R$ 42,1 milhões investidos em startup que oferece soluções eficientes em energia para dados operacionais e cargas de trabalho de IA onerosas e complicadas

A provedora de armazéns de dados hyperscale Ocient anunciou hoje que levantou $42,1 milhões como a segunda extensão de seu financiamento da série B para acelerar o desenvolvimento e a entrega de soluções energeticamente eficientes para cargas de trabalho operacionais de dados e IA que são onerosas e difíceis de gerenciar.

Esse aporte não apenas acrescenta ao já robusto capital da startup de Chicago; também afina uma missão para tornar a análise hyperscale radicalmente mais barata e sustentável no momento em que as empresas temem o aumento das contas de energia nos data centers.

A nova rodada eleva o total de investimentos da empresa para $159,4 milhões. A rodada mais recente foi liderada por investidores conscientes do clima, como Blue Bear Capital e Allstate Strategic Ventures — um sinal de que os investidores agora veem a eficiência das plataformas de dados como uma questão de clima, além de desempenho.

O CEO da Ocient, Chris Gladwin, disse ao VentureBeat que a arquitetura da Ocient já oferece “ganhos de preço-desempenho de dez para um” em cargas de trabalho de múltiplos petabytes e que há planos em andamento para levar essa vantagem a novos setores, desde telemetria automotiva até modelagem climática. A startup dobrou suas receitas nos últimos três anos consecutivos e nomeou Henry Marshall, ex-CFO da empresa de infraestrutura espacial Loft Orbital, para liderar suas operações financeiras, sinalizando que a Ocient está entrando em uma fase formal de crescimento.

Uma rodada de financiamento moldada pela economia climática

Os $42,1 milhões adicionais seguem os $49,4 milhões levantados em março de 2024, que aumentaram o capital investido da Ocient para $119 milhões e marcaram um crescimento de receita de 109% em relação ao ano anterior. Além dos novos investidores, a empresa mantém o apoio da Greycroft e OCA Ventures, com Buoyant Ventures apoiando a extensão por sua “abordagem diferenciada para oferecer análises energeticamente eficientes.” Gladwin vinculou a rodada a uma missão mais ampla: “As empresas estão enfrentando ecossistemas de dados complexos, disponibilidade de energia e a pressão para controlar custos enquanto provem o valor de negócios,” disse ele.

Por que a análise hyperscale atinge um limite

Os armazéns de dados modernos prosperam quando os conjuntos de dados são medidos em terabytes. Além disso, a entrada e saída de rede e armazenamento se tornam o ponto crítico, não os ciclos de CPU brutos. Como Gladwin disse ao VentureBeat, “Quando os conjuntos de dados ficam maiores, o fluxo de dados do armazenamento para as unidades de processamento se torna o verdadeiro fator limitante.”

Em implantações de telecomunicações, tecnologia publicitária e governo, os mecanismos de consulta precisam escanear trilhões de registros enquanto ingestam simultaneamente fluxos que continuam entrando. Arquiteturas em nuvem tradicionais que separam o armazenamento de computação forçam enormes volumes de dados pela rede, aumentando a latência e o consumo de energia. Esses custos escalam ainda mais à medida que as empresas adicionam cargas de trabalho de IA e geoespaciais umas sobre as outras.

Dentro da arquitetura da Ocient

A Ocient inverteu o padrão de nuvem colocando SSDs NVMe ao lado da computação no que chama de Arquitetura de Armazenamento Adjacent ao Cálculo (CASA). Joe Jablonski, cofundador da empresa, explica que esse design pode “executar trilhões de operações por segundo” em equipamentos de commodity.

