Startup de chips levanta US$ 135 milhões apostando que a memória, e não a capacidade de computação, é o maior gargalo da IA

Sempre que você faz uma pergunta ao ChatGPT, sua solicitação desencadeia uma corrida de revezamento de dados. As informações saem da memória, passam pela CPU para pré-processamento, seguem para a GPU para cálculos intensivos e, então, retornam — e todo esse ciclo se repete para cada palavra que a IA gera.

Esse gargalo é estrutural — ele força cada solicitação a passar por alguns dos chips mais caros e que consomem mais energia do setor. Essa ineficiência é exatamente o que a XCENA, uma startup com escritórios na Coreia do Sul e nos EUA, está trabalhando para resolver. A empresa, fundada há quatro anos, desenvolveu um chip que aproxima muito mais o poder de processamento da DRAM — os chips de memória rápidos e temporários que armazenam os dados que o processador está usando ativamente —, permitindo que tarefas rotineiras de dados sejam realizadas bem próximo à memória, sem as dispendiosas idas e vindas entre CPUs, GPUs e memória.

Se a tecnologia funcionar em escala, o impacto nos custos da infraestrutura de IA poderá ser substancial — o que explica o forte interesse dos investidores. A XCENA acaba de levantar US$ 135 milhões em uma rodada da Série B, com uma avaliação de US$ 570 milhões, elevando seu financiamento total para US$ 185 milhões.

O CEO da XCENA, Jin Kim, cofundou a empresa em 2022 ao lado do CTO Dohun Kim e do CPO Harry Juhyun Kim. Todos os três são veteranos da Samsung e da SK Hynix, as gigantes do setor de memória que fornecem os chips que equipam as GPUs da Nvidia. “As CPUs e as GPUs ficaram mais inteligentes ao longo das décadas. A memória, porém, nunca. A XCENA quer mudar isso”, disse Kim em entrevista ao TechCrunch. “O recente aumento nos preços das memórias e nas ações relacionadas aponta para uma mudança mais ampla na infraestrutura de IA em direção a arquiteturas centradas na memória”, acrescentou ele. (Neste mês, a Samsung, a SK Hynix e a Micron — as três empresas que dominam o mercado global de chips de memória — ultrapassaram, cada uma, a avaliação de um trilhão de dólares pela primeira vez.)

Kim afirma que a XCENA está apostando seu negócio na ideia de que “a inferência não é mais apenas um problema de computação; é, cada vez mais, um problema de escalabilidade de memória”.

O chip da XCENA, o MX1, se conecta à CPU por meio do CXL (Compute Express Link) — essencialmente uma via expressa dedicada entre o processador e a memória —, processando os dados antes mesmo que eles precisem sair do módulo de memória. Ele leva a computação até os dados, e não o contrário. A empresa afirma que o que antes exigia 10 servidores poderia, potencialmente, ser executado em apenas um.

“Embora as GPUs se destaquem na multiplicação de matrizes — a matemática complexa por trás do treinamento de modelos de IA —, grande parte do trabalho de dados associado, incluindo pré-processamento, gerenciamento de cache KV (o sistema que armazena o contexto de conversas anteriores para que o modelo não precise reprocessá-lo) e armazenamento de dados em cache, ainda é executada em CPUs. Nosso chip lida com essas tarefas diretamente dentro do próprio módulo de memória”, disse Kim.

A demanda por soluções de memória disparou desde o segundo semestre do ano passado, e a empresa acredita que o momento está a seu favor.

As discussões com vários fornecedores globais de memória ainda estão em estágios iniciais, embora Kim tenha se recusado a citar nomes. Os clientes ideais da empresa são os hyperscalers que gastam dezenas de bilhões de dólares por ano em infraestrutura de IA, onde mesmo um pequeno ganho na eficiência da memória pode se traduzir em economias de centenas de milhões.

O MX1 ainda é um protótipo. A produção em massa dos chips está prevista para sair das linhas de fundição da Samsung até o final de 2026, com a empresa esperando começar a gerar receita em 2027.

Enquanto os fabricantes de unidades de processamento neural (NPU) competem para desafiar a Nvidia nas cargas de trabalho de treinamento, a XCENA tem como alvo a camada de uso intensivo de memória que sustenta todo o resto.

Entre os concorrentes mais próximos da XCENA estão a Astera Labs e a Marvell, ambas empresas listadas na Nasdaq que trabalham com conectividade de memória de última geração. Kim afirma que a Marvell é uma grande empresa consolidada, já ativa no mesmo segmento, mas a principal diferença está na propriedade intelectual. “Temos milhares de núcleos”, disse Kim. Com base nas especificações públicas, a abordagem da Marvell depende, em comparação, de apenas alguns núcleos de uso geral.

Esses núcleos são construídos com base no RISC-V — um modelo de projeto de chip de código aberto — e otimizados especificamente para o processamento de dados, com cada núcleo deliberadamente mantido pequeno e eficiente. Além dos próprios núcleos, a XCENA projeta sua própria hierarquia de memória interna, barramento de interconexão e controlador de DRAM — um nível de integração vertical que a maioria das empresas de chips, incluindo rivais maiores, normalmente terceiriza.

As empresas de capital de risco Altinum e IMM Investment, sediadas em Seul, lideraram conjuntamente a rodada da Série B, juntamente com a Corstone Asia e os investidores existentes SBI Investment e Mirae Asset Capital. A empresa, que conta com mais de 90 funcionários em escritórios em Pangyo — um polo tecnológico nos arredores de Seul — e em Sunnyvale, também está em negociações com investidores internacionais para obter financiamento adicional.