URGENTE! A empresa de IA em que a Nvidia voltou a investir apagou de repente todas as pegadas do Web3, e os investidores de varejo ainda estão esperando um token airdrop?

Você sabe como é: uma empresa de infraestrutura de IA fundada há apenas 2 anos. Primeiro, conseguiu dinheiro das três gigantes de hardware — NVIDIA, Intel e Dell. Aí, logo em seguida, apagou completamente as marcas de Web3 que estavam nela: “emitir moeda, mineração e airdrops”.

A empresa se chama Prime Intellect. Em 8 de julho de 2026, anunciou um aporte de US$ 130 milhões numa rodada A com valuation de US$ 1 bilhão — com investimento liderado pela Radical Ventures e participações de NVIDIA Ventures, Intel Capital e Dell Technologies Capital. Esses três “pais” já atuam diretamente com GPUs, CPUs, servidores e data centers. Eles se juntam para te dar palco. É ou não é forte?

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A empresa ainda soltou uma frase extra: as receitas anuais (ARR) já ultrapassaram US$ 100 milhões, e mais de 6 mil empresas e startups usam sua plataforma. É blefe? Vamos abrir e ver.

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Primeiro, as pessoas. O CEO Vincent Weisser, antes, trabalhava com ciência descentralizada (DeSci). Ele foi cofundador da Bio Protocol, da VitaDAO e da CryoDAO, além de ter atuado como responsável por ecossistema e IA na Molecule. O CTO Johannes Hagemann trabalhou como engenheiro de pesquisa na empresa alemã de IA Aleph Alpha, atuando em IA distribuída e interfaces cérebro-máquina. Em outubro de 2025, trouxe também um investidor chamado Ash Arora, focado em productização e receita. Hoje, a empresa tem apenas 40 funcionários em tempo integral — e a produtividade por pessoa é bem impressionante.

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E o dinheiro? A rodada semente levantou US$ 55 milhões, com investimento liderado pela Distributed Global e pela CoinFund, e com participação do CEO da Hugging Face. Em março de 2025, levantaram mais US$ 15 milhões, com a Founders Fund (de Peter Thiel) liderando, e na lista de investidores também aparecem Andrej Karpathy (ex-integrante fundador do OpenAI), Tri Dao (cientista-chefe da Together.AI) e Emad Mostaque (cofundador da Stability AI). Nessa rodada A, foram US$ 130 milhões, somando mais de US$ 150 milhões no total.

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Mas o mais interessante não é quanto levantaram, e sim como transformaram o dinheiro em tecnologia e depois em receita.

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Em novembro de 2024, a Prime Intellect lançou o modelo com 10 bilhões de parâmetros INTELLECT-1, treinado com colaboração distribuída global, em 5 países e 3 continentes. A utilização de computação cruzou 83% entre continentes e chegou a 96% dentro dos EUA. Em 2025, lançaram o INTELLECT-2, com 32 bilhões de parâmetros, usando um framework de aprendizado por reforço assíncrono chamado PRIME-RL. Depois, em novembro de 2025, com base no GLM-4.5-Air da Zhipu (智谱), fizeram o modelo MoE INTELLECT-3 com 106 bilhões de parâmetros: treinado por 2 meses em 64 nós com 512 placas H200, tudo open source. O que isso prova? Prova que eles conseguem transformar “treino distribuído” de artigo em ferramenta de nível de produção.

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Em fevereiro deste ano, a Prime Intellect lançou a plataforma full-stack de treinamento de IA chamada Lab, ajudando as pessoas a treinarem modelos por conta própria, sem precisar comprar um cluster de GPUs. Em maio, liberaram tudo. Em junho, a prime-rl 0.6.0 passou a suportar MoE em nível de trilhões de parâmetros: com 28 H200, conseguem processar uma sequência de 13,1 mil tokens, com treinamento de passo único abaixo de 5 minutos. As técnicas de otimização incluem FP8 (baixa precisão), DeepEP, DeepGEMM, descarregamento em camadas para KV Cache, Router Replay etc. Parece complicado, mas a essência é: maximizar a utilização da GPU e reduzir ao máximo o custo do cliente.