Complementando a CASA está o MegaLane, um tecido interno de alta largura de banda que mantém “um milhão de tarefas paralelas em voo”, como Gladwin costuma dizer. O resultado: a Ocient afirma ganhos de preço-desempenho de 10 vezes em cargas de trabalho SQL e de aprendizado de máquina (ML), e ganhos entre 3x e 300x em trabalhos geoespaciais, dependendo da complexidade da consulta — cifras que o CEO reiterou durante nossa entrevista. A ingestão sempre ativa, além da confiabilidade de “zero-cópia”, significa que as empresas podem executar ETL, SQL ad-hoc e ML no mesmo conjunto de dados sem recorrer a sistemas separados.

Cortando energia, não apenas custos

A eficiência é a nova arma competitiva. O próprio estudo de caso da Ocient mostra um stack legado de telecomunicações reduzido de 170 nós para 12 nós ricos em NVMe, cortando o consumo de energia para 12 kW — uma redução de 90% no consumo de energia, custo e espaço. A empresa reforçou isso certificando seu software em processadores AMD EPYC de quarta geração, que oferecem 3,5 vezes mais poder de processamento e dobram a taxa de transferência de memória por rack, reduzindo ainda mais os quilowatt-horas por consulta.

Gladwin coloca a questão de forma clara: “A demanda de energia nos data centers está acelerando; a oferta não está. A eficiência não é opcional.” Essa mensagem ressoa com investidores como a Blue Bear, cujo novo fundo climático de $200 milhões tem como alvo soluções de inteligência de máquina para infraestruturas que consomem muita energia.

Tração no mercado e novas fronteiras

A base de clientes da Ocient abrange operadoras de telecomunicações, agências de inteligência, trocas de tecnologia publicitária e empresas fintech processando dados de alta frequência de negociações. Este ano, a empresa lançou sua primeira solução nomeada, o Sistema de Retenção e Divulgação de Dados da Ocient, para ajudar os provedores de telecomunicações a atender rapidamente aos requisitos de divulgação legal com menor consumo de energia.

Gladwin afirma que a próxima onda de crescimento virá da análise de sensores automotivos e da modelagem de inteligência climática, onde os fluxos de trabalho atuais dependem de supercomputadores; a arquitetura da Ocient poderia reduzir esses custos em pelo menos 75%, permitindo análises de risco mais frequentes para seguradoras e agronegócios.

Competindo no nível hyperscale

A Ocient não se posiciona como um banco de dados de IA generativa. Gladwin argumenta que já há várias outras empresas atendendo a esse nicho, e que o ponto forte da Ocient permanece na análise estruturada de alto volume. Ainda assim, o armazém armazena vetores com funções de álgebra linear integradas e tem um índice de similaridade no roadmap. Frente a líderes de nuvem como Snowflake e Databricks, o diferencial da Ocient é o momento em que a escala e a concorrência tornam as arquiteturas de armazenamento remoto lentas ou caras demais. Analistas da indústria afirmam que esse limite geralmente aparece acima de alguns centenas de terabytes, mas as cargas de trabalho de telecomunicações costumam alcançá-lo muito mais cedo devido à incessante ingestão de dados.

Implantações flexíveis

Uma das razões pelas quais a Ocient conquistou acordos com governos e telecomunicações é a escolha de implantação. A plataforma é disponibilizada como software para clusters locais, como um serviço gerenciado em nuvens públicas ou por meio da OcientCloud da empresa. Isso é importante quando as regras de soberania de dados proíbem SaaS externo ou quando os clientes desejam manter a computação próxima a redes de acesso rádio.

O que vem a seguir

A Ocient afirma que o novo capital acelerará seus esforços e financiará investimentos em contratação de engenharia e programas de parceria que devem se expandir de acordo.

“O crescimento futuro virá de ideias que ninguém pensou ainda,” disse Gladwin ao VentureBeat, apontando para modelos climáticos como um desses domínios incipientes. Se a Ocient conseguir continuar transformando dores de cabeça de petabytes em respostas em sub-segundo enquanto reduz contas e emissão de carbono, a aposta de uma década por trás da CASA poderá redefinir o que “escala empresarial” significa na era da IA faminta por dados.