A startup Inception, fundada pelo professor Stefano Ermon, da Universidade de Stanford, anunciou a captação de US$ 50 milhões em rodada de investimento inicial para avançar na criação de modelos de difusão aplicados a texto e código. O aporte foi liderado pela Menlo Ventures, com participação de Mayfield, Innovation Endeavors, Microsoft M12, Snowflake Ventures, Databricks Investment e NVentures, braço de capital da Nvidia. Os investidores anjo Andrew Ng e Andrej Karpathy também contribuíram com recursos.
O financiamento posiciona a Inception entre as principais iniciativas independentes voltadas ao desenvolvimento de novas arquiteturas de inteligência artificial. A empresa surge em um contexto de forte interesse por modelos alternativos aos LLMs autoregressivos, como o GPT-5 e o Gemini, que ainda dominam o mercado de aplicações em linguagem natural.
Modelos de difusão e eficiência computacional
O foco da Inception está nos modelos de difusão, um tipo de estrutura que gera resultados por meio de refinamento iterativo, em vez de prever cada palavra de forma sequencial. Essa técnica foi popularizada em sistemas de geração de imagens, como Stable Diffusion, Midjourney e Sora, e agora está sendo adaptada pela equipe de Ermon para processamento de texto e automação de código.
Segundo o pesquisador, a principal vantagem dessa arquitetura é a eficiência operacional. “Esses modelos baseados em difusão são muito mais rápidos e utilizam menos recursos de processamento do que os sistemas tradicionais”, afirma Ermon. “É uma abordagem completamente distinta, que ainda tem grande margem para inovação.”
Durante o anúncio do investimento, a Inception apresentou uma nova versão do Mercury, seu modelo voltado ao desenvolvimento de software. O sistema já está integrado a plataformas como ProxyAI, Buildglare e Kilo Code, e promete reduzir o tempo de resposta e o custo computacional em operações complexas.
Arquitetura paralela e desempenho em larga escala
A diferença fundamental entre os modelos de difusão e os autoregressivos está no modo de processamento. Enquanto os LLMs convencionais preveem a próxima palavra com base na anterior, os sistemas de difusão refinam o resultado completo de maneira incremental. Essa abordagem permite execução paralela de operações, um fator que melhora a velocidade de geração e reduz a dependência de infraestrutura de alto custo.
“Nosso modelo foi testado com desempenho acima de mil tokens por segundo, algo que não é possível com tecnologias autoregressivas atuais”, explica Ermon. “A estrutura foi desenhada para ser paralela e rápida desde o início.”
Além da eficiência, os pesquisadores da Inception destacam que o método pode apresentar vantagens em tarefas que envolvem grandes volumes de dados textuais ou extensos repositórios de código. O processamento simultâneo permite lidar com contextos amplos sem comprometer a coerência das respostas, algo que os sistemas tradicionais enfrentam com mais limitações.
Expansão do ecossistema de IA independente
O movimento reflete uma tendência crescente de pesquisadores criando empresas próprias para desenvolver suas ideias fora dos grandes laboratórios corporativos. Segundo Ermon, essa independência facilita a experimentação e o avanço de novas abordagens sem as restrições operacionais típicas de estruturas maiores.
O aporte recebido permitirá à Inception expandir sua equipe técnica, acelerar o treinamento de modelos e ampliar o uso do Mercury em aplicações corporativas. Parte dos recursos também será destinada à criação de novas APIs e ferramentas voltadas a desenvolvedores que desejem integrar modelos de difusão em sistemas já existentes.Com a rodada, a Inception se insere no grupo de startups que buscam redefinir a próxima geração de inteligência artificial.
O objetivo, segundo Ermon, é demonstrar que a difusão pode ser tão eficiente em texto e código quanto tem sido em imagens, abrindo caminho para um novo paradigma de performance e custo no desenvolvimento de sistemas de IA.
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Fonte Oficial: https://startupi.com.br/inception-capta-us-50-milhoes/