DataCrunch quer ser o primeiro hyperscaler de nuvem de IA da Europa – alimentado por energia renovável

Uma startup incipiente pretende tornar-se um dos primeiros hiperscaladores de “computação de IA” da Europa, com a energia renovável a desempenhar um papel fundamental na sua apresentação a potenciais clientes.

A corrida ao ouro da IA ​​estimulou uma procura sem precedentes por “computação”, que se refere ao poder de processamento, infraestrutura e recursos necessários para tarefas como execução de algoritmos, execução de modelos de aprendizagem automática e processamento de dados. Um dos grandes beneficiários desta demanda foi a Nvidia, emergindo como uma potência de US$ 3 trilhões devido à demanda por sua GPU (unidades de processamento gráfico) e hardware de IA associado.

Paralelamente, uma indústria de provedores de infraestrutura em nuvem surgiu das costas da Nvidia, arrecadando muito dinheiro no caminho. Nos EUA, vimos empresas como Lambda e CoreWeave atingirem avaliações elevadas de bilhões de dólares para expandir suas operações de datacenter. Agora, a startup finlandesa DataCrunch está jogando seu chapéu no ringue, apresentando-se como um dos “poucos participantes sérios” no espaço com todas as operações na Europa.

'GPU como serviço'

Fundada em 2020 pelo CEO Ruben Bryon, a DataCrunch – assim como seus concorrentes – vende GPUs “como serviço”, prometendo reduzir os custos de processamento de IA. A empresa disse hoje que levantou US$ 13 milhões em financiamento inicial, constituindo US$ 7,6 milhões em financiamento de capital de financiadores como ByFounders, J12 Ventures e o cofundador da Aiven, Oskari Saarenmaa. O segmento de dívida restante de US$ 5,4 milhões vem da Local Tapiola e Nordea.

Embora seja um pouco incomum para uma startup em estágio inicial levantar uma parcela tão significativa como dívida, o DataCrunch fez isso exatamente pelo mesmo motivo que outros no setor, como CoreWeave, também têm levantado grandes quantias de dívida. Trata-se de usar ativos físicos – por exemplo, GPUs Nvidia – como garantia para garantir empréstimos, em vez de doar mais capital.

Também é mais eficiente garantir grandes volumes de capital dessa forma, já que os bancos podem simplesmente retirar as GPUs se as coisas derem errado para o DataCrunch. Para aqueles que controlam o orçamento, é muito menos arriscado do que investir em uma startup SaaS pura, por exemplo.

“Dado o negócio em que atuamos, nossas principais despesas de expansão são impulsionadas por capex (despesas de capital)”, disse Bryon ao TechCrunch. “Esta é a forma lógica de o fazer e, à medida que crescemos, torna-se disponível acesso adicional a esse financiamento.”

Esta nova rodada eleva o financiamento total da DataCrunch arrecadado desde o início para US$ 18 milhões e ajudará de alguma forma a construir sua infraestrutura para suportar os mais recentes servidores e clusters da Nvidia, incluindo a novíssima GPU H200. Por sua vez, isso ajudará a aumentar uma base de clientes que inclui não apenas clientes corporativos como a Sony, mas também pesquisadores individuais de IA que trabalham em empresas como a OpenAI.

“Esse sempre foi um mercado importante para nós e acho que esse mercado 'individual' foi deixado para trás por muitos”, disse Bryon. “Para mim, pessoalmente, é importante – no fim de semana, muitas vezes uso nossos próprios serviços, e tenho feito isso desde o início.”

Na verdade, preços flexíveis e sob demanda são uma proposta muito mais atraente para pesquisadores e desenvolvedores independentes que talvez precisem apenas de um pouco de computação para projetos pessoais ou universitários.

“Pessoas que estão cursando mestrado ou doutorado – esse é um segmento ao qual queremos nos manter conectados porque muitas vezes são pessoas que estão a alguns anos de fazer algo realmente incrível”, disse Bryon.

Prenda-os agora e colha os frutos mais tarde, quando eles atingirem o grande momento. Essa é a essência geral.

Mas não há como escapar do elefante gigante na sala, com o qual todas as empresas de nuvem estão tendo que contar: a gigantesca quantidade de energia necessária para impulsionar esta revolução da IA.

Máquina verde

Parte da “vantagem” do DataCrunch é o fato de seus data centers estarem localizados na capital finlandesa, Helsinque, e na Islândia – um país que já funciona com energia 100% renovável há anos.

“Em Helsínquia, podemos subscrever energia verde da rede”, disse Bryon. “E atualmente, num dos nossos dois centros de dados finlandeses, o calor residual é capturado para aquecer a própria Helsínquia. Na Islândia, temos a vantagem de a temperatura do ar ambiente ser sempre baixa, enquanto o mix energético da rede já é 100% verde. Portanto, a Islândia é praticamente um dos lugares mais verdes do mundo para realizar este tipo de operações.”

Este será um grande ponto focal para o avanço da empresa. Embora planeie oferecer os seus serviços a qualquer empresa a nível mundial, permanecerá principalmente ancorada nos países nórdicos e na Islândia. “Talvez no futuro olhemos para o Canadá se conseguirmos encontrar locais adequados, onde possamos ter uma vantagem semelhante em termos de pegada de carbono das nossas operações”, disse Bryon.

São estas credenciais “verdes” que a DataCrunch espera que também a diferenciem de outros rivais europeus: empresas como a FlexAI em França, que recentemente saiu do sigilo com 30 milhões de dólares em financiamento inicial; e Nebius, que recentemente emergiu das cinzas da gigante russa da internet Yandex e acaba de se tornar uma empresa pública novamente.

Porém, há uma compensação aqui: embora a baixa latência seja frequentemente um dos grandes argumentos de venda para provedores de computação de IA, o DataCrunch não estará necessariamente nesse grupo, o que significa que será mais adequado para um tipo específico de carga de trabalho.

“Nossa estratégia é tal que não seremos o provedor com a latência mais baixa por estarmos em 100 locais ao redor do mundo”, disse Bryon. “Estamos mais focados na computação que não possui esse requisito estrito de latência. Ainda podemos ter uma latência decente, pode não ser de 10 milissegundos, mas ainda será algo em torno de 100 milissegundos.”

Também é importante notar que os data centers do DataCrunch estão em instalações compartilhadas de “co-localização” por enquanto, mas a empresa diz que está planejando começar a construir seus próprios data centers em 2025 – algo para o qual precisará de muito mais capital.

“Quero que estejamos no caminho de abrir o capital desta empresa e precisaremos de acesso a muito mais capital para continuar expandindo a empresa”, disse Bryon.