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Startup londrina Callosum capta US$ 100 milhões em rodada seed

A Callosum, focada em otimização de infraestrutura de IA, levantou US$ 100 milhões em uma das maiores rodadas seed da história europeia para gerenciar modelos e chips.

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Foto: Techstartups
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20/08 às 04:15 · atualizado 10:45

Pontos principais

  • A rodada foi liderada pela Atomico, com participação da Plural, DCVC e do UK Sovereign AI Fund.
  • Fundada em 2025 por Danyal Akarca e Jascha Achterberg, a empresa totaliza US$ 110 milhões em financiamento.
  • O software da startup distribui tarefas de IA entre diferentes modelos e chips para reduzir gargalos.
  • A Callosum firmou parcerias estratégicas com as fabricantes de hardware Cerebras e Rebellions.
  • O aporte visa solucionar o desafio técnico de decidir qual modelo de IA deve ser executado em cada chip específico.

A startup londrina Callosum anunciou a captação de US$ 100 milhões em uma rodada de investimento seed, liderada pela firma de venture capital Atomico. O aporte, que conta com a participação da Plural, DCVC e do UK Sovereign AI Fund, marca um dos maiores financiamentos iniciais da história do ecossistema europeu de tecnologia, elevando o montante total captado pela empresa para US$ 110 milhões desde sua fundação em 2025, por Danyal Akarca e Jascha Achterberg. A empresa desenvolve uma camada de software especializada em otimizar fluxos de trabalho de inteligência artificial, distribuindo tarefas de forma eficiente entre diferentes modelos e chips de processamento para mitigar gargalos computacionais. O objetivo central da tecnologia é resolver o desafio técnico de determinar, em tempo real, qual modelo de IA deve ser executado em qual chip para maximizar o desempenho.

Para fortalecer sua infraestrutura, a startup estabeleceu parcerias estratégicas com as fabricantes de hardware Cerebras e Rebellions, visando aprimorar a eficiência de inferência de seus sistemas. O capital será utilizado para escalar as operações e expandir a tecnologia de otimização, posicionando a Callosum em um mercado que demanda soluções cada vez mais eficientes para o uso de recursos de hardware em larga escala. A empresa busca, assim, otimizar a relação entre a carga de trabalho dos modelos e a capacidade dos chips, um gargalo crítico no cenário atual de desenvolvimento de IA.

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