Sparxity fecha rodada Série A, elevando o financiamento total para US$ 90 milhões para computação esparsa de IA

Sparxity, empresa de computação sediada em Dresden e anteriormente conhecida como SpiNNcloud, concluiu uma rodada de financiamento Série A que eleva para US$ 90 milhões o total de recursos captados por sua equipe. O investimento apoiará o desenvolvimento de chips especializados, projetados para esparsidade dinâmica de alta granularidade — uma abordagem que concentra a computação de IA nas partes do modelo necessárias para cada tarefa.

A rodada foi liderada pelo ICM HPQC Fund, e contou com a participação de investidores como Lockheed Martin Ventures, GlobalFoundries, GS Futures, Cloudberry Ventures, TGFS e EIC Fund. Entre os investidores-anjo estão Richard Socher e Nancy Xu, além do apoio contínuo de Atlantic e Silicon Catalyst. A Sparxity não divulgou o valor da rodada Série A separadamente do total acumulado de financiamento.

A ambição da empresa é tornar viável a execução, em escala, de modelos de IA cada vez mais esparsos. O hardware de próxima geração tem como meta oferecer inferência até 44 vezes mais rápida em modelos ultr esparsos, com base em uma operação comercial já estabelecida em sistemas de computação esparsa.

Por que modelos esparsos precisam de hardware diferente

Em uma rede neural densa, uma quantidade substancial de computação é aplicada a um grande conjunto de parâmetros. Arquiteturas esparsas ativam seletivamente partes do modelo, podendo aumentar sua capacidade geral sem exigir que todos os parâmetros participem de cada cálculo.

É mais difícil aproveitar essa oportunidade quando a seleção é muito granular e muda conforme a entrada. O hardware precisa direcionar o trabalho aos recursos adequados e movimentar os dados relevantes com eficiência. Evitar operações aritméticas só ajuda se o custo de identificar, programar e comunicar o trabalho restante não anular o ganho.

A visão geral da tecnologia da Sparxity apresenta sua arquitetura como uma resposta a esse problema, destacando a seleção mais granular entre especialistas, memória e atenção. A empresa desenvolve chips e software em conjunto para que os criadores de modelos possam usar estruturas esparsas que são difíceis de executar com eficiência em hardware projetado principalmente para computação densa.

“A próxima era da IA será definida não apenas pela quantidade de poder computacional que podemos oferecer, mas também pela inteligência e eficiência com que o utilizamos”, afirmou Hector Gonzalez, cofundador e CEO da Sparxity. Segundo ele, o financiamento acelerará o desenvolvimento de silício dedicado a cargas de trabalho ultr esparsas em centros de dados heterogêneos.

De milhões de especialistas à computação seletiva

Uma das linhas de pesquisa que fundamentam essa estratégia é PEER, sigla em inglês para recuperação eficiente de especialistas em termos de parâmetros. Em Uma mistura de um milhão de especialistas, o pesquisador Xu Owen He descreveu uma camada que seleciona um pequeno grupo de um conjunto com mais de um milhão de especialistas minúsculos. Experimentos com tarefas de modelagem de linguagem investigaram como essa abordagem altera a relação entre o desempenho do modelo e o custo computacional.

O princípio é ampliar o repertório de um modelo sem processar todo o conjunto a cada entrada. Para converter essa eficiência no nível do modelo em menor latência e consumo de energia, é necessário um sistema capaz de lidar com o trabalho granular resultante.

He, ex-pesquisador do Google DeepMind e consultor estratégico da Sparxity, afirmou que projetar em conjunto modelos, processos de destilação e hardware em torno da esparsidade pode gerar ganhos adicionais de eficiência computacional. É essa conexão que o novo financiamento pretende desenvolver: modelos que fazem escolhas mais seletivas, combinados com hardware capaz de executá-las.

Uma base comercial antes do próximo chip

Segundo a Sparxity, sua base inclui três versões de chips enviadas à fabricação, mais de 70.000 chips produzidos e 12 racks instalados. A empresa informa ter mais de 30 clientes no mundo todo e ter quadruplicado a receita entre 2024 e 2025, mantendo o ritmo em 2026.

Os sistemas atuais da empresa atendem tanto à computação de alto desempenho quanto à IA. A Sparxity relata solucionadores esparsos 10 vezes mais rápidos, consumo de energia 18 vezes menor em aprendizado de máquina baseado em eventos e tempos de execução de otimização 20 vezes mais curtos em cargas de trabalho selecionadas. Esses resultados dizem respeito a aplicações específicas nos sistemas atuais da empresa; o número de até 44 vezes mais rapidez na inferência é uma meta para a tecnologia de próxima geração em modelos ultr esparsos.

Essa distinção é fundamental para entender a rodada de financiamento. A Sparxity já fabrica e instala sistemas, enquanto a Série A financia uma nova etapa: o desenvolvimento de hardware projetado especificamente para a esparsidade dinâmica na inferência de IA.

Jülich oferece um exemplo concreto de implantação

O Centro de Supercomputação de Jülich descreve, de forma independente, um sistema SpiNNaker2 de dois racks da Sparxity, chamado JUBIS e instalado em abril de 2026. Ele é composto por 4.320 chips e 656.640 núcleos ARM com aceleradores neuromórficos.

O JUBIS dá suporte ao projeto de supercomputador baseado em eventos para IA e além de Jülich, que explora IA em tempo real, simulações de neurociência e outras cargas de trabalho, como a emulação de computadores quânticos. O projeto também inclui testes de desempenho, prototipagem de aplicações e desenvolvimento de software para tornar o sistema útil em um ambiente mais amplo de computação de alto desempenho.

Essa implantação ilustra por que uma arquitetura computacional precisa de mais do que as especificações de um chip. Os pesquisadores precisam de ferramentas, interfaces e uma maneira de integrar o sistema ao trabalho que já realizam. A abordagem integrada de ponta a ponta da Sparxity abrange todo esse percurso, do silício personalizado às instalações com vários racks.

Um caminho para os centros de dados europeus

A Sparxity também está trabalhando com a T-Systems em uma possível via de acesso a centros de dados comerciais. O anúncio da Deutsche Telekom, de 3 de novembro, descreve uma carta de intenção assinada para combinar a tecnologia da Sparxity com a infraestrutura e a experiência operacional da T-Systems.

A sequência planejada começa com o hardware atual, para desenvolver abordagens de integração técnica, e depois prevê a implantação dos chips de próxima geração, planejada para 2028. As parceiras esperam chegar a um acordo sobre mais detalhes nos próximos meses.

Para a Sparxity, o novo capital apoia a transição da comprovação da computação esparsa em sistemas especializados para um papel mais amplo na infraestrutura de IA. Sua tese é que os ganhos futuros virão da redução do trabalho desnecessário — e do projeto conjunto de hardware, software e modelos, para que essa economia se traduza em desempenho útil.