A tríade do DeepMind por trás do IA de poker agora está gerando retornos para fundos de hedge quantitativos

Três ex-pesquisadores do DeepMind, que anteriormente desenvolveram uma IA capaz de vencer campeões humanos de pôquer, direcionaram essa tecnologia para os mercados financeiros — e a estratégia está gerando retornos significativos. Sua empresa de IA sediada em Praga, a EquiLibre Technologies, atingiu uma avaliação de US$ 500 milhões após uma rodada de financiamento Série A de valor não revelado, segundo a TechCrunch.

A Creandum liderou a rodada de investimento. Embora a empresa de capital de risco não tenha especificado o valor, o vice-presidente Cameron Sellers disse à TechCrunch que esta representa o maior investimento único que a empresa já fez em uma companhia.

A conexão entre o pôquer e a Wall Street reside na sua adequação para o aprendizado por reforço, um método de treinamento de IA no qual modelos de autoaprendizado são recompensados por resultados específicos. Martin Schmid, CEO da EquiLibre, explicou: “A vantagem do comércio e dos mercados é que o mecanismo de pontuação é direto: quanto lucro o agente gerou?”

Isso não é um jogo teórico. Em parceria com a empresa de finanças quantitativas Tower Research Capital, os algoritmos da EquiLibre estão atualmente gerenciando bilhões em volume de negociação diário no S&P 500 e no Nasdaq. A startup relata um desempenho sólido desde seu lançamento nos mercados de criptomoedas em 2025 e, posteriormente, nas bolsas de valores, ostentando “um registro perfeito de zero meses negativos desde a sua criação”, o que significa que cada mês terminou com retornos positivos gerais.

Ao direcionar seus esforços para fundos de hedge quantitativos, a startup opera em um setor onde a automação é padrão e as inovações bem-sucedidas podem ser monetizadas rapidamente. Esse potencial tornou a EquiLibre atraente para a Creandum, segundo Sellers.

“O mercado endereçável total para negociação em sistemas financeiros está entre os maiores do mundo, com inúmeros fundos gerando lucros que superam a maioria dos sucessos apoiados por capital de risco”, observou Sellers. No entanto, ele enfatizou que a EquiLibre se identifica explicitamente como “um laboratório primeiro, não uma empresa financeira”.

Schmid e seus co-fundadores — o CTO Rudolf Kadlec e o CSO Matej Moravcik — não possuem formações tradicionais em finanças, um fato que não escondem. “Não sou motivado por tornar os mercados mais eficientes”, disse Schmid à TechCrunch. “Sou impulsionado pela emoção de construir algo completamente novo, e o processo é genuinamente agradável.”

Empresas de IA de fronteira fundadas por ex-alunos do DeepMind estão atualmente muito procuradas por capitalistas de risco. Outro exemplo recente é a Ineffable Intelligence, que recentemente garantiu US$ 1,1 bilhão em financiamento. Embora a maioria dessas empresas esteja sediada no Reino Unido, exceções notáveis incluem a EquiLibre.

A tríade fundadora da EquiLibre era estudante de doutorado visitante no primeiro escritório internacional de pesquisa em IA do Google em Edmonton, Alberta, Canadá (que a Alphabet fechou em 2023). Durante seu tempo lá, eles desenvolveram o DeepStack, o primeiro programa de IA a vencer jogadores profissionais em pôquer sem limite, comumente conhecido como Texas hold ’em. Eles também colaboraram com professores que agora fazem parte do prestigioso conselho consultivo da startup, incluindo Rich Sutton, que recebeu o Prêmio Turing de 2024 por suas contribuições para o aprendizado por reforço.

Para estabelecer sua startup, os fundadores da EquiLibre decidiram retornar ao seu país de origem, a República Tcheca. “Este é o lugar onde tínhamos muitos colaboradores, e havia uma diáspora tcheca significativa no Google e em outros polos tecnológicos”, explicou Schmid. “Essas eram nossas amigas, então perguntamos a elas: ‘Ei, estamos voltando para Praga. Vocês querem se juntar a nós?’”

Essa abordagem ajudou a EquiLibre a montar sua equipe inicial em 2022 e a crescer para seu quadro atual de 25 funcionários. Segundo Schmid, essa escolha de localização continua a oferecer vantagens. Comparado a São Francisco, “é muito mais fácil reter os melhores talentos aqui, porque não surge uma nova tendência de IA brilhante a cada dois meses.”

A EquiLibre não é a única startup de IA proeminente na área; a BottleCap AI está localizada no mesmo edifício.

No entanto, esta continua sendo uma das empresas de IA mais notáveis da região para atrair talentos. O próximo passo é escalar sua infraestrutura de computação, lançando o que se espera ser um dos maiores clusters de computação da Europa Central e Oriental (CEE).

Embora a startup não tenha revelado seu financiamento total até o momento, Schmid mencionou rodadas anteriores de pré-seed e seed. Os apoiadores da pré-seed incluíram a Credo, uma empresa de capital de risco focada na CEE que também investiu na ElevenLabs e na UiPath. De acordo com os dados da Dealroom, a rodada de seed de US$ 10 milhões da EquiLibre foi liderada pela Blossom Capital, avaliando a empresa em US$ 140 milhões.

Sellers confirmou que a avaliação da Série A de US$ 500 milhões marca um aumento substancial. Esse salto coincide com uma mudança favorável no sentimento em relação ao aprendizado por reforço (RL), particularmente em aplicações de negociação. “Quando começamos, as pessoas eram céticas”, lembrou Schmid. “Agora, o RL é o padrão. Desde que começamos há quatro anos, acreditamos que temos uma vantagem inicial.”

No entanto, existe o risco de que concorrentes possam ultrapassar a startup. O gigante das negociações Jane Street, por exemplo, afirma que já utiliza RL combinado com LLMs, “ou qualquer outra coisa necessária para treinar modelos eficazes”. Ela também afirma possuir “dezenas de milhares de GPUs de alta qualidade”, enquanto a EquiLibre visa maximizar a eficiência com menos chips, “obtendo mais com menos”, segundo Schmid.

Dada a enorme lucratividade da Jane Street, a EquiLibre deve executar sua estratégia com cuidado para alcançar seu objetivo de se tornar “a laboratório de IA em negociações”. No entanto, ao contrário do pôquer, este mercado pode não ter perdedores claros. Como afirmou Schmid: “Este não é um mercado de vencedor-leva-tudo.”