor estará em sistemas capazes de entender dados corporativos e transformá-los em decisões operacionais. Os modelos de linguagem de grande porte mudaram a forma de criar conteúdo, enquanto os modelos de dados podem transformar decisões centrais das empresas, como precificação, concessão de crédito, gestão de risco, retenção de clientes e planejamento de investimentos. Almeida afirma que, atualmente, nenhuma outra empresa faz exatamente o mesmo negócio, mas essa situação não deve durar muito. Por isso, a empresa está acelerando a aquisição de clientes e casos de uso, na esperança de ganhar vantagem antes que a concorrência se intensifique.
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