A mudança da Quadric para a inferência de IA no próprio dispositivo traz resultados

Empresas e governos buscam cada vez mais ferramentas para executar IA em dispositivos locais, com o objetivo de reduzir despesas com infraestrutura em nuvem e desenvolver capacidades soberanas. A Quadric, uma startup de IP de chips fundada por veteranos da 21E6, uma das primeiras empresas de mineração de Bitcoin, está se posicionando para viabilizar essa transição. A empresa está se expandindo além das aplicações automotivas para laptops e equipamentos industriais com sua tecnologia de inferência no próprio dispositivo.

Essa expansão estratégica já está gerando resultados.

A Quadric reportou receita de licenciamento entre US$ 15 milhões e US$ 20 milhões em 2025, um aumento significativo em relação aos aproximadamente US$ 4 milhões em 2024, de acordo com o CEO Veerbhan Kheterpal. A empresa sediada em São Francisco, que também mantém um escritório em Pune, na Índia, tem como meta atingir até US$ 35 milhões em receita este ano, à medida que constrói um negócio de IA no dispositivo baseado em royalties. Esse crescimento elevou a avaliação pós-investimento da empresa para entre US$ 270 milhões e US$ 300 milhões, ante cerca de US$ 100 milhões durante sua rodada da Série B em 2022, afirmou Kheterpal.

O progresso da empresa também atraiu o interesse dos investidores. A Quadric anunciou recentemente uma rodada de financiamento da Série C de US$ 30 milhões liderada pelo ACCELERATE Fund, administrado pela BEENEXT Capital Management, elevando seu financiamento total para US$ 72 milhões. Kheterpal observou que esse investimento ocorre em um momento em que tanto investidores quanto fabricantes de chips buscam maneiras de transferir mais cargas de trabalho de IA da infraestrutura de nuvem centralizada para dispositivos e servidores locais.

Do setor automotivo para tudo

A Quadric inicialmente se concentrou em aplicações automotivas, onde a IA no dispositivo permite funções em tempo real, como sistemas de assistência ao motorista. Kheterpal explicou que a ampla adoção de modelos baseados em transformadores em 2023 expandiu as aplicações de inferência por diversos setores, criando um impulso comercial significativo nos últimos 18 meses, à medida que mais empresas buscam executar IA localmente em vez de depender de serviços em nuvem.

“A Nvidia oferece uma plataforma robusta para IA em data centers”, disse Kheterpal. “Nosso objetivo era criar uma infraestrutura programável semelhante, comparável à CUDA, especificamente para aplicações de IA no dispositivo.”

Ao contrário da Nvidia, a Quadric não fabrica chips diretamente. Em vez disso, a empresa licencia IP de processadores de IA programáveis, que Kheterpal descreve como um “projeto” que os clientes podem integrar em seus próprios projetos de silício. Isso é complementado por uma pilha de software e uma cadeia de ferramentas para executar vários modelos, incluindo aplicações de visão e voz, diretamente nos dispositivos.

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A base de clientes da startup inclui fabricantes de impressoras, veículos e laptops com IA, como a Kyocera e a fornecedora automotiva japonesa Denso, que produz chips para veículos da Toyota. De acordo com Kheterpal, os primeiros produtos que incorporam a tecnologia da Quadric estão programados para serem lançados este ano, começando com laptops.

Além das aplicações comerciais tradicionais, a Quadric está agora explorando mercados que buscam estratégias de “IA soberana” para diminuir a dependência da infraestrutura baseada nos EUA, explicou Kheterpal. A empresa está se envolvendo com clientes potenciais na Índia e na Malásia, com o CEO da Moglix, Rahul Garg, atuando como investidor estratégico, ajudando a moldar a abordagem soberana da Quadric na Índia. A Quadric emprega cerca de 70 pessoas globalmente, incluindo aproximadamente 40 nos Estados Unidos e cerca de 10 na Índia.

Essa direção estratégica é impulsionada pelos custos crescentes associados à infraestrutura centralizada de IA e pelos desafios que muitas nações enfrentam na construção de data centers em hiperescala, observou Kheterpal. Esses fatores estão gerando um interesse crescente em configurações de “IA distribuída”, nas quais a inferência ocorre em laptops ou pequenos servidores locais dentro de ambientes de escritório, em vez de depender de serviços baseados em nuvem para cada solicitação computacional.

O Fórum Econômico Mundial destacou recentemente essa transição em um artigo que discute como a inferência de IA está se aproximando dos usuários finais e se afastando de arquiteturas puramente centralizadas. Da mesma forma, o relatório da EY de novembro indicou que abordagens soberanas de IA estão ganhando força, à medida que formuladores de políticas e organizações do setor defendem capacidades domésticas de IA que abranjam recursos de computação, modelos e dados, em vez da dependência total de infraestrutura estrangeira.

Para os fabricantes de chips, o principal desafio reside na rápida evolução dos modelos de IA em comparação com os ciclos de projeto de hardware, observou Kheterpal. Ele enfatizou que os clientes exigem IP de processador programável que possa se adaptar por meio de atualizações de software, evitando reprojetos caros cada vez que as arquiteturas fazem a transição de modelos anteriores focados em visão para sistemas contemporâneos baseados em transformadores.

A Quadric se posiciona como uma alternativa a fornecedores de chips como a Qualcomm, que normalmente integra sua tecnologia de IA em seus próprios processadores, e a provedores de IP como a Synopsys e a Cadence, que oferecem blocos de motores de processamento neural. Kheterpal observou que a abordagem da Qualcomm pode criar dependência de fornecedor com seu silício proprietário, enquanto os fornecedores tradicionais de IP oferecem blocos de motores que muitos clientes consideram difíceis de programar de forma eficaz.

A metodologia programável da Quadric permite que os clientes ofereçam suporte a novos modelos de IA por meio de atualizações de software, em vez de reprojetos de hardware, proporcionando uma vantagem crucial em um setor onde o desenvolvimento de chips frequentemente leva anos, enquanto as arquiteturas dos modelos podem evoluir em questão de meses.

Apesar dessas vantagens, a Quadric permanece nos estágios iniciais de seu desenvolvimento, com um número limitado de clientes contratados até o momento. O sucesso de longo prazo da empresa dependerá em grande parte da conversão dos atuais contratos de licenciamento em remessas de produtos em grande volume e fluxos sustentáveis de royalties.