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Em julho, a prime-rl adicionou ainda uma camada unificada de algoritmos, com 6 métodos de treino embutidos, incluindo GRPO, MaxRL e auto-distilação. Você pode usar o mesmo agente inteligente em tarefas matemáticas com algoritmo A e em tarefas de operação de terminal com algoritmo B, sem precisar mexer na base. A Prime Intellect saiu de “fazer o treinamento para você” e virou um “sistema operacional de RL”.

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Hardware gigante não investe à toa. O ecossistema da NVIDIA — Blackwell, Blackwell Ultra e o sistema NVL72 — é usado diretamente pela Prime Intellect, e o framework de inferência Dynamo também foi integrado. A Prime Intellect ainda está testando a CPU NVIDIA Vera para um sandbox de RL, afirmando que cada slot Vera consegue rodar de forma estável 176 máquinas virtuais, com throughput multi-thread cerca de 30% maior que AMD Zen 5. Claro, esses dados vêm de testes de parceria e não podem ser tratados como conclusão geral.

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Casos comerciais também aparecem. A empresa de fintech Ramp usou o Prime Intellect Lab para treinar um agente de busca chamado FastAsk, com base no modelo Qwen3.5-35B-A3B. O resultado foi uma acurácia de 66,25%, acima dos 61,88% do Claude Opus 4.6, com tempo médio 27% menor. Isso mostra que modelos menores podem ser treinados como especialistas de domínios específicos, e que modelos grandes não são a única solução.

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Agora vamos falar das “receitas anuais de US$ 100 milhões”. Atenção: o original diz “receita anualizada que excede US$ 100 milhões”, e não “receita real nos últimos 12 meses”. Receita anualizada é uma extrapolação baseada na velocidade de um mês ou trimestre recente; se o negócio estiver crescendo rápido, esse número pode ficar muito acima do valor real. Além disso, o mercado de capacidade de GPU é cobrado por uso, e não por assinatura SaaS — não existe contrato anual de renovação automática. A receita da Prime Intellect vem de quatro partes: cobrança de GPUs por hora, cobrança do treinamento em Lab por token, cobrança de inferência e avaliação por volume de chamadas e cobrança de Sandboxes por tempo de uso de recursos. O ticket dos clusters de GPU é alto, e o consumo do cliente vai além de “alugar GPU”: inclui construir o ambiente, rodar inferência, fazer avaliação, treinamento por reforço e deployment na prática. Além disso, reforço (reinforcement learning) naturalmente gasta bastante computação. Com mais de 6 mil clientes e casos como o da Ramp, pelo menos indica que não é só “girar roda” sem geração de valor.

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Mas como é uma empresa privada, não tem relatórios auditados, não divulgou receita mensal, taxa de pagamento de clientes, detalhamento de receita nem concentração de clientes. Também não explicou se, no reconhecimento de receita, a contabilização do mercado de computação considera o gasto total do cliente ou a receita líquida da plataforma. E, além disso, a plataforma atualmente não oferece um SLA formal (Service Level Agreement). Então esses US$ 100 milhões devem servir como direção — não como número “cravado”.

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Por fim, o detalhe mais digno de alerta para investidores de varejo: a documentação oficial da Prime Intellect já havia escrito “deployment de contratos na testnet Base Sepolia”, “futura migração para uma cadeia desenvolvida internamente” e “via contrato RewardsDistributor, distribuir recompensas de tokens para o pool de computação com base no tempo ativo”. Tudo isso foi removido.

O timing fica exatamente após a rodada em março de 2025, quando a Founders Fund liderou. Naquela época, a lógica de base do projeto mudou: emissão de moeda, atração de varejo com capacidade de computação e incentivos a airdrop — narrativas que são uma zona de risco para capital tradicional em conformidade regulatória. Para captar dinheiro do mainstream, era preciso “lavar” o “crypto-first” para “AI-first”. Mas o núcleo do treinamento distribuído não mudou: apenas a descentralização deixou de ser um marketing voltado para varejo que compra airdrop token para se tornar uma rota invisível voltada para empresas B, de “agendamento de baixo custo de computação global ociosa”.

Agora a Prime Intellect se parece cada vez mais com uma empresa pura de AI SaaS. O desfecho mais provável é IPO ou compra por um gigante de hardware.

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Varejo, você ainda vai esperar que ela emita moeda e faça airdrop? Vai descansar.

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