Peça central para as big techs e queridinha de Wall Street (mesmo com a DeepSeek à espreita), a Nvidia também vem se tornando um pilar para as startups. O Inception, programa de aceleração da gigante da tecnologia, virou carimbo disputado por jovens companhias de tecnologia que querem se aventurar pelo campo da inteligência artificial.

A parceria com essas startups é uma forma de a Nvidia repetir a política de boa vizinhança que mantém com os maiores nomes da tecnologia e se manter por perto do turbilhão de ideias e talentos (e, quem sabe, seus futuros clientes). São nada menos que 22 mil startups sob a alçada do Inception, que não trata de aporte financeiro, mas mentorias, consultorias e reuniões com os desenvolvedores e especialistas da Nvidia.

Há três anos, o programa abarcava 8 mil empresas. Foi quando o ChatGPT, da OpenIA, chegou ao mainstream, que a corrida por IA se acelerou entre os novos empreendedores – que correram para quem produz os suprimentos desse ecossistema. Na América Latina, eram cerca de 300 startups inscritas em 2021, número que saltou para 633 em 2024 e, neste ano, já soma 1,2 mil startups. Mais da metade é brasileira.

“Eu não duvido nada que esse número dobre novamente até o final de 2025”, diz Jomar Silva, diretor do Inception para a América Latina, ao Pipeline. É ele quem dá a aprovação final para as startups que passaram no filtro de seleção – e haja filtro. “Há mês em que aparecem mais de 100 startups na nossa porta.”

Para entrar no Inception, a startup precisa trabalhar exclusivamente com inteligência artificial (que inclui também machine learning e computação acelerada), já ser operacional e ter uma equipe, mesmo que bem enxuta, de desenvolvedores. A Nvidia dá créditos de nuvem da Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud e desconto na aquisição de equipamentos de hardware e de software para ajudar a melhorar a estruturação dessas companhias, de forma que maximizem o aproveitamento do programa.

Na carteira, há por exemplo a startup Doris, que criou um provador virtual de roupas turbinado por IA e realidade aumentada, e a WideLabs, gaúcha que criou o Amazonia IA, chatbot com modelo de linguagem totalmente em português e com dados locais.

Ao contrário de outras aceleradoras, o Inception não exige exclusividade das participantes. O objetivo é ensinar o melhor uso de equipamentos e de software criados pela gigante da tecnologia, poupando recursos humanos, processamento das máquinas e até dinheiro das startups, que operam em escassez. Não há aulas de negócios, de captação de rodadas ou palestras com figurões de venture capital.

Mas o Inception também permite um matchmaking entre as startups e investidores por meio da plataforma VC Alliance. No Brasil, a companhia faz também a ponte das startups para outros programas, como Cubo, Antler, Distrito, Instituto das Caldeiras e outros hubs.

Para Márcio Aguiar, diretor da divisão de negócios corporativos da Nvidia para a América Latina, não há motivos para utilizar o Inception para fazer investimentos nas startups nem rivalizar com outras aceleradoras. “Somos um coach técnico para as startups. Não é o nosso escopo competir nesse mercado”, diz ele.

Uma das funções de Aguiar era comandar o Inception, o que fez desde a inserção do programa no Brasil, em 2010. Mas o crescimento do programa, em especial nos anos de pandemia, exigiu alguém dedicado à incubadora, quando a Nvidia trouxe Silva. O Inception não trabalha com uma seleção anual, mas diferentes fornadas ao longo do ano.

“O programa é uma prioridade para a Nvidia porque são as startups que vão gerar as aplicações inovadoras de IA e que vão ser utilizadas pelas grandes empresas, também nossas clientes. Tudo isso vai demandar consumo de GPU (microprocessadores), que a gente vai fornecer. Conseguiremos criar novo hardware a partir das demandas dos clientes”, explica Silva.

O crescimento do Inception também tem paralelo, claro, com o salto da própria Nvidia nos últimos anos. Se a companhia era conhecida como líder em placas de vídeo para videogames e computadores, o negócio criado por Jensen Huang em 1993 ganhou atenção de investidores graças ao aproveitamento dessas placas gráficas nos supercomputadores utilizados para treinar os modelos de IA.

O ponto de virada foi em 2016 com o Alexnet, considerado o primeiro sistema de IA a ser treinado a partir de uma GPU. A partir daí, o mercado começou a comprar os chips da Nvidia e desenvolver o software a partir do hardware, ao invés de fazer tudo dentro de casa… leia mais em Pipeline 12/02/2025