A SiFive, empresa fundada em 2015 por engenheiros da UC Berkeley, anunciou uma rodada de US$ 400 milhões que elevou sua avaliação para US$ 3,65 bilhões. O aporte, descrito como com demanda acima da oferta, reforça o interesse do mercado em arquiteturas abertas para chips e ocorre no momento em que a companhia amplia sua atuação rumo a CPUs para data centers de inteligência artificial. De acordo com informações do TechCrunch, a rodada contou com participação da Nvidia e de diversos fundos de investimento.
O negócio chama atenção porque a SiFive trabalha com a arquitetura aberta RISC-V, baseada no processador RISC, e não nas arquiteturas x86, da Intel, ou Arm, que hoje dominam grande parte do mercado de CPUs. Esse posicionamento coloca a empresa em um segmento considerado alternativo dentro da indústria de semicondutores, justamente em um momento de expansão da infraestrutura voltada à inteligência artificial.
Por que a rodada da SiFive é relevante para o mercado de chips?
Além do valor captado, a operação se destaca pela composição dos investidores. A rodada foi liderada pela Atreides Management, gestora fundada por Gavin Baker, ex-investidor da Fidelity. Também participaram Apollo Global Management, D1 Capital Partners, Point72 Turion, T. Rowe Price e Sutter Hill Ventures, entre outros nomes citados pela publicação.
A presença da Nvidia entre os investidores também amplia o peso estratégico da captação. Isso porque a fabricante de GPUs domina parte relevante da infraestrutura de IA e agora apoia uma empresa cuja tecnologia segue um caminho diferente das principais arquiteturas usadas atualmente nesse ecossistema.
- Rodada de US$ 400 milhões
- Avaliação de US$ 3,65 bilhões
- Participação da Nvidia e de fundos de investimento
- Foco na arquitetura aberta RISC-V
- Expansão para CPUs de data centers de IA
Como funciona o modelo de negócios da SiFive?
Segundo o texto original, o modelo da SiFive é semelhante ao que a Arm adotou por muitos anos: a empresa licencia seus projetos de chips para clientes que fazem adaptações conforme suas próprias necessidades, sem vender diretamente os chips prontos. Essa estrutura a diferencia de fabricantes que produzem os semicondutores finais e concentra sua atuação no desenho e no licenciamento da tecnologia.
O artigo também observa que, em março, a Arm alterou esse modelo ao lançar o primeiro chip fabricado pela própria empresa, um chip de IA desenvolvido com a Meta e com clientes como OpenAI, Cerebras e Cloudflare. Nesse contexto, a SiFive permanece posicionada como uma fornecedora de design aberto e neutro, sem depender de clientes específicos.
O que muda com o avanço da RISC-V para inteligência artificial?
Até recentemente, a RISC-V era mais associada a aplicações menores, como sistemas embarcados. Com o novo aporte e a atenção da Nvidia, a SiFive passa a avançar em direção a CPUs para data centers de IA. De acordo com a reportagem, os projetos da empresa serão compatíveis com o software CUDA, da Nvidia, e com o NVLink Fusion, sistema de servidores em rack que permite conectar diferentes CPUs à chamada “fábrica de IA” da companhia.
Esse movimento sugere uma aproximação entre a estratégia da Nvidia e uma arquitetura aberta de processadores, ao mesmo tempo em que concorrentes como Intel e AMD tentam disputar espaço com as GPUs da empresa no mercado de inteligência artificial. Na prática, a aposta na SiFive indica apoio a uma startup de 11 anos capaz de desenvolver CPUs em uma tecnologia alternativa e aberta.
O histórico recente da empresa também ajuda a medir essa evolução. Segundo estimativa da PitchBook citada pelo TechCrunch, a SiFive não levantava recursos desde março de 2022, quando captou US$ 175 milhões em uma rodada liderada pela Coatue Management, a uma avaliação pré-money de US$ 2,33 bilhões. Intel Capital, Qualcomm Ventures e Aramco Ventures participaram daquela etapa.
Com a nova captação, a SiFive reforça sua posição em um setor de alta competição e amplia sua presença em uma área que vai além de usos tradicionais da RISC-V. O movimento também sinaliza que arquiteturas abertas podem ganhar mais espaço em aplicações de inteligência artificial, especialmente à medida que grandes grupos de tecnologia e investidores passam a apoiar esse tipo de solução.
