Enquanto o mercado global de IA se organiza em torno dos Large Language Models, a NeoSpace decidiu apostar em outra sigla. A empresa anunciou o desenvolvimento de uma arquitetura baseada em Large Data Models (LDMs), criada para interpretar grandes volumes de dados corporativos, identificar padrões e gerar recomendações de negócio em tempo real.
A diferença, segundo a companhia, está no objeto de treinamento. Enquanto os LLMs são treinados sobre texto, para gerar e compreender linguagem natural, os LDMs são treinados sobre dados estruturados e não estruturados das próprias empresas — registros operacionais, transacionais e históricos.
Para o CEO e cofundador Bruno Pierobon, a tecnologia permite extrair o significado e o valor reais desses dados, cruzando bilhões de registros e orientando decisões de negócio com resultado superior aos modelos de machine learning já existentes.
Como o modelo é treinado
O treinamento usa grandes volumes de dados históricos. Um dos métodos empregados pela empresa considera cerca de 24 meses de informações: os primeiros 18 meses servem para identificar padrões e os seis meses seguintes são usados para validar as previsões geradas pelo sistema.
Os setores-alvo são intensivos em dados: bancos, telecomunicações, seguradoras, varejo, mineração e energia.
Do lado da infraestrutura, a NeoSpace afirma utilizar GPUs NVIDIA B200 no treinamento dos modelos e se declara atualmente a maior usuária desse tipo de processador gráfico na América Latina. A expectativa é ampliar em cinco vezes a capacidade computacional nos próximos dois anos.
Escala global no radar
A expansão da infraestrutura acompanha o plano internacional. A startup iniciou a contratação de profissionais nos Estados Unidos e afirma estar em negociações avançadas com clientes em países da América Latina.
Segundo o cofundador e CRO Felipe Almeida, a companhia foi construída desde o início com visão internacional, e 2026 marca o começo da escala global. A estratégia inclui levar a tecnologia diretamente a grandes empresas por meio de consultorias desenhadas para clientes-chave.
Com esse movimento, a NeoSpace projeta faturamento superior a R$ 300 milhões em 2026, com a meta de dobrar a receita anualmente nos anos seguintes e ultrapassar R$ 3 bilhões até 2030.
O mercado corporativo puxa a próxima onda
O anúncio acompanha um deslocamento do mercado de inteligência artificial. Depois da popularização dos modelos generativos voltados à criação de texto, imagem e código, empresas passaram a ampliar investimentos em arquiteturas especializadas para aplicações específicas — análise de dados, automação industrial, saúde e finanças.
A lógica é usar bases próprias de dados para apoiar decisões, reduzir custos operacionais e automatizar processos, combinando modelos de IA com infraestrutura computacional de alto desempenho.
Segundo dados citados pela empresa, um relatório da ONU divulgado em 2025 estima que o mercado global de inteligência artificial pode atingir US$ 4,8 trilhões até 2033, impulsionado pela digitalização dos serviços e pelo crescimento do volume de dados gerados pelas organizações.
