Os chips de inferência da startup britânica Fractile chamaram a atenção da Anthropic, que iniciou conversas preliminares sobre uma possível parceria. O produto promete desempenho até 100 vezes mais rápido e custos até 10 vezes menores em comparação com as GPUs da Nvidia. A ideia central é contornar um dos principais problemas do mercado: a dependência de memória externa, que encarece e desacelera o processamento de modelos de linguagem.
Atualmente, grande parte do tempo de execução desses modelos é consumida na transferência constante de dados entre o processador e a memória externa, o que limita a velocidade e aumenta os custos. Por isso, a indústria começa a mudar o foco: em vez de apenas mais potência, o objetivo agora é gerar respostas com mais eficiência e menor custo por token. Caso o acordo avance, a Fractile pode se tornar o quarto fornecedor de chips da Anthropic, ao lado da Nvidia, dos processadores Trainium da Amazon e das TPUs da Google.
Entenda a inovação
Fundada em 2022 por Walter Goodwin, a Fractile reúne engenheiros com experiência em empresas como Graphcore, Nvidia e Imagination Technologies. A startup desenvolve um tipo de chip que mantém os dados e o processamento no mesmo lugar, evitando a necessidade de buscar informações em componentes externos. Simplificando, isso reduz o tempo de espera.
A lógica é aproximar ao máximo os dados de onde os cálculos acontecem, diminuindo o “trânsito” interno do sistema. Em simulações, isso poderia acelerar drasticamente o desempenho e reduzir custos, mas a tecnologia ainda não foi validada em larga escala e deve chegar ao mercado em 2027.
Investimentos e pressão por eficiência
Em sua rodada inicial, a Fractile já levantou cerca de US$ 15 com apoio de investidores como Kindred Capital, NATO Innovation Fund e Oxford Science Enterprises. Agora, uma nova rodada, poderá atingir centenas de milhões de dólares, com potencial de elevar sua avaliação para o patamar “unicórnio”.
Já a Anthropic vive um crescimento acelerado que pressiona a sua infraestrutura. A receita da empresa saltou de US$ 9 bilhões no fim de 2025 para cerca de US$ 30 bilhões em março, aumentando significativamente os seus custos operacionais. Nesse cenário, encontrar formas mais baratas e eficientes de rodar seus modelos deixou de ser apenas uma estratégia futura e passou a ser uma necessidade para a sustentabilidade das operações.
